配備知識庫嘅 AI 聊天機器人 — 您嘅聊天機器人熟悉您嘅企業
通用 AI 聊天機器人只會提供通用答案。Zentor App 將 AI 聊天機器人與您自己的知識庫連接起來：機器人僅根據您公司的文本回答——精確、一致，且不會杜撰資訊。
通用聊天機器人的問題
僅依賴語言模型一般訓練知識的 AI 聊天機器人，無法可靠地回答客戶的問題。該模型並不了解您的企業、價格結構、服務條款或當前產品。結果便是含糊、籠統，甚至錯誤的答案——這會損害客戶對您的信任。
第一代基於規則的聊天機器人則以另一種方式解決此問題：它們被固定編程，僅對精確的關鍵詞作出反應。這導致對話僵化且缺乏彈性——一旦客戶以預想之外的方式提問，系統便會失效。
Zentor App 結合兩種做法嘅優點：回答基於您自己嘅受控內容（好似規則式做法咁）— 但 AI 模型理解客戶嘅自然語言，可以靈活回應（好似現代 AI 聊天機器人咁）。結果係一個真正知道您係邊個嘅聊天機器人。至於呢個原則同通用聊天機器人具體有咩分別，我哋喺以下文章有詳細解釋： 用自家 AI 聊天機器人取代通用機器人.
咩係知識庫 — 咩係 RAG？
喺 AI 聊天機器人嘅範疇，知識庫係一個結構化嘅內容集合，包含聊天機器人回答問題所依據嘅所有內容。您上載 FAQ 文件、產品文字、服務資料同流程指引 — 每次有查詢，聊天機器人都會參考呢個集合。
背後嘅技術機制叫做 Retrieval-Augmented Generation，簡稱 RAG。佢分兩步運作：首先系統喺您嘅知識庫搜尋同客戶查詢相符嘅文段（Retrieval）；然後將搵到嘅內容連同客戶查詢一齊交俾 AI 模型，由佢寫出一個易明、切合上下文嘅回覆（Generation）。
結果係：聊天機器人唔會作故仔。佢只會回答您知識庫入面有嘅內容 — 用自然語言，唔受死板腳本限制，而且理解客戶嘅表達方式。有關 Retrieval 同 Generation 嘅詳細技術解說，請參閱我哋嘅文章 RAG 技術解說.
您嘅內容 — 您嘅答案
Zentor App 知識庫適用於所有同客戶有關嘅文字內容。您想教聊天機器人嘅一切，都可以透過儀表板上載 — 唔使編程，亦唔使技術設定。想深入了解典型嘅 FAQ、PDF 同產品內容，請睇我哋嘅頁面 使用自有數據的聊天機器人.
常見問題同答案 — 每個知識庫都必備嘅經典。可以整成 Q&A 文件或者連貫文章。
您產品嘅特性、好處、款式同應用範圍。聊天機器人可以針對個別產品作詳細講解。
營業時間（指聊天機器人嘅服務時間）、送貨條款、退貨流程同其他同服務有關嘅資料。
內部或外部逐步指南，協助客戶使用您的產品或服務。
介紹您是誰、提供什麼服務以及為何客戶選擇與您合作。適用於首次查詢及一般導向對話。
價格表、費率概覽及條款——不含個人資料，但包含客戶通常會詢問的所有資訊。
Starter：1,000 MB 知識儲存空間
Zentor App Starter 方案包含 1,000 MB 知識儲存空間（可應要求擴充）。乍聽之下似乎只係一個技術數字 — 不過值得比較一下：一份 50,000 字嘅文字文件通常佔用少於 500 KB。所以用 1,000 MB，您可以儲存非常大量嘅公司文字、FAQ 文件、產品說明同指南，而唔會遇到容量問題。
對於大多數中小企業而言，此儲存空間遠超所需，足以涵蓋所有相關客戶資訊。聊天機器人將基於此基礎運作，並提供高質量的回答——無論同時進行的對話數量多少。
您可隨時透過儀表板管理知識庫內容：新增、更新或刪除文件。更改會立即生效——聊天機器人將從下一次對話開始，基於更新後的內容作出回應。
Vector-RAG 個別套餐
對於知識庫龐大或者質素要求較高嘅公司，Zentor App 喺 Individuell 方案提供 Vector-RAG。同標準搜尋嘅分別係：Vector-RAG 唔係搜尋關鍵字，而係將知識內容同客戶查詢都轉換成數學向量。呢啲向量代表一段文字嘅語義內容 — 即係佢嘅意思。
咁樣就可以做語義相似度搜尋：當客戶問「點樣取消？」，系統都會搵到標題為「終止合約」嘅段落 — 即使兩者冇共同關鍵字。檢索嘅命中準確度因此大大提升，直接反映喺聊天機器人回覆嘅質素上面。
Individuell 方案入面嘅 Vector-RAG 可以同本地部署嘅本地 AI 模型結合使用：您嘅知識庫同 AI 處理完全保留喺您自己嘅基礎設施。最高數據自主權，同時兼顧語義搜尋質素。
知識庫常見問題
咩係 RAG 技術？
RAG 代表 Retrieval-Augmented Generation。呢個方法結合咗兩個步驟：首先，系統會喺您嘅知識庫度搜尋同查詢相符嘅內容（Retrieval）。其後，AI 模型會利用呢啲搵到嘅內容，去構建一個精確、有上下文嘅回應（Generation）。結果係基於您公司自己嘅文檔嘅回應——而唔係 AI 模型嘅一般訓練知識。
我可以上傳哪些內容至知識庫？
您可以上傳所有與客戶相關的文字內容：FAQ 文件、產品說明、服務條款、價格清單（不含個人資料）、流程指引、產品使用說明或一般企業資料。知識庫可透過 Zentor App 儀表板進行管理——無需技術知識。
包含多少儲存空間？
Starter 方案提供 1,000 MB 知識儲存空間（可應要求擴充）。呢個相當於非常大量嘅文字文件 — 對大部分中小企業嚟講，呢個儲存空間已經綽綽有餘。喺 Individuell 方案入面，可以按需要設定更多儲存空間同語義 Vector-RAG 搜尋。
聊天機器人是否僅從知識庫作出回應？
喺標準設定下，聊天機器人只會根據您知識庫入面嘅內容回答問題。咁樣可以防止聊天機器人根據 AI 模型嘅一般訓練知識，畀出籠統或者錯誤嘅答案。如果搵唔到同查詢相符嘅內容，可以將聊天機器人設定為將客戶轉交俾員工，而唔係畀一個唔肯定嘅答案。
喺知識庫方面，Starter 同 Individuell 有咩分別？
喺 Starter 方案入面，聊天機器人會喺您嘅知識庫用傳統嘅關鍵字檢索：佢會搜尋客戶查詢入面嘅關鍵字。喺 Individuell 方案入面，仲額外提供 Vector-RAG：查詢同知識內容會轉換成語義向量，所以就算客戶問問題嘅講法同知識庫入面記錄嘅唔同，聊天機器人都搵到合適嘅答案 — 大大提升命中率。
我可否從外部系統自動填充知識庫？
Zentor App 支援透過儀表板介面匯入文件。如需由外部系統（CMS、文件管理、CRM）自動匯入，Individuell 方案提供 API 存取同 n8n 工作流程，可以透過佢哋有系統咁匯入同更新內容 — 唔使經儀表板手動上載。
知識庫嘅更新幾快生效？
您喺 Zentor App 儀表板所做嘅更改會即時處理。由下一個對話開始，聊天機器人會根據更新後嘅內容作出回應。唔會因為人手重新訓練循環而有延遲——RAG 系統喺每次查詢時都會直接由知識庫讀取最新內容。
如果聊天機器人搵唔到合適嘅答案會點？
如果 RAG 系統喺知識庫入面搵唔到同查詢相符嘅內容，聊天機器人嘅反應可以設定：佢可以話俾客戶知佢冇答案，並啟動交接俾員工，或者提出一個一般性嘅追問。搵唔到結果時嘅具體反應可以喺 Zentor App 儀表板定義 — 唔會用 AI 一般訓練知識畀出唔肯定嘅答案。
喺說明中心了解更多