Comment pouvons-nous vous aider ?

Polyosync inclut une fonctionnalité de mémoire persistante qui peut identifier des informations candidates à partir des conversations des employés AI pris en charge. Cela permet de considérer les détails pertinents d'une interaction pour une rétention à long terme plutôt que de se fier exclusivement à une saisie manuelle de la mémoire. Par exemple, un client peut exprimer une préférence récurrente pour un produit ou fournir des informations pertinentes pour une relation en cours. Un processus de mémoire d'un employé AI pris en charge peut évaluer si cette information est appropriée à conserver. Comment fonctionne le processus ? Le mécanisme de mémoire peut analyser le contenu de la conversation pertinente et identifier une mémoire potentielle. Une mémoire candidate peut inclure son type, son contenu, sa confiance, son importance et l'action prévue. En fonction du traitement et de la validation applicables, le système peut créer ou mettre à jour une mémoire, ou décider de ne pas en stocker une. Chaque conversation crée-t-elle une mémoire ? Non. Chaque interaction ne contient pas d'informations qui doivent être retenues. Une question de routine peut ne pas justifier un stockage persistant. Le système peut également rejeter des informations qui ne répondent pas à ses exigences de validation. Qu'est-ce qui empêche le stockage d'informations inappropriées ? Polyosync inclut une validation du contenu de la mémoire destinée à rejeter certaines informations sensibles et des instructions suspectes. Par exemple, l'implémentation de la mémoire liée aux clients vérifie les modèles associés aux identifiants, aux détails financiers et aux tentatives de manipulation des instructions AI. Ces mesures de sécurité aident à réduire la rétention inappropriée, bien que la validation automatisée ne puisse garantir que chaque détail sensible ou inapproprié sera toujours détecté. Les mémoires générées par l'IA peuvent-elles être examinées ? Polyosync inclut également une fonctionnalité de révision de la mémoire d'entreprise. Sa file d'attente de révision soutient l'évaluation de certains candidats de mémoire d'entreprise appris par l'IA qui entrent en conflit avec des informations autorisées. Les utilisateurs autorisés peuvent examiner les candidats pertinents et prendre des décisions d'approbation ou de rejet. C'est un mécanisme de gouvernance de la mémoire d'entreprise et ne doit pas être interprété comme une file d'attente d'approbation universelle pour chaque mémoire liée au client. Pourquoi cela est-il précieux ? Les entreprises ont souvent besoin que les agents AI maintiennent une continuité utile sans ressaisir manuellement chaque fait pertinent. L'extraction sélective de mémoire peut aider les employés AI pris en charge à conserver le contexte important des interactions. En même temps, la plateforme inclut des contrôles destinés à distinguer les informations utiles retenues du contenu qui ne devrait pas devenir une mémoire persistante. Polyosync combine ces capacités avec des employés AI configurables, des connaissances commerciales et des fonctionnalités de flux de travail pour soutenir les opérations commerciales en cours.