AI Chatbot dengan Pangkalan Data Pengetahuan Bot anda tahu syarikat anda
Zentor App menghubungkan bot sembang AI dengan pangkalan data pengetahuan anda sendiri: bot itu menjawab berdasarkan teks syarikat anda sahaja tepat, konsisten dan tanpa maklumat yang dibuat-buat.
Masalah Chatbot Amalan
Sebuah bot sembang AI yang hanya menggunakan pengetahuan latihan umum model bahasa tidak dapat menjawab soalan pelanggan anda dengan boleh dipercayai. Model itu tidak tahu syarikat anda, struktur harga anda, syarat perkhidmatan anda dan produk terkini anda. Hasilnya adalah jawapan yang samar, umum atau paling teruk salah dan ini merosakkan kepercayaan pelanggan anda.
Chatbot generasi pertama yang berasaskan peraturan menyelesaikan masalah ini dengan cara yang berbeza: mereka diprogram dengan ketat dan hanya bertindak balas terhadap kata kunci yang tepat. Ini membawa kepada perbualan yang kaku dan tidak fleksibel apabila pelanggan merumuskan soalan yang berbeza daripada yang dirancang, sistem gagal.
Zentor App menggabungkan yang terbaik dari kedua-dua pendekatan: Jawapan berdasarkan kandungan anda sendiri yang dikawal (seperti pendekatan berasaskan peraturan) tetapi model AI memahami bahasa semula jadi pelanggan dan dapat bertindak balas dengan fleksibel (seperti bot sembang AI moden). Hasilnya adalah chatbot yang benar-benar tahu siapa anda. Bot Chat AI sendiri daripada bot generik.
Apakah pangkalan data pengetahuan dan apa RAG?
Database pengetahuan dalam konteks bot sembang AI adalah koleksi terstruktur semua kandungan yang digunakan untuk menjawab soalan bot. anda memuat naik dokumen FAQ, teks produk, maklumat perkhidmatan dan panduan proses anda bot sembang mengakses koleksi ini setiap kali permintaan dilakukan.
Mekanisme teknikal di sebalik ini dipanggil Retrieval-Augmented Generation, atau RAG. Ia berfungsi dalam dua langkah: Pertama, sistem mencari pangkalan data pengetahuan anda untuk bahagian teks yang sesuai dengan permintaan pelanggan (retrieval). Kemudian ia menyerahkan kandungan yang dijumpai bersama dengan permintaan pelanggan kepada model AI, yang membentuk jawapan yang mudah difahami dan berkaitan konteks (generasi).
Hasilnya: bot tidak mencipta apa-apa. Ia hanya menjawab apa yang terdapat dalam pangkalan data pengetahuan anda dalam bahasa semula jadi, tanpa kesukaran skrip, dan dengan pemahaman untuk perumusan pelanggan anda. Teknologi RAG diterangkan.
Kandungan anda Jawapan anda
Pangkalan data pengetahuan Zentor App sesuai untuk semua kandungan berasaskan teks yang berkaitan dengan pelanggan. Apa sahaja yang anda ingin ajarkan kepada chatbot anda, upload melalui papan pemuka tidak ada pengaturcaraan, tidak ada persediaan teknikal. Chatbot dengan data sendiri.
Soalan dan jawapan yang sering diajukan klasik setiap pangkalan data pengetahuan.
Ciri, faedah, varian dan kegunaan produk anda. Bot boleh bertindak balas secara khusus terhadap produk individu.
Waktu buka (sebagai yang dimaksudkan dengan masa perkhidmatan bot sembang), syarat penghantaran, proses pengembalian dan maklumat lain yang berkaitan dengan perkhidmatan.
Panduan langkah demi langkah dalaman atau luaran untuk membantu pelanggan menggunakan produk atau perkhidmatan anda.
Siapa anda, apa yang anda tawarkan dan mengapa pelanggan bekerja dengan anda. Berguna untuk pertanyaan awal dan temubual orientasi umum.
Senarai harga, gambaran harga dan syarat tanpa data peribadi tetapi dengan semua maklumat yang biasanya diminta oleh pelanggan.
Memulakan: 1,000 MB memori pengetahuan
Zentor App Starter Plan mengandungi 1,000 MB memori pengetahuan (boleh diperluaskan jika diminta). Ini pada mulanya terdengar seperti metrik teknikal yang patut diperbandingkan: Dokumen teks 50,000 perkataan biasanya mengambil masa kurang dari 500 KB. Jadi dengan 1,000 MB anda boleh menyimpan sejumlah besar teks perniagaan, dokumen FAQ, penerangan produk dan panduan tanpa menghadapi masalah kapasiti.
Bagi kebanyakan syarikat kecil dan sederhana, memori ini lebih daripada mencukupi untuk merangkumi semua maklumat pelanggan yang relevan.
Anda boleh menguruskan kandungan pangkalan data pengetahuan pada bila-bila masa melalui papan pemuka: menambah, mengemas kini atau membuang dokumen. Perubahan akan berkuat kuasa dengan segera bot sembang akan bertindak balas dari perbualan seterusnya berdasarkan kandungan yang dikemas kini.
Vector-RAG dalam pakej individu
Untuk syarikat yang mempunyai asas pengetahuan yang luas atau keperluan kualiti yang lebih tinggi, Zentor App menawarkan pakej individu Vector-RAG. Perbezaannya dengan carian standard: Daripada mencari kata kunci, Vector-RAG mengubah kandungan pengetahuan dan permintaan pelanggan menjadi vektor matematik. Vektor ini mewakili kandungan semantik iaitu makna teks.
Ini membolehkan pencarian persamaan semantik: apabila pelanggan bertanya "Bagaimana saya boleh membatalkan?", Sistem ini juga mencari bahagian yang bertuliskan "Penghentian kontrak" walaupun tidak ada kata kunci yang sama.
Vector-RAG dalam pakej individu boleh digabungkan dengan model AI tempatan secara tempatan: pangkalan data pengetahuan dan pemprosesan AI anda kekal sepenuhnya pada infrastruktur anda sendiri.
Soalan Lazim mengenai Database Pengetahuan
Apa itu teknologi RAG?
RAG bermaksud Retrieval-Augmented Generation. Proses ini menggabungkan dua langkah: Pertama, sistem mencari pangkalan data pengetahuan anda untuk kandungan yang sesuai dengan permintaan (retrieval). Kemudian, model AI menggunakan kandungan yang dijumpai ini untuk merumuskan jawapan yang tepat, berkaitan dengan konteks (generasi). Hasilnya adalah jawapan yang berdasarkan teks perniagaan anda sendiri bukan pengetahuan latihan umum model AI.
Apa kandungan yang boleh saya upload ke pangkalan data pengetahuan?
Anda boleh memuat naik semua kandungan berasaskan teks yang berkaitan dengan pelanggan anda: dokumen FAQ, penerangan produk, syarat perkhidmatan, senarai harga (tanpa data peribadi), panduan proses, panduan penggunaan produk atau maklumat syarikat umum. Pangkalan pengetahuan boleh diurus melalui papan pemuka Zentor App — tanpa pengetahuan teknikal.
Berapa banyak memori yang ada?
Dalam pelan permulaan terdapat 1,000 MB memori pengetahuan yang tersedia (boleh diperluaskan atas permintaan). Ini bersamaan dengan sejumlah besar dokumen teks untuk kebanyakan syarikat sederhana, memori ini lebih daripada mencukupi. Dalam pakej individu, lebih banyak memori dan carian semantik vektor RAG boleh dikonfigurasi jika diperlukan.
Adakah chatbot hanya menjawab dari pangkalan data pengetahuan?
Dalam konfigurasi standard, bot sembang akan menjawab soalan berdasarkan kandungan dalam pangkalan data pengetahuan anda sahaja. Ini menghalang bot daripada memberikan jawapan generik atau salah dari pengetahuan latihan umum model AI. Jika kandungan yang sesuai tidak dapat dijumpai untuk permintaan, bot sembang boleh dikonfigurasi untuk meneruskan pelanggan kepada pekerja dan bukannya memberikan jawapan yang tidak pasti.
Apa perbezaan antara pemula dan individu dalam pangkalan data pengetahuan?
Dalam pelan permulaan, bot sembang menggunakan pengambilan kata kunci klasik berdasarkan pangkalan data pengetahuan anda: bot mencari kata kunci dari permintaan pelanggan. Dalam pakej individu, tambahannya terdapat RAG vektor: di sini permintaan dan kandungan pengetahuan ditukar menjadi vektor semantik, sehingga bot dapat mencari jawapan yang sesuai walaupun pelanggan merumuskan soalan yang berbeza daripada yang disimpan dalam pangkalan data pengetahuan yang meningkatkan kadar temu yang jelas.
Bolehkah saya mengisi pangkalan data pengetahuan dari sistem luar secara automatik?
Zentor App menyokong import dokumen melalui antara muka papan pemuka. Untuk import automatik dari sistem luaran (CMS, pengurusan dokumen, CRM), pakej individu menyediakan akses API dan aliran kerja n8n, yang boleh mengimport dan mengemas kini kandungan secara berstruktur tanpa memuat naik secara manual melalui papan pemuka.
Seberapa cepat perubahan dalam pangkalan data pengetahuan akan berkesan?
Perubahan yang anda buat di dasbor Zentor App akan diproses dengan segera. Bermula pada perbualan seterusnya, bot sembang akan menjawab berdasarkan kandungan yang dikemas kini. Tidak ada kelewatan oleh kitaran neutralization manual sistem RAG membaca kandungan terkini setiap permintaan terus dari pangkalan data pengetahuan.
Apa yang berlaku jika chatbot tidak dapat menjawab soalan yang sesuai?
Jika sistem RAG tidak menemui kandungan yang sepadan dengan permintaan dalam pangkalan pengetahuan, chatbot bertindak balas secara boleh dikonfigurasi: ia boleh memberitahu pelanggan bahawa tiada jawapan tersedia dan memulakan handover kepada kakitangan, atau mengemukakan soalan susulan umum. Tindak balas tepat apabila tiada padanan boleh ditetapkan dalam papan pemuka Zentor App — tiada jawapan yang tidak pasti daripada pengetahuan latihan KI umum.
Bawa Chatbot anda menjadi Pengetahu Syarikat anda
Uji Zentor App AI Chatbot dengan Database Pengetahuan dalam Demo atau cari maklumat mengenai rancangan yang sesuai untuk syarikat anda.
Laman seterusnya:
Mehr dazu im Hilfe-Center