#Diseño detallado de la solución de tickets

Versión: v2.0-beta

Fecha de actualización: 2026-01-05

Estado: Versión preliminar

#1. Descripción general del sistema y filosofía de diseño

#1.1 Posicionamiento del sistema

Este sistema es una plataforma inteligente de gestión de tickets impulsada por IA, construida sobre la plataforma de bajo código NocoBase. El objetivo principal es:

Permitir que el servicio de atención al cliente se centre en resolver problemas, no en tediosas operaciones de proceso

#1.2 Filosofía de diseño

#Filosofía uno: Arquitectura de datos en forma de T

¿Qué es la arquitectura en forma de T?

Inspirada en el concepto de "talento en forma de T": amplitud horizontal + profundidad vertical:

• Horizontal (Tabla principal): Capacidades universales que cubren todos los tipos de negocio: número de ticket, estado, encargado, SLA y otros campos principales.
• Vertical (Tablas de extensión): Campos especializados para tipos de negocio específicos: la reparación de equipos tiene números de serie, las reclamaciones tienen planes de compensación.

¿Por qué este diseño?

#Filosofía dos: Equipo de empleados de IA

No se trata de "funciones de IA", sino de "empleados de IA". Cada IA tiene un rol, personalidad y responsabilidades claras:

¿Por qué el modelo de "Empleado de IA"?

• Responsabilidades claras: Sam gestiona la distribución, Grace gestiona las respuestas; sin confusiones.
• Fácil de entender: Decir "Deje que Sam analice esto" es más amigable que "Llamar a la API de clasificación".
• Extensible: Añadir nuevas capacidades de IA equivale a contratar nuevos empleados.

#Filosofía tres: Autocirculación del conocimiento

Esto forma un ciclo cerrado de Acumulación de conocimiento - Aplicación de conocimiento.

#2. Entidades principales y modelo de datos

#2.1 Resumen de la relación entre entidades

#2.2 Detalle de las tablas principales

#2.2.1 Tabla principal de tickets (nb_tts_tickets)

Este es el núcleo del sistema, utiliza un diseño de "tabla ancha" que incluye todos los campos de uso frecuente en la tabla principal.

Información básica

Rastreo de origen

Información de contacto

Información del encargado

Nodos temporales

Relacionado con SLA

Resultados del análisis de IA

Soporte multilingüe

#2.2.2 Tablas de extensión de negocio

Reparación de equipos (nb_tts_biz_repair)

Soporte de TI (nb_tts_biz_it_support)

Reclamación del cliente (nb_tts_biz_complaint)

#2.2.3 Tabla de comentarios (nb_tts_ticket_comments)

Campos principales

Campos de revisión de IA (para outbound)

#2.2.4 Tabla de valoraciones (nb_tts_ratings)

#2.2.5 Tabla de artículos de conocimiento (nb_tts_qa_articles)

#2.3 Lista de tablas de datos

#3. Ciclo de vida del ticket

#3.1 Definición de estados

#3.2 Diagrama de flujo de estados

Flujo principal (de izquierda a derecha)

Flujos secundarios

Máquina de estados completa

#3.3 Reglas clave de transición de estados

#4. Gestión del nivel de servicio SLA

#4.1 Configuración de prioridad y SLA

#4.2 Lógica de cálculo de SLA

#Al crear el ticket

sla_response_due = submitted_at + tiempo_limite_respuesta (minutos)
sla_resolve_due = submitted_at + tiempo_limite_resolucion (minutos)

#Al pausar (pending)

-- Registrar hora de inicio de pausa
sla_paused_at = AHORA()

#Al reanudar (de pending a processing)

-- Calcular duración de esta pausa
duracion_pausa = AHORA() - sla_paused_at

-- Sumar a la duración total de pausa
sla_paused_duration = sla_paused_duration + duracion_pausa

-- Extender los plazos
sla_response_due = sla_response_due + duracion_pausa
sla_resolve_due = sla_resolve_due + duracion_pausa

-- Limpiar hora de pausa
sla_paused_at = NULL

#Determinación de incumplimiento de SLA

-- Incumplimiento de respuesta
is_sla_response_breached = (first_response_at ES NULO Y AHORA() > sla_response_due)
                        O (first_response_at > sla_response_due)

-- Incumplimiento de resolución
is_sla_resolve_breached = (resolved_at ES NULO Y AHORA() > sla_resolve_due)
                       O (resolved_at > sla_resolve_due)

#4.3 Mecanismo de alerta de SLA

#4.4 Métricas del tablero de SLA

#5. Capacidades de IA y sistema de empleados

#5.1 Equipo de empleados de IA

El sistema configura 8 empleados de IA, divididos en dos categorías:

Nuevos empleados (específicos del sistema de tickets)

Empleados reutilizados (capacidades generales)

#5.2 Lista de tareas de IA

Cada empleado de IA tiene configuradas 4 tareas específicas:

#Tareas de Sam

#Tareas de Grace

#Tareas de Max

#Tareas de Lexi

#5.3 Empleados de IA y ciclo de vida del ticket

#5.4 Ejemplos de respuesta de IA

#SAM-01 Respuesta de análisis de ticket

{
  "category_code": "COMPUTER",
  "sentiment": "NEGATIVE",
  "urgency": "HIGH",
  "keywords": ["ERP", "fallo de inicio de sesión", "tiempo de espera", "cierre de mes"],
  "confidence": 0.92,
  "reasoning": "Este ticket describe un problema de inicio de sesión en el sistema ERP que afecta al cierre de mes del departamento financiero, urgencia alta",
  "suggested_reply": "Estimado cliente, gracias por informar sobre este problema...",
  "source_language_code": "zh",
  "is_translated": true,
  "description_translated": "Hola, nuestro sistema ERP no puede iniciar sesión..."
}

#GRACE-01 Respuesta de generación de respuesta

Estimado Sr. Zhang,

Gracias por contactarnos sobre el problema de inicio de sesión en el ERP. Entiendo perfectamente que este problema está afectando el trabajo de cierre de mes de su empresa, y lo hemos priorizado con alta prioridad.

Estado actual:
- El equipo técnico está investigando problemas de conexión con el servidor.
- Se espera proporcionar una actualización en 30 minutos.

Mientras tanto, puede intentar:
1. Acceder a través de la dirección de respaldo: https://erp-backup.company.com
2. Si necesita informes urgentes, contáctenos para asistirle con la exportación.

No dude en contactarme si tiene alguna otra pregunta.

Atentamente,
Equipo de Soporte Técnico

#5.5 Cortafuegos de inteligencia emocional de IA

La revisión de calidad de respuesta de Grace bloquea los siguientes problemas:

#6. Sistema de base de conocimiento

#6.1 Fuentes de conocimiento

#6.2 Flujo de ticket a conocimiento

Dimensiones de evaluación:

• Generalidad: ¿Es este un problema común?
• Integridad: ¿Es la solución clara y completa?
• Repetibilidad: ¿Son los pasos reutilizables?

#6.3 Mecanismo de recomendación de conocimiento

Cuando un agente abre los detalles del ticket, Max recomienda automáticamente conocimiento relacionado:

┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📚 Conocimiento recomendado                  [Expandir/Contraer] │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ KB-T0042 Guía de diagnóstico de fallas del sistema servo CNC │
│ │ Coincidencia: 94%                                      │ │
│ │ Incluye: Interpretación de códigos de alarma, pasos de  │ │
│ │ verificación del servo drive                            │ │
│ │ [Ver] [Aplicar a respuesta] [Marcar como útil]          │ │
│ ├────────────────────────────────────────────────────────┤ │
│ │ KB-T0038 Manual de mantenimiento serie XYZ-CNC3000     │ │
│ │ Coincidencia: 87%                                      │ │
│ │ Incluye: Fallas comunes, plan de mantenimiento preventivo │ │
│ │ [Ver] [Aplicar a respuesta] [Marcar como útil]          │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘

#7. Motor de flujo de trabajo

#7.1 Clasificación de flujos de trabajo

#7.2 Flujos de trabajo principales

#WF-T01: Flujo de creación de tickets

#WF-AI01: Análisis de IA del ticket

#WF-AI04: Traducción y revisión de comentarios

#WF-AI03: Generación de conocimiento

#7.3 Tareas programadas

#8. Diseño de menús e interfaz

#8.1 Administración del backend

#8.2 Portal del cliente

#8.3 Diseño del tablero

#Vista ejecutiva

#Vista de supervisor

#Vista de agente

#Apéndice

#A. Configuración de tipos de negocio

#B. Códigos de categoría

Versión del documento: 2.0 | Última actualización: 2026-01-05