案例研究：Netchex：通过 LlamaIndex 驱动的 AskHR + Netchex AI 提升人力资源运营效率

Netchex 是面向中小型企业的薪酬和人力资源软件解决方案领域的领导者。Netchex 为全美超过 6,500 家客户提供服务，主要集中在拥有大量按小时计费的非办公室员工的行业，如餐厅、酒店、医疗健康、制造业、汽车经销商和专业服务。他们的目标客户通常缺乏大型人力资源团队，因此对高效、自动化的人力资源解决方案有着强烈的需求。

为了满足客户的需求，Netchex 利用 LlamaIndex 创建了 AskHR + Netchex AI，极大地提升了人力资源效率和员工支持。

Netchex 的客户在人力资源运营中面临着巨大的障碍。人力资源团队被持续涌入的员工问询压得不堪重负，导致响应延迟和生产力下降。此外，尽管拥有全面的文档，如员工手册和福利计划摘要，公司难以高效地利用这些信息快速回答员工的疑问。现有的解决方案笨拙且缺乏用户友好的界面。

挑战

Netchex 希望代表客户进行创新，以简化人力资源流程，增强员工自助服务能力，减轻人力资源人员的负担。

解决方案：由 LlamaIndex 驱动的 AskHR + Netchex AI

Netchex 选择 LlamaIndex 来驱动 Netchex AI。此次实施利用了 LlamaIndex 的几个关键特性：

1. 文档摄取和处理:
   • 使用 LlamaIndex 的摄取管道处理各种文档类型，包括 MS Office 文件和 PDF。
   • 对大型人力资源文档（如员工手册和福利计划）采用分块策略。利用 LlamaIndex 的 Azure OpenAI 集成生成嵌入。
2. 检索增强生成 (RAG):
   • 实施高级 RAG 管道，确保 AI 响应基于公司特定的人力资源文档。
   • 使用 LlamaIndex 可定制的检索器类来微调检索信息的关联度。
   • 利用灵活的查询引擎架构处理员工问题并合成准确、上下文相关的响应。
   • 利用引用功能在 AI 响应中提供源文档和页码的直接链接。
3. 可扩展性和语义路由
   • 利用 LlamaIndex 的可扩展架构处理 Netchex 众多客户群的不同负载。
   • 利用 LlamaIndex 的路由器功能实现语义路由，有效地将查询导向最合适的知识库或响应生成管道。

值得注意的是，这个复杂的系统仅由两名工程师在大约一个月内开发完成！他们只有 20% 的时间用于 LlamaIndex 相关工作。如此快的实施速度主要归功于 LlamaIndex 直观的 API 和全面的文档，使得快速原型开发和部署成为可能。

成果和影响

Netchex AI 带来了显著的改进：

• 业界首创解决方案：利用 LlamaIndex 使 Netchex 得以快速创新并推出了该领域业界首创的解决方案。员工可以 24x7 获得人力资源疑问的即时答复。
• 提高人力资源生产力：人力资源团队可以将精力集中在战略性倡议上，而不是日常问询。
• 提高准确性和采用率：AI 响应包含源文档和页码的直接链接。更大比例的员工开始使用 Netchex 平台。

Netchex 首席产品和技术官 Abhinav Agrawal 表示：

"LlamaIndex 是我们明确的选择，因为它具有稳健性以及快速原型开发和扩展的能力。它在推动我们的人工智能计划方面起到了关键作用，尤其是在 RAG 应用方面，并为更复杂的代理工作流程奠定了基础。借助 LlamaIndex，我们得以在极短的时间内为中小型企业带来了企业级 AI 能力。"

LlamaIndex 实现生产级应用的快速实施

Netchex AI 证明了 AI 在人力资源运营中的变革潜力。通过利用 LlamaIndex，Netchex 创建了一个可扩展、高效的解决方案，显著提升了客户的人力资源运营。LlamaIndex 支持快速原型开发、快速部署到生产环境，并提供了一个面向未来的解决方案，为包括代理工作流在内的更高级 AI 应用奠定了基础。