创建 LLM 聊天机器人
Posted: Sat Feb 22, 2025 10:38 am
步骤 6：创建 LLM 聊天机器人
转到“我的聊天机器人”选项卡，然后单击“创建新机器人” 。
创建 LLM 聊天机器人
在弹出窗口中，输入机器人名称、显示名称和职位。选择Brain AI作为机器人构建选项，然后单击“创建机器人”按钮。
步骤 7：构建聊天机器人逻辑
在聊天机器人构建器页面中，点击起 克罗地亚号码数据 点处的连接器并将其拖到空白处，将出现聊天机器人操作面板。
构建聊天机器人逻辑
从聊天机器人操作面板，导航到高级操作子菜单并选择大脑 AI 操作。
创建 LLM 聊天机器人
添加在机器人触发时显示的文本消息，并选择您之前训练过的知识库来响应访问者的查询。
步骤 8：设置响应限制并添加自定义按钮
现在，您可以限制聊天机器人在转接给现场代理之前回答的查询数量，或选择“无限制”以获得连续响应。向每个 LLM 响应添加自定义按钮以引导访问者。
例如，通过添加“聊天转移操作”，添加“与客服人员对话”按钮，将聊天转移给在线客服人员。并添加“聊天关闭按钮” ，让客户在疑问得到解决后结束聊天。
设置响应限制并添加自定义按钮
步骤 9：发布并测试聊天机器人
发布聊天机器人并使用 REVE Chat 查询对其进行测试，例如询问REVE Chat 的功能。例如，尝试询问票务功能。聊天机器人将花一些时间将查询转换为矢量模式并搜索知识库。
通过遵循这些步骤，您将成功使用REVE Chat 中的Brain AI构建和部署一个简单的 LLM 聊天机器人，该机器人能够使用相关的、基于知识的响应来回答访客的查询。
立即开始将您的网站访问者转化为客户！
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LLM 聊天机器人在商业支持领域的未来
LLM 驱动的聊天机器人未来有望重新定义 AI 功能并重塑客户服务和业务支持。随着这些模型的不断发展，以下一些关键进步可能会使 LLM 聊天机器人更加强大和多功能：
1. 通过检索增强生成 (RAG) 提高准确率
检索增强生成 (RAG) 技术的采用将带来重大飞跃。RAG 将语言模型与实时数据检索相结合，使聊天机器人能够从知识库、数据库甚至网络中提取更新的、特定于上下文的信息。
这使得响应不仅更加准确，而且更具动态性。这使企业能够为用户提供最新、最相关的信息。试想一下，客户支持聊天机器人可以立即参考不断更新的产品手册或政策变更数据库，根据实时变化提供高度精确的答案。
2. 自主业务功能的人工智能代理
我们还即将看到 LLM 聊天机器人发展成为成熟的 AI 代理，能够执行更复杂、更自主的任务。与根据用户提示做出响应的传统聊天机器人不同，未来的 AI 代理可以主动管理任务、监控客户帐户并在无需提示的情况下提出建议。
例如，银行环境中的人工智能代理可以分析交易数据，以提供主动的财务建议或标记潜在的欺诈行为。同时在必要时与客户无缝互动。
这种程度的自动化可以让企业提供更加个性化、高效的服务，而无需过度依赖人工干预。
结论
LLM 聊天机器人正在改变企业与客户的联系方式——大规模提供更智能、更快速、更人性化的互动。
它们具有处理复杂查询、支持多种语言和简化操作的能力，它们不仅仅是工具，更是客户参与度和业务增长的游戏规则改变者。
采用这种变革性技术意味着投资于更牢固的客户关系、更智能的工作流程以及业务蓬勃发展的未来。
转到“我的聊天机器人”选项卡，然后单击“创建新机器人” 。
创建 LLM 聊天机器人
在弹出窗口中，输入机器人名称、显示名称和职位。选择Brain AI作为机器人构建选项，然后单击“创建机器人”按钮。
步骤 7：构建聊天机器人逻辑
在聊天机器人构建器页面中，点击起 克罗地亚号码数据 点处的连接器并将其拖到空白处，将出现聊天机器人操作面板。
构建聊天机器人逻辑
从聊天机器人操作面板，导航到高级操作子菜单并选择大脑 AI 操作。
创建 LLM 聊天机器人
添加在机器人触发时显示的文本消息，并选择您之前训练过的知识库来响应访问者的查询。
步骤 8：设置响应限制并添加自定义按钮
现在，您可以限制聊天机器人在转接给现场代理之前回答的查询数量，或选择“无限制”以获得连续响应。向每个 LLM 响应添加自定义按钮以引导访问者。
例如，通过添加“聊天转移操作”，添加“与客服人员对话”按钮，将聊天转移给在线客服人员。并添加“聊天关闭按钮” ，让客户在疑问得到解决后结束聊天。
设置响应限制并添加自定义按钮
步骤 9：发布并测试聊天机器人
发布聊天机器人并使用 REVE Chat 查询对其进行测试，例如询问REVE Chat 的功能。例如，尝试询问票务功能。聊天机器人将花一些时间将查询转换为矢量模式并搜索知识库。
通过遵循这些步骤，您将成功使用REVE Chat 中的Brain AI构建和部署一个简单的 LLM 聊天机器人，该机器人能够使用相关的、基于知识的响应来回答访客的查询。
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LLM 聊天机器人在商业支持领域的未来
LLM 驱动的聊天机器人未来有望重新定义 AI 功能并重塑客户服务和业务支持。随着这些模型的不断发展，以下一些关键进步可能会使 LLM 聊天机器人更加强大和多功能：
1. 通过检索增强生成 (RAG) 提高准确率
检索增强生成 (RAG) 技术的采用将带来重大飞跃。RAG 将语言模型与实时数据检索相结合，使聊天机器人能够从知识库、数据库甚至网络中提取更新的、特定于上下文的信息。
这使得响应不仅更加准确，而且更具动态性。这使企业能够为用户提供最新、最相关的信息。试想一下，客户支持聊天机器人可以立即参考不断更新的产品手册或政策变更数据库，根据实时变化提供高度精确的答案。
2. 自主业务功能的人工智能代理
我们还即将看到 LLM 聊天机器人发展成为成熟的 AI 代理，能够执行更复杂、更自主的任务。与根据用户提示做出响应的传统聊天机器人不同，未来的 AI 代理可以主动管理任务、监控客户帐户并在无需提示的情况下提出建议。
例如，银行环境中的人工智能代理可以分析交易数据，以提供主动的财务建议或标记潜在的欺诈行为。同时在必要时与客户无缝互动。
这种程度的自动化可以让企业提供更加个性化、高效的服务，而无需过度依赖人工干预。
结论
LLM 聊天机器人正在改变企业与客户的联系方式——大规模提供更智能、更快速、更人性化的互动。
它们具有处理复杂查询、支持多种语言和简化操作的能力，它们不仅仅是工具，更是客户参与度和业务增长的游戏规则改变者。
采用这种变革性技术意味着投资于更牢固的客户关系、更智能的工作流程以及业务蓬勃发展的未来。