Agentes terrestres de atención al cliente con búsqueda en vivo

El problema

Los agentes de atención al cliente de IA alucinan con detalles de productos, precios e información de políticas porque dependen de bases de conocimiento estáticas que se indexan semanalmente o mensualmente. Cuando un producto actualiza su precio o cambia una política, el agente indica con confianza información desactualizada hasta que se vuelve a indexar la base de conocimientos. Los clientes reciben respuestas incorrectas y la confianza se erosiona.

La solucion de Scavio

Agregue un paso de recuperación de búsqueda en vivo al canal de respuesta del agente de soporte. Antes de responder una pregunta sobre un producto, el agente consulta el punto final de Google de Scavio para obtener la página del producto actual o las preguntas frecuentes y luego utiliza los resultados en vivo como contexto de conexión. Esto garantiza que las respuestas reflejen los precios, las características y las políticas actuales. El paso de búsqueda agrega entre 1 y 2 segundos de latencia pero elimina la clase de errores en los que el agente indica información desactualizada. Configure el activador de transferencia humana para que se active en caso de confianza de recuperación baja en lugar de solo en caso de sentimiento negativo.

Para quien es

Equipos que crean agentes de atención al cliente de IA que necesitan responder preguntas sobre productos, precios y políticas con precisión sin depender únicamente de bases de conocimiento indexadas periódicamente.

Beneficios clave

• Datos de precios y productos en tiempo real en cada respuesta de soporte
• Elimina las alucinaciones obsoletas de la base de conocimientos
• Compensación de latencia de 1 a 2 segundos para una precisión verificada
• La transferencia humana se activa en caso de baja confianza en la recuperación
• Funciona junto con la base de conocimientos existente como capa de verificación.

Ejemplo en Python

import requests, os
H = {'x-api-key': os.environ['SCAVIO_API_KEY']}
COMPANY_DOMAIN = 'example.com'

def ground_support_answer(question: str) -> str:
    resp = requests.post('https://api.scavio.dev/api/v1/search', headers=H,
        json={'platform': 'google', 'query': f'site:{COMPANY_DOMAIN} {question}'}, timeout=10)
    results = resp.json().get('organic', [])[:3]
    if not results:
        return 'HANDOFF: No live results found, routing to human agent.'
    context = '\n'.join(f"- {r['title']}: {r['snippet']}" for r in results)
    return f"Grounding context from live search:\n{context}"

# Feed this context into your LLM prompt alongside the knowledge base results
print(ground_support_answer('current pricing plans'))

Ejemplo en JavaScript

const COMPANY_DOMAIN = 'example.com';

async function groundSupportAnswer(question) {
  const resp = await fetch('https://api.scavio.dev/api/v1/search', {
    method: 'POST',
    headers: { 'x-api-key': process.env.SCAVIO_API_KEY, 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify({ platform: 'google', query: `site:${COMPANY_DOMAIN} ${question}` })
  });
  const data = await resp.json();
  const results = (data.organic || []).slice(0, 3);
  if (!results.length) return 'HANDOFF: No live results, routing to human.';
  return results.map(r => `- ${r.title}: ${r.snippet}`).join('\n');
}

Plataformas utilizadas