প্রকল্প সম্পর্কে

CXOps AI একটি প্রোডাকশন-স্টাইল এজেন্টিক AI কাস্টমার এক্সপেরিয়েন্স প্ল্যাটফর্ম যা স্বায়ত্তশাসিত AI ওয়ার্কফ্লো, রিট্রিভাল-অগমেন্টেড জেনারেশন (RAG), মানব-ইন-দ্য-লুপ অনুমোদন, Zendesk ইন্টিগ্রেশন, স্থায়ী ব্যাকগ্রাউন্ড এক্সিকিউশন এবং AI পর্যবেক্ষণযোগ্যতাকে একত্রিত করে। এটি দেখানোর জন্য ডিজাইন করা হয়েছে যে কীভাবে AI এজেন্টরা একটি বাস্তব কাস্টমার-সাপোর্ট পরিবেশে নিরাপদে কাজ করতে পারে—শুধু চ্যাটবট প্রতিক্রিয়া তৈরি করা নয়। প্ল্যাটফর্মটি কাস্টমার সাপোর্ট টিকিট গ্রহণ করতে পারে, কাস্টমার উদ্দেশ্য এবং অপারেশনাল প্রসঙ্গ বিশ্লেষণ করতে পারে, RAG ব্যবহার করে বিশ্বস্ত জ্ঞান পুনরুদ্ধার করতে পারে, উপযুক্ত সাপোর্ট অ্যাকশন নির্বাচন করতে পারে, সেই অ্যাকশনটি স্বায়ত্তশাসিতভাবে কার্যকর করা যায় কিনা তা নির্ধারণ করতে পারে, উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ অ্যাকশনের জন্য মানব অনুমোদন প্রয়োজন করতে পারে, Zendesk-এর বিরুদ্ধে অনুমোদিত অ্যাকশন কার্যকর করতে পারে, সম্পূর্ণ অডিট ট্রেইল রেকর্ড করতে পারে এবং AI লেটেন্সি, খরচ, নির্ভরযোগ্যতা এবং ওয়ার্কফ্লো ফলাফল পর্যবেক্ষণ করতে পারে। সিস্টেমটি ইচ্ছাকৃতভাবে LLM যুক্তি থেকে অপারেশনাল অনুমোদনকে পৃথক করে। মডেল একটি অ্যাকশন সুপারিশ করতে পারে, কিন্তু নির্ধারক অ্যাপ্লিকেশন নীতিগুলি সিদ্ধান্ত নেয় যে সেই অ্যাকশনটি কার্যকর করার অনুমতি দেওয়া হয়েছে কিনা। মূল ক্ষমতাগুলির মধ্যে রয়েছে: - এজেন্টিক AI ওয়ার্কফ্লো যা respond, route, escalate, internal_note, human_review এবং no_action-এর মতো কাঠামোগত সিদ্ধান্ত তৈরি করে। - ভাষা মডেল থেকে স্বাধীন নীতিগুলির সাথে ঝুঁকি-সচেতন টুল অনুমোদন। কম-ঝুঁকিপূর্ণ অপারেশন স্বয়ংক্রিয়ভাবে কার্যকর হয়; উচ্চ-ঝুঁকিপূর্ণ অ্যাকশনগুলির জন্য স্পষ্ট মানব অনুমোদন প্রয়োজন। - বিশ্বস্ত জ্ঞানে সাপোর্ট সিদ্ধান্ত ভিত্তি করার জন্য একটি সম্পূর্ণ RAG পাইপলাইন, যা PDF, TXT, Markdown এবং ম্যানুয়ালি তৈরি ডকুমেন্ট সমর্থন করে। ভেক্টর সাদৃশ্য অনুসন্ধান, কনফিগারযোগ্য থ্রেশহোল্ড, অভিযোজিত উৎস নির্বাচন, উদ্ধৃতি, ডুপ্লিকেট-ডকুমেন্ট সুরক্ষা, প্রম্পট-ইনজেকশন সুরক্ষা এবং গ্রাউন্ডেড প্রত্যাখ্যান আচরণ অন্তর্ভুক্ত। - OAuth এবং ওয়েবহুক-ভিত্তিক টিকিট ইভেন্ট ব্যবহার করে Zendesk ইন্টিগ্রেশন, যার মধ্যে টিকিট পুনরুদ্ধার, তৈরি, আপডেট, মন্তব্য, সিঙ্ক্রোনাইজেশন, কাস্টমার অনুসন্ধান, ওয়েবহুক স্বাক্ষর যাচাইকরণ, আইডেমপোটেন্ট ইভেন্ট হ্যান্ডলিং, স্বায়ত্তশাসিত অভ্যন্তরীণ-নোট এক্সিকিউশন এবং অনুমোদন-ভিত্তিক বাহ্যিক অ্যাকশন অন্তর্ভুক্ত। - মানব-ইন-দ্য-লুপ অনুমোদন সারি যা অপারেটরদের AI সিদ্ধান্ত, যুক্তি, RAG প্রমাণ, প্রস্তাবিত প্রতিক্রিয়া, পরিকল্পিত টুল পর্যালোচনা করতে এবং কার্যকর করার অনুমোদন বা প্রত্যাখ্যান করার আগে পর্যালোচক নোট যোগ করতে দেয়। - কম-ঝুঁকিপূর্ণ অ্যাকশনের জন্য স্বায়ত্তশাসিত এক্সিকিউশন, প্রোডাকশন Zendesk ইন্টিগ্রেশনের বিরুদ্ধে শেষ-থেকে-শেষ বৈধতা। - pending/processing/completed/failed অবস্থা, পুনরায় চেষ্টা, কনফিগারযোগ্য সর্বোচ্চ প্রচেষ্টা, এক্সপোনেনশিয়াল ব্যাকঅফ, ডিডুপ্লিকেশন কী এবং ত্রুটি রেকর্ডিং সহ স্থায়ী ব্যাকগ্রাউন্ড কাজ। ব্যর্থ কাজগুলি অডিটযোগ্যতার জন্য ধরে রাখা হয়। - নিরাপত্তা সীমানা যা স্থানীয় ডেমো টিকিটগুলিকে Zendesk-এ পৌঁছাতে বাধা দেয় যদি না সমস্ত শর্ত পূরণ হয়। অবরুদ্ধ প্রচেষ্টা অডিট ইভেন্ট হিসাবে রেকর্ড করা হয়। - ফিচার, মডেল, লেটেন্সি, টোকেন গণনা, আনুমানিক খরচ, সাফল্য/ব্যর্থতা এবং টাইমস্ট্যাম্প সহ অনুরোধ টেলিমেট্রি রেকর্ডিং AI পর্যবেক্ষণযোগ্যতা। - মোট রান, স্বায়ত্তশাসিত এক্সিকিউশন হার, সাফল্যের হার, অনুমোদনের হার, অ্যাকশন বিতরণ, ঝুঁকি বিতরণ এবং ওয়ার্কফ্লো অবস্থা ট্র্যাক করা এজেন্ট KPI। - সংরক্ষিত মিনিট, শ্রম মূল্য, AI খরচ এবং নিট মূল্য অনুমান করে ROI পরিমাপ, ন্যূনতম নমুনা আকারে পৌঁছানোর আগে আনুষ্ঠানিক ROI রিপোর্ট করা ইচ্ছাকৃতভাবে এড়ানো। - RAG এবং এজেন্ট আচরণ উভয়ের জন্য মূল্যায়ন ওয়ার্কফ্লো। বর্তমান স্যুটগুলি 6/6 RAG পরিস্থিতি পাস এবং 12/12 এজেন্ট পরিস্থিতি পাস রিপোর্ট করে, 60/60 পুনরাবৃত্ত রান পাস সহ। প্রোডাকশন আর্কিটেকচারটি Next.js ফ্রন্টএন্ডের জন্য Vercel, FastAPI ব্যাকএন্ড এবং ব্যাকগ্রাউন্ড ওয়ার্কারের জন্য Render, pgvector সহ PostgreSQL-এর জন্য Nhost, LLM এবং এমবেডিংয়ের জন্য OpenAI এবং CX ইন্টিগ্রেশনের জন্য Zendesk ব্যবহার করে। ফ্রন্টএন্ডটি হোম, টিকিট, নতুন পরীক্ষা টিকিট, AI এজেন্ট, অনুমোদন সারি, জ্ঞান/RAG, রান/অডিট ট্রেইল এবং পর্যবেক্ষণযোগ্যতার জন্য অপারেশনাল ওয়ার্কস্পেস সরবরাহ করে। প্রযুক্তি স্ট্যাকের মধ্যে রয়েছে Python 3.11, FastAPI, Pydantic, SQLAlchemy, Alembic, asyncpg, Prometheus মেট্রিক্স, PostgreSQL, pgvector, Next.js, TypeScript, React, Tailwind CSS, GSAP, Lenis, Lucide React, Docker এবং GitHub Actions। প্রকল্পটিতে স্থানীয় সেটআপ নির্দেশাবলী, পরীক্ষার কমান্ড এবং প্রোডাকশন বৈধতার বিবরণ অন্তর্ভুক্ত রয়েছে। এটি একটি সক্রিয়ভাবে বিকশিত পোর্টফোলিও প্রকল্প যার পরিকল্পিত উন্নতিগুলির মধ্যে রয়েছে মোবাইল প্রতিক্রিয়াশীলতা, বিস্তৃত মূল্যায়ন ডেটাসেট, অতিরিক্ত CRM/টিকিটিং ইন্টিগ্রেশন, সমৃদ্ধ ট্রেসিং এবং প্রসারিত বিশ্লেষণ।