1.自然语言处理——人工智能电子邮件工单系统的核心是自然语言处理 (NLP)背后的科学原理。这些系统中的大多数 NLP 任务由 Claude 和 Gemini 等大型语言模型执行，这些模型通过将人类语言与其内部世界模型进行比较来解码人类语言。我们在向量嵌入博客中详细介绍了其工作原理。
2.分类——要将工单分类，必须对其进行分类。这通过机器学习过程（称为分类）来实现。在此过程中，会训练一个小型人工智能模型，以了解哪些工单属于哪个类别，并利用该模型对工单进行分类和优先级排序。
3.工作流自动化——AI代理使用各种工具来自动化工单路由、创建和分类背后的工作流程。这由名为 法国电报号码数据 API 的小型计算机程序提供支持，这些程序将 AI 模型连接到外部系统。
使用 API，AI 代理可以访问您的 CRM 数据，在您的工单系统中创建和分类工单，并根据其技能将这些工单路由给人工代理。
虽然电子邮件票务系统中存在多种复杂的算法，但这三个过程构成了大多数 AI 电子邮件票务系统的基础。
现在我们了解了支持这些系统的工作流程，让我们开始解码它们的业务用例。