基于某中心 Bedrock 的 DIVA 物流智能助手技术解析

背景

DTDC 是印度领先的综合快递物流服务商，每月需处理超过 40 万次客户查询（包括包裹追踪、服务可用性检查等）。原有 DIVA 物流助手采用刚性流程设计，导致用户体验差且人工客服压力大。

技术架构

核心组件：

1. 某中心 Bedrock Agents

2. 动态解析用户自然语言意图

3. 通过 Lambda 函数触发以下 API 交互：

4. 实时包裹追踪系统 API

5. 区域服务可用性检查 API

6. 运费计算 API

7. 工单创建 API

8. 知识库系统

9. 数据源：企业网站内容、内部文档、FAQ

10. 向量存储：基于某中心 OpenSearch Service 实现语义搜索

11. 备用机制：当知识库无匹配时返回预配置响应

12. 数据处理流程

   graph LR     A[用户查询] --> B[某中心App Runner]     B --> C[Bedrock Agents意图识别]     C --> D{Lambda函数调用}     D --> E[外部API数据获取]     E --> F[Claude 3.0生成响应]     F --> G[用户界面]  

关键创新

• 混合处理模式：

• 简单查询：直接通过知识库响应（准确率提升 29%）

• 复杂请求：API 数据+LLM 上下文生成（减少 48.6%人工工单）

• 监控体系：

• 某中心 CloudWatch 记录意图识别/API 调用日志

• 某中心 GuardDuty 实时威胁检测

实施效果

安全合规

• 所有交互数据通过某中心 IAM 进行权限控制

• 符合 GDPR 的数据处理流程

• 对话记录加密存储于某中心 RDS PostgreSQL

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