Khi các công ty ngày càng phụ thuộc vào trí tuệ nhân tạo (AI) để cải thiện dịch vụ khách hàng và hỗ trợ hoạt động, hiểu các tiêu chuẩn mới nổi như Mô hình Ngôn ngữ và Thư viện (MCP) trở nên vô cùng quan trọng. Nếu chúng ta đang khám phá các chi tiết của Kustomer Knowledge Base và nó có thể khai thác MCP, không phải ai cũng làm điều này. Có rất nhiều chuyên gia đang cố gắng giải quyết những câu hỏi tương tự về cách các tiêu chuẩn mới có thể ảnh hưởng đến các tích hợp và các workflow trong tương lai. Trong bài viết này, họ sẽ khám phá mối quan hệ tiềm năng giữa Kustomer Knowledge Base và MCP, cung cấp thêm hiểu biết về MCP bao gồm, cách nó có thể được áp dụng để cải thiện quản lý tri thức và tại sao nó quan trọng đến tổ chức của bạn. Tdigest từ đầu, bạn sẽ có được cái nhìn rõ hơn về việc làm thế nào các cơ chế tiếp xúc mới có thể dẫn đến các hoạt động hỗ trợ hiệu quả hơn và quy trình AI cải thiện được hơn, cho phép bạn chinh phục được ngôn ngữ đang phát triển với sự tự tin.

Nh Чи Model Context Protocol (MCP)

Mô hình Ngôn ngữ và Thư viện (MCP) là một tiêu chuẩn mới được thiết kế bởi công ty AI - Anthropic framework này cho phép các phân hệ của một hệ thống phân tích liên kết an toàn và hiệu quả với các công cụ và tài nguyên mà các công ty phụ thuộc mỗi ngày. Tóm lại, MCP đặc biệt là sẽ là “thẻ trạm chung” cho các phần mềm phân tích, loại bỏ xem xét và kết nối phức tạp đó sẽ mất công, độc tiêu tốn công sức trong cả quá trình.

Mô hình Ngôn ngữ và Thư viện (MCP) bao gồm ba thành phần cơ bản để thiết lập sự tương tác đó

• Bàn đệm: Đây phản ánh ứng dụng phân tích (host) nào đang tìm kiếm một số dữ liệu từ các hệ thống bên ngoài. Ví dụ, nếu áp dụng vào Kustomer Knowledge Base, một chính là ứng dụng phân tích phát biểu câu hỏi nào đó từ “trang hỏi đáp”.
• Bàn liên lạc (Client): Chính là dịch thế mạnh bên trong ứng dụng phân tích mà có thể “mang tiếng” giao tiếp phiên bản theo cách mà ngôn ngữ ứng dụng phân tích nó cần phải thích nghi một lần để có thể làm việc được. Kết quả là nó sẽ phải vừa thu thập thông tin từ tài nguyên và vừa giữ mối liên hệ với ứng dụng phân tích dựa trên thông tin thu thập được và giao tiếp với các hệ thống liên quan.
• Server: Chỉ là những chủ sở hữu hoặc các hệ thống mà Bàn liên lạc (Client) sẽ liên kết vào đó để định danh mỗi một hệ thống (thủ đoạn) sẵn sàng được giao tiếp cũng như “đồng ý các giao dịch” lẫn nhau.

Với ví dụ như những bản văn của “trang hỏi đáp”, ứng dụng phân tích sẽ đã phân bố văn bản đó thành dạng “gà câu” và ta có một dấu hiệu đặc trưng thể hiện văn bản đó là dạng “gà câu”, thì Bàn đệm (Host) sẽ nhắn cho Bàn liên lạc (Client) rằng ngay lập tức nó đã phân bố văn bản thành dạng đó để tìm kiếm các dữ liệu hỗ trợ giao tiếp ngay lập tức, thay vì phải lần lượt một chuỗi mã phức tạp để định danh trước mỗi bước tương tác. Cách thức truyền thông giữa Khách hàng và Máy chủ Biết đâu nó là thực tế

Nh Chí áp dụng MCP cho Cơ sở tri thức Trí tuệ Kustomer

Tác động của Model Context Protocol (MCP) đến Cơ sở tri thức Trí tuệ Kustomer Giá trị của Model Context Protocol (MCP) Các kịch bản tốt đẹp

• TIến trình không bị cản trở Nh Chí Kustomer Knowledge Base nên quan tâm?
• Khả năng làm việc của Team áp dụng Kustomer Knowledge Base Tác động của MCP đối với AI
• Khuôn khổ của Khách hàng Tác động của Team áp dụng Kustomer Knowledge Base đến Khách hàng
• Tăng trưởng của Cơ sở tri thức Trí tuệ Kustomer Cấp độ sẵn sàng của MCP Khả năng thích nghi của Kustomer Knowledge Base
• Cải thiện dữ liệu và phân tích của Kustomer Knowledge Base Tác động của phân tích dữ liệu đến Kustomer Knowledge Base

Từ những những cơ sở nà?

Cạnh tranh của Kustomer Knowledge Base đối với Model Context Protocol (MCP) Cải thiện tình hình của Kustomer Knowledge Base Lý do mọi người sử dụng MCP và Kustomer Knowledge Base

• Khả năng tối ưu hóa các quy trình của Kustomer Knowledge Base Rõ ràng về mục đích của Kustomer Knowledge Base
• Nh Cũng hình dung ra được khả năng của Kustomer Knowledge Base Lý do mọi người dùng Kustomer Knowledge Base
• Công cụ thống nhất cho Công việc Cộng tác: Khả năng kết nối AI giúp các nhóm làm việc một cách hài hòa với các nền tảng khác nhau — cho dù đó là các hệ thống CRM, các công cụ truyền thông, hoặc các cơ sở kiến thức. Sự thống nhất này có thể tạo điều kiện cho môi trường làm việc hài hòa, giảm thiểu sự nhầm lẫn và tăng cường sự cộng tác.
• Bảo đảm Tương lai hoá Các Hoạt động: Với tốc độ phát triển nhanh chóng của công nghệ trong lĩnh vực AI, các tổ chức sử dụng Cơ sở Kiến Thức Kustomer phải trang bị cho mình cho các tiến triển trong tương lai. Hiểu rõ các khung mở như MCP có thể định vị các nhóm để linh hoạt và sáng tạo khi các khả năng mới xuất hiện.
• Thông Tin Khách Hàng Nâng Cao: Nếu MCP tạo điều kiện tích hợp các khả năng AI rộng lớn hơn, các nhóm hỗ trợ có thể khai thác dữ liệu phân tích sâu về hành vi và nhu cầu của khách hàng. Kiến thức này có thể thúc đẩy các chiến lược thông minh hơn và giúp các đại lý hỗ trợ dự đoán và giải quyết các vấn đề của khách hàng một cách chủ động.

Kết nối Các Công cụ Như Cơ sở Kiến Thức Kustomer với Hệ thống AI Rộng Lớn Hơn

Khi các tổ chức mở rộng các công cụ kỹ thuật số của họ để bao gồm các khả năng AI mạnh mẽ, khả năng kết nối mượt mà giữa các hệ thống quản lý kiến thức như Kustomer với các nền tảng khác trở thành không thể thiếu. Các công ty muốn tạo ra một hệ sinh thái toàn diện, thống nhất nơi mà tất cả các kho dữ liệu và quy trình làm việc đều có thể truy cập từ một điểm trung tâm. Các công cụ như Guru cung cấp một cấu trúc để đạt được mục tiêu này, tạo điều kiện thống nhất kiến thức và cung cấp chuyển mạch ngữ cảnh để ủy quyền cho các nhóm. Các khả năng như vậy tương ứng với tầm nhìn của MCP, thúc đẩy khả năng tương thích và tạo ra các tương tác AI cá nhân hóa dựa trên nhiều nguồn thông tin. Thay vì coi những tích hợp này là sự thay thế, các tổ chức có thể khám phá cách mà các công cụ khác nhau có thể bổ sung cho nhau, tăng cường hiệu quả tổng thể trong quy trình làm việc hoạt động của họ.