#Conception détaillée de la solution de tickets

Version : v2.0-beta

Date de mise à jour : 05-01-2026

Statut : Aperçu

#1. Présentation du système et philosophie de conception

#1.1 Positionnement du système

Ce système est une plateforme de gestion de tickets intelligente pilotée par l'IA, construite sur la plateforme low-code NocoBase. L'objectif principal est le suivant :

Permettre au service client de se concentrer sur la résolution des problèmes, plutôt que sur des opérations de processus fastidieuses.

#1.2 Philosophie de conception

#Philosophie 1 : Architecture de données en T

Qu'est-ce que l'architecture en T ?

Inspirée du concept de "profil en T" (compétences en T) — largeur horizontale + profondeur verticale :

• Horizontal (Table principale) : Couvre les capacités universelles communes à tous les types d'activités — numéro de ticket, statut, responsable, SLA et autres champs de base.
• Vertical (Tables d'extension) : Champs spécialisés pour des activités spécifiques — la réparation d'équipement possède des numéros de série, les réclamations ont des plans de compensation.

Pourquoi cette conception ?

#Philosophie 2 : Équipe d'employés IA

Il ne s'agit pas de "fonctionnalités IA", mais d'"employés IA". Chaque IA a un rôle, une personnalité et des responsabilités clairs :

Pourquoi le modèle "Employé IA" ?

• Responsabilités claires : Sam gère le routage, Grace gère les réponses, pas de confusion.
• Facile à comprendre : Dire "Laissez Sam analyser cela" est plus convivial que "Appeler l'API de classification".
• Extensible : Ajouter de nouvelles capacités IA revient à recruter de nouveaux employés.

#Philosophie 3 : Auto-circulation des connaissances

Cela forme une boucle fermée Accumulation de connaissances - Application de connaissances.

#2. Entités de base et modèle de données

#2.1 Aperçu des relations entre entités

#2.2 Détails des tables de base

#2.2.1 Table principale des tickets (nb_tts_tickets)

C'est le cœur du système, utilisant une conception de "table large" incluant tous les champs couramment utilisés.

Informations de base

Suivi de la source

Informations de contact

Informations sur le responsable

Noeuds temporels

Relatif au SLA

Résultats d'analyse IA

Support multilingue

#2.2.2 Tables d'extension métier

Réparation d'équipement (nb_tts_biz_repair)

Support informatique (nb_tts_biz_it_support)

Réclamation client (nb_tts_biz_complaint)

#2.2.3 Table des commentaires (nb_tts_ticket_comments)

Champs de base

Champs de révision IA (pour l'outbound)

#2.2.4 Table des évaluations (nb_tts_ratings)

#2.2.5 Table des articles de connaissances (nb_tts_qa_articles)

#2.3 Liste des tables de données

#3. Cycle de vie du ticket

#3.1 Définition des statuts

#3.2 Diagramme de flux des statuts

Flux principal (de gauche à droite)

Flux secondaires

Machine à états complète

#3.3 Règles clés de transition de statut

#4. Gestion des niveaux de service SLA

#4.1 Configuration des priorités et du SLA

#4.2 Logique de calcul du SLA

#À la création du ticket

Échéance de réponse = Heure de soumission + Délai de réponse (minutes)
Échéance de résolution = Heure de soumission + Délai de résolution (minutes)

#Lors de la mise en attente (pending)

Heure de début de pause SLA = Heure actuelle

#Lors de la reprise (de pending à processing)

-- Calculer la durée de cette pause
Durée de cette pause = Heure actuelle - Heure de début de pause SLA

-- Ajouter à la durée totale de pause
Durée cumulée de pause = Durée cumulée de pause + Durée de cette pause

-- Prolonger les échéances (la période de pause n'est pas comptée dans le SLA)
Échéance de réponse = Échéance de réponse + Durée de cette pause
Échéance de résolution = Échéance de résolution + Durée de cette pause

-- Vider l'heure de début de pause
Heure de début de pause SLA = Vide

#Détermination du non-respect du SLA

-- Détermination du non-respect de la réponse
Réponse hors délai = (Heure de première réponse est vide ET Heure actuelle > Échéance de réponse)
                    OU (Heure de première réponse > Échéance de réponse)

-- Détermination du non-respect de la résolution
Résolution hors délai = (Heure de résolution est vide ET Heure actuelle > Échéance de résolution)
                       OU (Heure de résolution > Échéance de résolution)

#4.3 Mécanisme d'alerte SLA

#4.4 Indicateurs du tableau de bord SLA

#5. Capacités IA et système d'employés

#5.1 Équipe d'employés IA

Le système configure 8 employés IA, répartis en deux catégories :

Employés dédiés (Spécifiques au système de tickets)

Employés réutilisés (Capacités générales)

#5.2 Liste des tâches IA

Chaque employé IA est configuré avec 4 tâches spécifiques :

#Tâches de Sam

#Tâches de Grace

#Tâches de Max

#Tâches de Lexi

#5.3 Employés IA et cycle de vie du ticket

#5.4 Exemples de réponses IA

#SAM-01 Réponse d'analyse de ticket

{
  "category_code": "COMPUTER",
  "sentiment": "NEGATIVE",
  "urgency": "HIGH",
  "keywords": ["ERP", "échec de connexion", "temps d'attente", "clôture mensuelle"],
  "confidence": 0.92,
  "reasoning": "Ce ticket décrit un problème de connexion au système ERP affectant la clôture mensuelle du département financier, urgence élevée",
  "suggested_reply": "Cher client, merci de nous avoir signalé ce problème...",
  "source_language_code": "zh",
  "is_translated": true,
  "description_translated": "Bonjour, notre système ERP ne permet pas de se connecter..."
}

#GRACE-01 Réponse de génération de message

Cher Monsieur Zhang,

Merci de nous avoir contactés concernant le problème de connexion à l'ERP. Je comprends parfaitement que ce problème affecte les travaux de clôture mensuelle de votre entreprise, et nous avons classé ce ticket en priorité haute.

État actuel :
- L'équipe technique recherche actuellement des problèmes de connexion au serveur
- Nous prévoyons de vous donner une mise à jour d'ici 30 minutes

En attendant, vous pouvez essayer :
1. Accéder via l'adresse de secours : https://erp-backup.company.com
2. Si vous avez besoin de rapports urgents, contactez-nous pour une aide à l'exportation

N'hésitez pas à me contacter pour toute autre question.

Cordialement,
L'équipe de support technique

#5.5 Pare-feu d'intelligence émotionnelle IA

La révision de qualité des réponses gérée par Grace intercepte les problèmes suivants :

#6. Système de base de connaissances

#6.1 Sources de connaissances

#6.2 Flux de conversion Ticket vers Connaissance

Dimensions d'évaluation :

• Généralité : Est-ce un problème courant ?
• Complétude : La solution est-elle claire et complète ?
• Reproductibilité : Les étapes sont-elles réutilisables ?

#6.3 Mécanisme de recommandation de connaissances

Lorsque l'agent ouvre les détails d'un ticket, Max recommande automatiquement les connaissances associées :

┌────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 📚 Connaissances recommandées                 [Déplier/Replier] │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ KB-T0042 Guide diag. pannes système servo CNC  Match: 94% │ │
│ │ Inclut : Interprétation codes alarme, étapes vérif. drive │ │
│ │ [Voir] [Appliquer à la réponse] [Marquer comme utile]    │ │
│ ├────────────────────────────────────────────────────────┤ │
│ │ KB-T0038 Manuel maintenance série XYZ-CNC3000  Match: 87% │ │
│ │ Inclut : Pannes courantes, plan de maintenance préventive │ │
│ │ [Voir] [Appliquer à la réponse] [Marquer comme utile]    │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└────────────────────────────────────────────────────────────┘

#7. Moteur de flux de travail

#7.1 Classification des flux de travail

#7.2 Flux de travail de base

#WF-T01 : Flux de création de ticket

#WF-AI01 : Analyse IA du ticket

#WF-AI04 : Traduction et révision des commentaires

#WF-AI03 : Génération de connaissances

#7.3 Tâches planifiées

#8. Conception des menus et des interfaces

#8.1 Interface d'administration (Back-end)

#8.2 Portail client (Front-end)

#8.3 Conception des tableaux de bord

#Vue Exécutive

#Vue Superviseur

#Vue Agent

#Appendice

#A. Configuration des types d'activités

#B. Codes de catégories

Version du document : 2.0 | Dernière mise à jour : 05-01-2026