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酷家乐工单系统,是由酷家乐测试架构组自建完成,是酷家乐线上问题处理、跟踪和分析的平台。
我们先来看工单处理的流程,并通过工单处理流程中涉及到的一些角色职责和工作内容,分析出大家在目前工单系统建设基础上遇到的一些难点痛点:
提单人的痛点:
反馈问题时,需要提交的信息太多
处理人的痛点:
FAQ类问题多,且重复问题多,问题处理价值低
排查链路长,排查工具分散,排查耗时久
业务复杂,问题处理成本高
通过几年的运行,对于提单人和工单处理人来说这些痛点,在现在团队协作和流程运作上,暂时也没有更好的优化手段或者解决方案。
而FastGPT的出现,为我们提供了一些新的问题解决思路,这为大家借助工单系统处理线上问题时,提升问题处理效率,节省问题处理成本,提供了可能。
这里我们要提到一个平台——FastGPT(能力介绍:https://doc.fastgpt.in/docs/intro/)
FastGPT平台有知识库答疑的能力,这就意味着我们日常整理的一些FAQ和排查文档,可以被FastGPT利用起来,转化成工单问题处理SOP。
这里还有一个细节点,问答输出包括“引用部分”,即,不管AI输出的回答有多发散,我们都能拿到我们想要的的自己输入的知识库内容。
分析完工单处理过程中大家遇到的难点痛点,再结合FastGPT的能力,我们再来看看借助FastGPT我们可以做哪些事情。
思路
前面我们梳理了工单提单人和工单处理人各自的痛点,我们再来看看针对不同的角色我们可以做些啥
提单人创建工单环节:是不是可以先咨询一下我们的提供的ChatGpt,一些误操作和FAQ类的问题对其解惑,自助解决。无法解决的情况,ChatGpt也可以按照我们预设好的模板分析这些问题并自动格式化填充,提单人不需要关心工单提交规范,就像企信里对话一样直接抛问题就行,即可以省去提单人提交工单的时间,也可以保障工单提交的更规范,问题更清晰。
问题排查环节:可以获取相关问题的排查文档,排查工具等等,不需要工单处理人到各个环境去找对应的排查工具,知识盲区也不需要去cf各处去找排查文档,如果能自动帮我们拿到一些排查所需要的关键信息是不是更好,例如商品ID、方案链接,用户账户等等,ChatGpt的语言分析和提取能力还是很强大的,实现起来so easy。
输出结论和解决方案:有没有一种可能,ChatGpt根据问题就能知道我想要什么结论,然后再把这些结论直接给到我,当然不只是简单的问答,文字输出的结论,而是经过一系列的加工查询等等,获取到的数据结论。ChatGpt没有执行能力,他不会去自动调用排查工具或者请求接口,他能做的应该是分析问题,知道解决这些问题应该获取到哪些数据,应该调用哪些工具或者接口,但是接下来执行的事情是不是可以交给有执行能力的平台去做,例如工单系统,通过工单系统来调用一些接口还是很容易的。ChatGpt帮我们去做分析,告诉我们需要请求哪些代码获取哪些数据,然后工单系统去执行,结合起来,好像是一个不错的新思路,新玩法。(好像也不新,之前有项目实现过类似if else的一个效果,chatpgt来判断,满足哪个条件然后走哪段代码,一样的chatgpt不能执行代码,但是可以交给idea去执行)
我们将FastGPT与工单系统进行了融合。FastGPT负责识别问题,以及分配工单系统需要做哪些执行动作,工单系统负责去执行对应的动作,去拿数据,并将结果输出给工单处理人。这样即实现了,工单创建,系统自动分析和排查,最终一步到位给出问题的排查结论,极大提升问题处理效率,并且降低问题处理难度。
工单系统会根据数据库配置情况,去执行对应的数据获取接口,并将结果返回到工单系统前端。
工单系统前端对数据进行格式化处理,辅助工单处理人对问题做判断和进一步处理。
成果
以查询渲染失败工单为例,之前利用排查工具排查一条工单需要30分钟,现在借助chatgpt辅助处理,排查一条工单需要3分钟,直接提效90%。
所覆盖到的工单,技术支持和故障台的工单平均处理时长缩短近3天。
上面提到了,在提单人环节AI还是有很多事情可以做,希望用户的问题可以由FastGPT加工提炼后自动创建工单,减少提单人的提单成本。
优化工单提交内容,减轻提单人提单成本的同时,使更多的信息可以被采集和识别,以便更多的排查结论通过系统自动生成,尽可能减少工单排查成本,进一步提升AI信息提取的有效率。
实践下来,健全的排查工具和问题排查流程,对工单处理的提效是有帮助的,值得在各个业务线推广,持续推动各业务线做下去。
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