phoenix-zhou/agent-sweep-engine

解決する課題

このプロジェクトは、ロボット掃除機ユーザー専用のインテリジェントなカスタマーサービスシステムを提供します。応答の遅さや知識の断片化といった従来のカスタマーサービスの限界に対処し、販売前の問い合わせから販売後のメンテナンス、パーソナライズされたデバイス最適化までを扱うワンストップサービスハブを提供します。

仕組み

このシステムは、Agentic RAG（検索拡張生成）アーキテクチャに基づき、ReAct（推論＋行動）フレームワークを使用しています。ユーザーの意図を理解し、特定のツールを呼び出すタイミングを決定する意思決定センターとして機能します：

• RAG検索：ベクターデータベース（ChromaDB）から正確な情報を取得し、幻覚なしで技術的または製品に関する質問に回答します。
• レポート生成：実際のデバイス使用データ（掃除頻度、消耗品の状態、エラーログ）を分析し、パーソナライズされた使用レポートと最適化提案を作成します。
• モデルファクトリー：LangChainを介して異なるLLM（QwenやLlamaなど）や埋め込みモデルを切り替えることを可能にする疎結合設計です。

対象ユーザー

• 家電ブランド：ロボット家庭用電化製品のカスタマーサポートを自動化したい企業。
• 開発者：特定のハードウェア製品エコシステム向けにAgentic RAGやReActパターンを実装することに興味がある方。

ハイライト

• 全ライフサイクルサポート：販売前、販売後、プロアクティブなメンテナンスをカバー。
• データ駆動の洞察：静的な質問に答えるだけでなく、実際のデバイスログに基づいてカスタムレポートを生成。
• マルチインターフェースサポート：Flaskを介したAPIエンドポイント、GradioやStreamlitを介したWebインターフェースを含む。
• 統合評価：BERTを使用してRAGシステムの精度、再現率、関連性を測定する専用の評価モジュールを搭載。