Apa sebenarnya maksud “latih chatbot dengan data sendiri”?
Apabila orang mahu melatih chatbot dengan data mereka, mereka biasanya membayangkan AI mempelajari dokumen sehingga hafal. Bukan begitu cara chatbot perniagaan berfungsi, dan reka bentuk sebegitu kurang baik: model yang menghafal senarai harga akan terus menyebut harga lama selepas anda menukarnya.
Sebaliknya, chatbot menyimpan kandungan anda dalam perpustakaan yang boleh dicari. Apabila pelanggan bertanya, ia mencari petikan yang sepadan dahulu, kemudian menulis jawapan berdasarkannya. Istilah teknikalnya ialah retrieval-augmented generation atau RAG, yang hanya bermaksud “cari dulu, baru jawab.” Untuk menukar jawapan, edit item itu dan segerakkan semula.
Data jenis apa yang boleh digunakan untuk melatih chatbot?
Kandungan berbeza memerlukan bentuk berbeza. Harga ialah nombor untuk dibandingkan, waktu operasi berkait dengan cawangan, dan polisi waranti ialah perenggan untuk dipetik. Gydr menyediakan empat jenis pangkalan pengetahuan supaya setiap satu dicari dengan cara yang betul.
| Jenis pengetahuan | Apa yang dimasukkan | Contoh soalan pelanggan |
|---|---|---|
| FAQ | Soalan dan jawapan dalam kata-kata anda sendiri | “Boleh hantar ke Pulau Pinang?” |
| Katalog produk | Produk dengan nama, penerangan, harga, pautan, gambar dan atribut anda sendiri seperti saiz atau warna | “Ada beg kalis air bawah harga tertentu?” |
| Dokumen | PDF, fail Word, hamparan, teks, halaman web dan imej (PDF, DOCX, XLSX, TXT, MD, HTML, CSV, JSON, PNG, JPG, WEBP) | “Waranti meliputi apa?” |
| Lokasi | Cawangan dengan alamat, kedudukan peta dan waktu operasi | “Cawangan mana berdekatan yang buka sekarang?” |
Cara latih chatbot dengan data anda dalam Gydr
Langkah ini menggunakan nama pada skrin papan pemuka Gydr. Ulang untuk setiap jenis pengetahuan, dan anda boleh lampirkan beberapa pangkalan pengetahuan kepada satu chatbot.
- 1Buka Pangkalan Pengetahuan, klik Cipta Pangkalan Pengetahuan, beri nama dan pilih jenisnya.
- 2Tambah item: taip sendiri, guna import CSV (muat turun templat, isi, muat naik), muat naik dokumen, atau pilih Import dari Laman Web.
- 3Semak apa yang masuk. Item daripada import laman web bermula sebagai tidak aktif supaya anda boleh menyemaknya, kemudian guna Aktifkan semua.
- 4Klik Segerakkan Embedding. Ini menukar setiap item kepada bentuk yang boleh dicari; item bertanda Tidak Segerak telah berubah sejak penyegerakan terakhir.
- 5Buka Kemahiran, edit Kemahiran yang digunakan chatbot anda, dan sambungkan pangkalan pengetahuan di tab Pengetahuan.
- 6Buka widget anda, klik Uji widget dan tanya soalan yang sepatutnya dijawab oleh kandungan itu.
Bagaimana hendak latih chatbot dengan PDF dan dokumen?
Muat naik fail ke pangkalan pengetahuan jenis dokumen. Gydr membaca teksnya, memecahkan fail panjang kepada petikan supaya bahagian yang betul dapat ditemui, dan mengekalkan tajuk serta jadual sekemas mungkin. PDF imbasan yang hanya gambar halaman dibaca menggunakan pengecaman teks, yang mengambil masa lebih lama dan menggunakan lebih banyak kredit berbanding PDF yang ada teks sebenar.
Dokumen panjang tidak menjadi masalah, tetapi kejelasan membantu. Manual sepuluh halaman dengan tajuk jelas bagi setiap bahagian memberi jawapan lebih baik daripada teks yang sama ditampal sebagai satu blok. Jika dokumen mengandungi versi lama dan baharu sesuatu polisi, buang yang lama: chatbot tidak dapat mengagak versi mana yang anda maksudkan.
Bagaimana hendak latih chatbot dengan laman web anda?
Gunakan Import dari Laman Web pada pangkalan pengetahuan. Anda boleh membaca seluruh laman bermula dari satu halaman, memilih halaman daripada sitemap, atau menampal halaman tertentu sahaja. Gydr membuka halaman dalam pelayar sebenar dan mengeluarkan FAQ, produk, lokasi atau teks dokumen, mengikut jenis pangkalan pengetahuan.
Sebelum import bermula, anda nampak halaman yang akan dibaca, dan anda hanya dicaj untuk halaman yang benar-benar dibaca. Selepas itu, semak hasilnya sebelum mengaktifkannya. Laman web ada menu, notis kuki dan tawaran yang sudah tamat, dan semakan ringkas memastikan semua itu tidak masuk ke dalam jawapan.
Kenapa chatbot hanya menjawab daripada kandungan anda?
Chatbot umum seperti pembantu AI awam menjawab berdasarkan segala yang dibacanya di internet. Bagi perniagaan, itu berisiko: ia mungkin menyebut harga yang anda tidak tetapkan atau menjanjikan perkhidmatan yang anda tidak tawarkan. Gydr dibina sebaliknya.
- Setiap jawapan ditulis daripada item yang ditemui dalam pengetahuan anda bagi soalan itu.
- Sebelum dihantar, jawapan disemak dengan item tersebut; kenyataan yang tidak disokong akan dibetulkan atau dibuang.
- Jika tiada apa dalam pengetahuan yang menjawab soalan, chatbot memberitahu bahawa maklumat itu tiada dan bukannya meneka.
- Produk tanpa penerangan dipaparkan dengan nama dan harga sahaja, supaya chatbot tidak mereka butiran mengenainya.
- Setiap chatbot hanya mencari pangkalan pengetahuan yang dilampirkan pada Kemahirannya, jadi dua chatbot dalam satu akaun boleh kekal berasingan.
Bagaimana memastikan chatbot sentiasa terkini?
Layan pangkalan pengetahuan seperti senarai harga anda: ada orang yang bertanggungjawab, dan ia berubah apabila perniagaan berubah. Edit item, kemudian segerakkan, dan jawapan seterusnya menggunakan kandungan baharu. Untuk menyembunyikan item buat sementara, tetapkan sebagai tidak aktif dan bukannya memadamnya.
Setiap minggu, lihat perbualan yang chatbot tidak dapat jawab. Setiap satu sama ada FAQ yang tiada, produk yang kurang butiran, atau soalan yang anda memang tidak mahu jawab. Menambah bahagian yang kurang itulah cara chatbot menjadi lebih baik dari semasa ke semasa.
Ada kedai Shopify atau WooCommerce? Daripada menyalin produk, anda boleh menyambungkan plugin Shopify Storefront atau WooCommerce Storefront, dan chatbot mencari terus dalam kedai anda.
Soalan lazim
Anda boleh membina pangkalan pengetahuan pada pelan Free Gydr. Penyegerakan, pembacaan dokumen dan import laman web menggunakan kredit, dan pelan Free disertakan kredit permulaan.
Tidak. Edit item dan segerakkan. Tiada model untuk dilatih semula; chatbot mencari kandungan terkini anda pada soalan seterusnya.
Boleh. Halaman yang hanya imej dibaca menggunakan pengecaman teks. Imbasan yang jelas memberi hasil lebih baik, dan PDF yang ada teks sebenar lebih cepat serta menggunakan kurang kredit.
Boleh. Sambungkan plugin Shopify Storefront atau WooCommerce Storefront kepada Kemahiran anda dan chatbot mencari terus dalam kedai anda, jadi stok dan harga datang daripada kedai itu sendiri.
Kurang daripada yang disangka. Jawapan jelas kepada 20 hingga 50 soalan paling kerap, bersama senarai produk, sudah meliputi kebanyakan perbualan. Tambah lagi apabila perbualan menunjukkan apa yang masih kurang.