A.I. Chatbot bi Benda Zanînê Botê te şîrketa te dizane
Zentor App bi şiroveya xwe ya zanistê re girê dide: Bot bi tenê li ser bingeha nivîsên karsaziya we bersiv dide rast, hevgirtî û bêyî agahiyên çêkirî.
Pirsgirêka Chatbotsên Generîk
A chatbot AI ku tenê bi zanebûna perwerdeya giştî ya modela dengî ve girêdayî ye, nikare bi awayekî pêbawer bersiva pirsên mişterîyên we bide. Model ne şîrketa we, ne avahiya buhayê we, ne şert û mercên xizmeta we û ne berhemên niha nas dikin. Encam bersivên nerm, giştî an herî xirab in û ev jî dilsoziya mişterîyên we xerab dike.
Chatbotên ku li ser rêziknameyan tên çêkirin bi awayekî din vê pirsgirêkê çareser dikin: ew bi awayekî dîrekt hatine bername kirin û tenê li ser peyvên bingehîn bertek nîşan didin. Ev jî dibe sedema axaftinên hişk û nerm.
Zentor App herî baş ji her du nêzîkatiyan tîne hev: Bersiv li ser bingehê naveroka xwe ya kontrolkirî (wek ku li ser rêbaza bingehîn) lê modela AI zimanê xwezayî ya mişterî fêm dike û dikare bi nermî bersiv bide (wek chatbot a AI ya modern). Encam a chatbot e ku bi rastî dizane hûn kî ne. A.I. Chatbotê xwe li şûna botê asayî.
Bingeha zanînê çi ye û RAG çi ye?
A database zanînê di çarçoveya AI chatbots a komek avakirî ya hemû naverokên ku li ser bingeha ku bot ji bo bersivên pirsên e. Tu belgeyên FAQ, tekstên berhem, agahîyên xizmetê û rêberên pêvajoyê upload the chatbot accesses to this collection at every request.
Mekanîzma teknîkî ya pişt re tê gotin Retrieval-Augmented Generation, bi kurtî RAG. Ev bi du gavên dixebite: Pêşî sîstema ji bo beşên nivîskî yên ku ji bo daxwaza mişterî lihevhatî binirxîne (retrieval). paşê ev naveroka ku ji bo daxwaza mişterî bi hev re derbas dibe, ji modela AI re derbas dibe, ku ji wê re bersiveke têgihiştî, têgihîştî ya têkiliyê (berhevkirin).
Encama wê: bot tiştekî çêdike. Ew tenê bersiva tiştên ku di baseya zanînê de ne bi zimanê xwezayî, bêyî ku ji bo nivîsandinê û bi têgihiştina ji bo peyvên mişterîyên xwe. Teknolojiya RAG hate eşkerekirin.
Naveroka we Bersivên we
Zentor App-Baseya Zanînê ji bo hemû naveroka ku li ser text-based ku ji bo mişterî têkildar e. her tiştê ku hûn dixwazin ji bo hînkirina chatbot xwe, ji aliyê Dashboard upload no programming, no setup teknîkî. Chatbot bi daneyên xwe.
Pirsa û bersivên pir caran têne pirsîn klasîkê her bazê zanînê.
Taybetmendiyên, feydeyên, cure û warên bikaranîna berhemên we.
Demên vekirinê (di wateya demên karê chatbotê de), şert û mercên pêşkêşkirinê, pêvajoyên vegerandinê û agahiyên din ên xizmetê.
Rêberên gav bi gav ên hundirîn an derveyî ku alîkarî didin mişterî di bikaranîna hilber û xizmetên we de.
Hûn kî ne, hûn çi pêşkêş dikin û çima muwekîl bi we re kar dikin. Ji bo pirsên destpêkê û hevdîtinên giştî yên rêbertiyê kêrhatî ye.
Lîsteyên buhayê, nirx û şert û mercên bêyî ku daneyên şexsî lê bi hemû agahiyên ku mişterî bi gelemperî dixwazin.
Destpêker: 1000 MB bîra zanînê
Planê destpêkê yê Zentor App 1000 MB bîrazanî (li gorî daxwazê tê berfirehkirin) dihewîne. Ev di destpêkê de wek pîvaneke teknîkî tê xuyakirin hêjayî têkilî ye: Belgeyeke metnê ya 50,000 peyvan bi gelemperî di bin 500 KB de ye. Ji ber vê yekê bi 1,000 MB hûn dikarin bi awayekî pir mezin ji tekstên karsaziyê, belgeyên FAQ, şîrovekirinên hilber û rêberan bêyî ku pirsgirêkên kapasîteyê bigirin.
Ji bo piraniya karsazên biçûk û navîn ev bîragiştî ji bo bi awayekî zêde bes e ku ji bo hemî agahiyên mişterî yên girîng ve girêdayî be. chatbot li ser vê bingehê têkeve û bersivên kalîteyê yên kalîteyê dide çiqasî di hevdîtinên di heman demê de pêk tê.
Tu her dem ji ser dashboardê naveroka bazara zanînê birêve bir: belge lê zêde bike, nûve bike an jê bike. Guhertin di cih de bi bandor dibin chatbot li ser axaftina din li ser bingehê naveroka nûve kirî bersiv dide.
Vector-RAG di paketa takekesî de
Ji bo şîrketên ku bingehên zanînê berfireh in an jî daxwazên kalîteyê yên bilindtir in, Zentor App di paketa takekesî ya Vector-RAG de pêşkêş dike. Ferqa ji lêgerîna standard: Li şûna lêgerîna peyvên sereke, Vector-RAG hem naveroka zanînê û hem jî daxwaza mişterî di nav vektorên matematîk de diguherîne. Ev vektor naveroka semantîk ango wateya a metnê temsîl dikin.
Ev yek bi awayekî semantikî dikare lihevhatinê bibîne: Gava ku mişterî bipirse "Ez çawa dikarim betal bikim?", pergalê beşek ku bi navê "Bêçûna peymana" tê nivîsandin jî dibîne, tevî ku peyva bingehîn tune ye.
Vector-RAG di paketa takekesî de bi modelek AI-yê herêmî re tê kombînan: baseya zanînê û karûbarên AI-yê bi temamî li ser binesaziya xwe dimînin. Serwerîya herî zêde ya daneyan di heman demê de bi kalîteya lêgerîna semantîk.
Pirsa pirr pirr li ser bingeha zanistê
Teknolojiya RAG çi ye?
RAG ji bo vegerandina-Augmented Generation tê. Pêvajo du gavên hevbeş tîne: Pêşî sîstema ji bo naveroka zanebûna xwe ji bo naveroka têkilî ya ji bo daxwazê digire (vegerandin). Piştre modela AI vê naveroka ku ji bo bersiveke rastîn, têkildarî têgehê (generatîf) bikar tîne. Encam bersivên ku li ser nivîsên xwe yên karsaziyê ne li ser zanîna perwerdeya giştî ya modela AI.
Ez dikarim çi naverokên ku ez dikarim ji bo ku di base zanebûnê de bar?
Hûn dikarin hemû naveroka bingeha nivîsê ya têkildarî xerîdarên xwe bar bikin: belgeyên FAQ, teswîrên berheman, mercên xizmetê, lîsteyên bihayan (bêyî daneyên kesane), rêbernameyên pêvajoyê, rêbernameyên bikaranîna berhemê an agahiyên giştî yên pargîdaniyê. Zanîngeh bi rêya Dashboard-a Zentor App tê rêvebirin — bêyî zanîna teknîkî.
Çiqas bîra di nav de heye?
Di plana destpêkê de 1,000 MB bîra zanînê hene (li gorî daxwazê tê berfirehkirin). Ev yek ji bo hejmara pir mezin a belgeyên nivîskî tê. Ji bo piraniya şîrketên navîn ev bîra bêtir ji bes e. Di paketa takekesî de, eger pêwîst be, bêtir bîra û lêgerîna semantîk a vector-RAG dikare bêne saz kirin.
Ma chatbot tenê ji bingeha zanînê bersiv dide?
Di konfigurahiya standard de, chatbot bi tenê li ser bingehê naveroka di baseya zanînê de bersiv dide. Ev rê li ber botê digire ku ji zanîna perwerdeya giştî ya modela AI re bersivên generic an şaş bide. Ger ji bo daxwaznameyek naveroka guncaw neyê dîtin, chatbot dikare bi awayekî ku ji bo mişterî ji karmendekî re veguhêze bêyî ku bersiveke ne ewle bide, bê kirin.
Di nav de di navbera destpêkê û şexsî di nav de di nav de di nav de çi ferq heye?
Di plana destpêkê de, chatbot vegerandina bingehîn a bingehîn a bingehîn a bingehîn ji bazê zanînê bikar tîne: bot ji bo peyvên sereke ji daxwaza mişterî digerit. Di paketa takekesî de vector-RAG jî heye: Li vir daxwaz û naveroka zanînê di nav vectors semantîk de tê veguhartin, da ku bot jî bersivên minasib bibîne, eger mişterî pirseke cuda ji ku di bazê zanînê de veşartiye.
Ez dikarim bingeha zaniyariyê ji sîstemên derve bi awayekî otomatîk tije bikim?
Zentor App ji bo importkirina belgeyan ji ser pergala Dashboardê piştgirî dide. Ji bo importên otomatîk ji sîstemên derve (CMS, rêveberiya belgeyan, CRM) di paketa takekesî de API-destûr û n8n-bernameyên kar hene, ku têgeh dikare bi rêxistinî bêne importkirin û nûkirin bêyî ku bi destan ji hêla Dashboardê ve bêne barkirin.
Guhertinên di nav dezgehê zanînê de çiqas zû bandor dikin?
Guherînên ku hûn di Dashboard-a Zentor App de dikin, tavilê têne pêvajokirin. Ji axaftina paşîn ve, chatbot li gorî naveroka nûkirî bersiv dide. Ti dereng ji ber çerxên perwerdeya-ji-nû-ve ya destan tune ye — sîstema RAG di her daxwazê de rasterast naveroka niha ji Zanîngehê dixwîne.
Ger chatbot bersiva xwe nedîte çi dibe?
Heke sîstema RAG di Zanîngehê de naverokek li gorî daxwazê nebîne, chatbot bi awayekî mîhengbar bersiv dide: ew dikare ji xerîdar re bibêje ku bersivek wî tune ye û handover-ê ber bi karmendekî ve destpê bike, an jî pirsek giştî bike. Bersiva rast a dema encam kêm dibin, dikare di Dashboard-a Zentor App de bête destnîşankirin — ti bersivên nepêbawer ji zanîna giştî ya perwerdeya AI.
Chatbotê xwe bigihînin nasnameya şîrketa we
Di demo de Zentor App AI Chatbot bi bingeha zanînê biceribînin an jî li ser planên ku ji bo şîrketa we guncaw in agahdar bibin.
Mehr dazu im Hilfe-Center