Wat is de Notion Service Agent?

Veel organisaties ontvangen dagelijks een stroom aan eerstelijns vragen via e-mail. Het beantwoorden van deze vragen is tijdrovend en vereist vaak herhaling. Notion Service Agent biedt hier een oplossing voor: een AI-gestuurde assistent die de eerstelijns ondersteuning automatiseert met GPT-4 en een intern beheerde kennisbank in Notion.

De werking is eenvoudig: de helpdesk-mailbox wordt uitgelezen en binnenkomende vragen worden doorgestuurd naar GPT-4 . Naast de vraag krijgt GPT-4 ook de context mee, namelijk de relevante informatie uit de kennisbank in Notion. Op basis hiervan genereert GPT-4 een antwoord, dat direct wordt teruggestuurd naar de eindgebruiker. Wanneer er onvoldoende context beschikbaar is om een sluitend antwoord te geven, wordt automatisch een ticket aangemaakt voor de tweede-lijns ondersteuning.

Functionele doelen van het project

Het primaire doel van de Notion Service Agent is het invullen van de eerstelijns e-mailondersteuning door een AI-oplossing. Het idee werd geboren in een nonprofit-organisatie die live wilde gaan met een CRM-systeem, maar nog geen voorzieningen had om de vragen van de eerste groep gebruikers te adresseren.

Het idee wordt gerealiseerd door:

1. Automatisering van eerstelijns e-mailondersteuning
   • Binnenkomende e-mails worden automatisch verwerkt en doorgestuurd naar GPT-4.
   • AI geeft een antwoord op basis van de Notion-kennisbank en stuurt dit direct terug naar de gebruiker door een antwoord op de email.
2. Efficiënte escalatie naar tweede-lijns ondersteuning
   • Wanneer de AI geen toereikend antwoord kan geven, wordt automatisch een ticket aangemaakt voor de tweede lijn.
   • Dit voorkomt onnodige vertraging en zorgt voor een efficiëntere afhandeling van complexe vragen.
3. Leren hoe AI en Large Language Models (LLM’s) effectief ingezet kunnen worden
   • Dit project is niet alleen een praktische oplossing, maar ook een leertraject om inzicht te krijgen in hoe AI-toepassingen gebouwd en verbeterd kunnen worden.
   • De implementatie van een LLM (GPT-4) met interne kennis biedt waardevolle inzichten in AI-gestuurde automatisering.

De volgende stap: Vector databases en embeddings

Momenteel wordt de context rechtstreeks meegestuurd met de vraag, maar de volgende stap in de ontwikkeling is het efficiënter beheren van deze context via een vector database. Dit biedt de volgende voordelen:

• Embedding : AI-modellen kunnen tekst omzetten in numerieke representaties (embeddings). Hierdoor kan GPT-4 niet alleen op trefwoorden zoeken, maar ook op conceptuele overeenkomsten.
• Vector database : Door kennis op te slaan in een vector database kan AI sneller en nauwkeuriger relevante informatie ophalen. Dit zorgt voor krachtigere en efficiëntere interacties met GPT-4 .

Met deze uitbreiding wordt de Notion Service Agent nog slimmer en effectiever, doordat relevante context sneller en beter kan worden aangeboden aan de AI.

Waarom is dit belangrijk?

Door eerstelijns ondersteuning via e-mail te automatiseren met AI, kunnen organisaties hun helpdesks efficiënter maken en tijd besparen. Medewerkers hoeven zich niet meer bezig te houden met repetitieve vragen en kunnen zich richten op complexere problemen. Tegelijkertijd wordt AI op een praktische manier toegepast in een bedrijfsproces, waardoor de organisatie leert hoe LLM’s en AI-integraties optimaal ingezet kunnen worden.

<aside> <img src="notion://custom_emoji/1e11a3fc-a06e-4067-8c36-85d30a101d02/195a192d-26ef-807e-ac07-007a26fb9a0c" alt="notion://custom_emoji/1e11a3fc-a06e-4067-8c36-85d30a101d02/195a192d-26ef-807e-ac07-007a26fb9a0c" width="40px" />

Bekijk ons project op Github: https://github.com/goodgrid/notion-service-agent

</aside>