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Amazon Connect 中的生成式人工智能数据映射
Amazon Connect Customer Profiles 提供基于人工智能的生成式客户数据映射功能，可显著缩短创建统一档案所需的时间，使您能够帮助提供更加个性化的客户体验。
借助此功能，当联络中心管理员添加来自70多个可用的无代码数据连接器（例如Adobe Analytics、Salesforce或Amazon Simple Storage Service (S3)）中的任何一个的 Amazon Connect 客户数据时，客户档案将分析来自这些来源的数据，以自动确定如何组织不同来源中以不同格式存在的数据并将其组合成统一的配置文件。 Amazon Connect联络中心管理员可以查看并完成客户资料的设置，这样他们就可以为客服人员提供相关的客户信息，并对聊天机器人进行动态个性化设置 IVRs ，从而提高客户满意度和客服人员的工作效率。
生成式人工智能支持的客户数据映射在以下区域中可用：
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美国东部（弗吉尼亚州北部）
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美国西部（俄勒冈州）
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非洲（开普敦）
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亚太地区（新加坡）
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亚太地区（悉尼）
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亚太地区（东京）
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亚太地区 (首尔)
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加拿大（中部）
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欧洲地区（法兰克福）
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欧洲地区（伦敦）
设置生成式人工智能支持的数据映射
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打开 Amazon Connect 客户资料控制台。
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在数据来源集成选项卡上，选择添加数据来源集成。
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设置连接。从包含所有支持的可用连接器的下拉列表中选择数据来源。
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映射数据。选择自动生成数据映射的选项，或者选择已经存在的映射模板或从头开始创建一个映射模板。
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查看映射摘要。查看自动生成的映射结果摘要，其中显示了所有客户属性。开始数据摄取之前，对摄取键进行编辑和确认。有关字段映射和密钥的更多信息，请参阅 Amazon Connect Customer Profiles 中的对象类型映射定义详细信息。
工作方式
该系统分四个阶段运行。在第一阶段，Customer Profiles 会从您的数据来源获取源属性和数据样本（如果有），然后确定最适合目标的对象类型。对于 Amazon S3 数据来源，在选定的 Amazon S3 存储桶和前缀中找到的第一个 CSV 文件将用作数据示例。对于其他数据源，客户档案通过 AppFlow获取来源属性。在第二阶段，利用大型语言模型（LLM）进一步处理每个自定义属性并将其映射到标准的客户配置文件属性上。第三阶段再次使用 LLM 来选择可以用作键的合适属性，例如客户标识符。最后，在第四阶段，时间戳格式检测器会解析时间戳以保持记录正确的时间顺序。在合并预测结果后，系统能够在不到 20 秒的时间内生成多达 120 个属性的映射。
生成式人工智能支持的数据映射故障排除
以下各节显示了您可能会遇到的错误消息。它还提供了每个问题的原因和解决方案。
错误：无法将对象字符串解析为 JSON
请求中的对象字符串不是有效的 JSON。查看请求中的对象字符串并验证其是否为有效的 JSON。
错误：“对象”值不满足约束条件：成员的长度必须小于或等于 5
请求中的对象太多。一个请求中最多允许有五个对象。将对象的数量减少到五个或更少。
错误：突破了 120 个属性的限制
一个 JSON 对象中最多允许 120 个属性，包括嵌套的 JSON 属性。从 JSON 对象中移除一些不需要映射的属性。
警告：我们找不到区分您的数据的唯一键。我们找不到用于识别您的配置文件的配置文件键。
模型无法从给定对象中找到有效的对象类型。根据建议更改输入或使用手动映射方法。
