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聊天机器人进行客服咨询问答相较于人工服务有哪些优势

回答

聊天机器人进行客服咨询问答相较于人工服务具有以下优势:

  1. 提高效率和可及性:能够自动化处理常见客户咨询,将其集成到企业的网站、社交媒体平台等渠道,例如电子商务网站可利用其回答产品细节、配送政策和退货流程等常见问题。
  2. 提供 24/7 客户支持:无需休息,可全天候服务,确保客户随时获得信息,响应速度更快,减少客户等待时间。
  3. 降低成本:大幅减少小型企业在客户服务方面的人力成本。
  4. 释放人工客服资源:使其专注于更复杂和个性化的客户需求。
  5. 提升响应速度和服务质量:定期监控性能,根据反馈优化,更新算法和知识库以提高效能和准确性。
  6. 减轻相关人员工作量:如骨科医生可借助聊天机器人减轻回复患者相同问题的负担。
  7. 缓解患者焦虑:能及时回复患者问题。
  8. 保证回复速度和质量:准确率基本达到标准,回复速度和质量远远高于人类。
  9. 具有积极意义:对患者教育、科普、焦虑舒缓有帮助,有望提升治疗效果。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

中小企业利用人工智能(AI)进行转型

"客户服务自动化"是指利用人工智能(AI)技术,尤其是AI聊天机器人,来自动化处理客户服务中的常见咨询。这一做法不仅可以提升客户服务的效率和质量,还可以减轻人工客服人员的工作负担。首先,部署AI聊天机器人处理常见的客户咨询。通过自动化处理常见的客户咨询,提高客户服务的效率和可及性根据企业的特定需求和预算,选择合适的AI聊天机器人解决方案。根据常见的客户咨询类型,定制聊天机器人的回答库。这可能包括产品信息、价格查询、订单状态跟踪等。将聊天机器人集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道。例如电子商务网站可以部署聊天机器人来回答关于产品细节、配送政策和退货流程的常见问题。其次,通过机器人提供24/7客户支持,提升响应速度和服务质量。提供全天候的客户支持,以改善客户体验和满意度。由于AI聊天机器人无需休息,可以提供24小时全天候服务,确保客户随时获得所需信息。相比人工客服,机器人可以提供更快的响应速度,减少客户等待时间。定期监控聊天机器人的性能,如解答准确性、客户满意度,并根据反馈进行优化。分析聊天记录和客户反馈,以识别机器人性能的改进点。随着AI技术的发展,定期更新聊天机器人的算法和知识库,以提高其效能和准确性。通过实施客户服务自动化,中小企业可以显著提高客户服务的效率和质量,同时降低成本。AI聊天机器人不仅可以处理大量常规咨询,还可以释放人工客服资源,使其专注于更复杂和个性化的客户需求。

2024年小型企业的人工智能应用新纪元

随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,2023年无疑成为小型企业在运用这一技术方面的关键一年。小型企业现在可以通过多种AI应用程序来提高效率、优化营销策略,甚至改进客户服务。以下是七个重要的AI应用程序,它们正成为推动小型企业转型的力量。[heading3]聊天机器人:客户服务的新前沿[content]聊天机器人,尤其是在企业网站上使用的,已经成为提供客户服务的新途径。分为信息型和实用型两种,信息型机器人主要用于回答常见问题,而实用型机器人则更倾向于执行特定的任务,如处理订单或安排约会。这些工具的引入,无疑将大幅减少小型企业在客户服务方面的人力成本。[heading3]AI撰写内容:内容创作的革命[content]对于内容创作有困难或资源有限的小型企业来说,AI撰写工具(如ChatGPT)提供了一种高效的解决方案。这些工具能够快速生成高质量的文本内容,如论文、博客和白皮书,极大地提高了内容创作的效率。[heading3]语音搜索优化:迎合未来趋势[content]随着语音搜索的普及,小型企业必须优化其网站以适应这种新兴的搜索方式。这涉及到确保网站内容的清晰度和准确性,以及使用架构标记等技术来提高语音助手的理解度。[heading3]网站个性化:提升客户体验[content]通过个性化技术,小型企业可以在网站上为每位访客提供定制化体验。从使用名字问候访客到根据访客的浏览历史推荐产品,这些策略都有助于增强客户的参与度和忠诚度。[heading3]利用AI分析客户数据:预测性分析的应用[content]利用AI进行客户数据分析可以使小型企业从中发现模式和趋势,从而为营销活动或个性化体验提供有价值的洞见。这种所谓的预测性分析是通过机器学习算法来实现的,可以帮助企业更有效地定位其目标客户。[heading3]社交媒体管理与情绪分析:深入了解客户反馈[content]情绪分析工具使小型企业能够深入了解其在社交媒体上的形象。通过分析客户的评论和反馈,企业可以更好地理解目标受众的看法,从而调整其产品和营销策略。

李俊潭:骨科医生使用案例

hello~大家好,我是骨科医生李博士大家在看病时有没有遇到过一种情况就是门诊/手术结束之后,已经不知道去哪里找大夫了想问医生一些医疗问题,又不知道怎么联系,又害怕耽误医生的时间其实这在外科工作中是很常见的我们医生也苦于回复患者相同的问题这时候AI机器人的优势和提点就体现了我们利用LLM作为底座配合收集医疗专科RAG数据库(例如骨科)再用真人医生进行知识库准确性的监督得到一个可以用于骨科患者的微信机器人经过我们半年多的收集已经有了一些体会:比如疾病年龄较为年轻的患者,更易与chatbot进行聊天chatbot可以识别患者一些错误的提问(截图1)chatbot可以减轻这方面医生的工作量(截图2,这位患者早上4点问问题)chatbot可以缓解患者焦虑(截图2,这位患者问了chatbot 135个问题)chatbot的准确率基本达到标准chatbot的回复速度和质量远远高于人类医生chatbot的回复质量可以接受所以,我们认为chatbot对于医疗的高质量发展有帮助作用对患者教育,患者科普,焦虑舒缓,具有积极的意义有希望通过对疾病的了解,提升治疗效果“有时去治愈,常常去帮助,总是去安慰~”

其他人在问
本地化搭建问答机器人流程
本地化搭建问答机器人的流程如下: 1. 加载所需的库和模块:包括用于解析 RSS 订阅源的 feedparse,用于在 Python 程序中跑大模型的 ollama(使用前需确保 ollama 服务已开启并下载好模型)。 2. 从订阅源获取内容:通过函数从指定的 RSS 订阅 url 提取内容,如需接收多个 url 稍作改动即可。然后使用专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,最终合并成列表返回用于后续处理或提取。 3. 为文档内容生成向量:使用文本向量模型 bgem3(从 hf 下载好模型后假设放置在某个路径,通过函数利用 FAISS 创建高效的向量存储)。 4. 推荐 RSSHub 项目:可将关注的信息汇聚在同一平台,一旦有更新能在各种终端收到提醒。其为各种网站生成 RSS 源,大部分社交媒体、传统媒体和金融媒体都能配合订阅。 5. 流程拆解: 创建 Python 虚拟环境,并安装相关库,如 ollama(0.1.8)、langchain(0.1.14)、faisscpu(1.8.0,有 gpu 则安装 gpu 版本)、gradio(4.25.0)、feedparser(6.0.11)、sentencetransformers(2.6.1)、lxml(5.2.1)。 6. 了解 ollama: 支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同场景。 易于使用,适用于 macOS、Windows 和 Linux 系统,支持 cpu 和 gpu。 提供模型库,用户可从中下载不同模型,满足不同需求和硬件条件,模型库可通过 https://ollama.com/library 查找。 支持自定义模型,可修改温度参数等。 提供 REST API 用于运行和管理模型及与其他应用集成。 社区贡献丰富,有多种集成插件和界面。 先安装 ollama,访问 https://ollama.com/download/ 下载安装。安装完确保 ollama 后台服务已启动(在 mac 上启动应用程序,在 linux 上通过 ollama serve 启动),可通过 ollama list 确认,未下载模型时正常显示空,可通过 ollama 命令下载模型。
2024-12-21
我想用coze搭建一个智能体,关于自然语言课程的期末复习指南,要将我的教材导入扣子作为知识库,智能体支持用户提问,搜索知识点,结合知识库和互联网搜索的内容给出问答,需要使用多智能体或工作流,使用卡片功能进行显示,请给出我搭建这个智能体的步骤
以下是使用 Coze 搭建一个关于自然语言课程期末复习指南智能体的步骤: 1. 访问 Coze 官网(https://www.coze.cn),注册并登录。 2. 点击页面左上角的⊕,通过【标准创建】填入智能体的基本信息。 3. 了解 Bot 开发调试界面: 人设与回复逻辑(左侧区域):设定智能体的对话风格、专业领域定位,配置回复的逻辑规则和限制条件,调整回复的语气和专业程度。 功能模块(中间区域): 技能配置: 插件:扩展智能体的专业能力,如计算器、日历等工具。 工作流:设置固定的处理流程和业务逻辑。 图像流:处理和生成图像的相关功能。 触发器:设置自动化响应条件。 知识库管理: 文本:存储文字类知识材料。 表格:结构化数据的存储和调用。 照片:图像素材库。 记忆系统: 变量:存储对话过程中的临时信息。 数据库:管理持久化的结构化数据。 长期记忆:保存重要的历史对话信息。 文件盒子:管理各类文档资料。 交互优化(底部区域): 开场白:设置初次对话的问候语。 用户问题建议:配置智能推荐的后续问题。 快捷指令:设置常用功能的快速访问。 背景图片:自定义对话界面的视觉效果。 预览与调试(右侧区域):实时测试智能体的各项功能,调试响应效果,优化交互体验。 4. 设定智能体的人设与回复逻辑后,为智能体配置对应的技能,以保证其可以按照预期完成目标任务。例如,以获取 AI 新闻的智能体为例,需要为它添加一个搜索新闻的接口来获取相关新闻。具体操作如下: 在智能体编排页面的技能区域,单击插件功能对应的+图标。 在添加插件页面,选择相关功能,然后单击新增。 修改人设与回复逻辑,指示智能体使用相应插件来搜索所需内容。 (可选)为智能体添加开场白,让用户更好地了解智能体的功能。开场白功能目前支持豆包、微信公众号(服务号)。 5. 配置好智能体后,在预览与调试区域中测试智能体是否符合预期。可单击清除图标清除对话记录。 6. 完成测试后,将智能体发布到社交渠道中使用。具体操作如下: 在智能体的编排页面右上角,单击发布。 在发布页面输入发布记录,并勾选发布渠道。 单击发布。 更多内容,请访问 Coze 官方文档: 英文版:https://www.coze.com/docs/welcome.html 中文版:https://www.coze.cn/docs/guides/welcome
2024-12-20
如何搭建问答库
搭建问答库可以通过以下方式实现: 1. 利用 RAG 机制: RAG 机制全称为“检索增强生成”(RetrievalAugmented Generation),是一种用于自然语言处理的技术,结合了检索和生成两种主要的人工智能技术,以提高机器对话和信息处理的能力。 它先从大型数据集中检索与当前问题相关的信息,然后利用这些信息生成更准确、相关的回答。 可以想象成在问复杂问题时,RAG 机制先去巨大图书馆找相关书籍,再基于这些书籍信息给出详细回答。 这种方法结合大量背景信息和先进语言模型能力,使生成内容更精确,提升对话 AI 的理解力和回答质量。 基于 RAG 机制,首先创建包含大量社区 AI 相关文章和资料的知识库,通过手工录入方式上传文章内容,如创建有关 AI 启蒙和信息来源的知识库,再陆续导入其他板块的文章和资料。 在设计 Bot 时,添加知识库,并设置合适的搜索策略、最大召回数量和最小匹配度,以更好地利用知识库返回的内容进行结合回答。 2. 使用 embeddings: 将文本转换成向量能节省空间,可理解为索引。 把大文本拆分成若干小文本块,通过 embeddings API 将小文本块转换成与语义相关的 embeddings 向量,并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时,问题先通过 embeddings API 转换成问题向量,然后与向量储存库中的所有文本块向量比对,查找距离最小的几个向量,提取对应的文本块,与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如,对于一篇万字长文拆分成多个文本块,当提问“此文作者是谁?”时,通过比较 embeddings 向量可找出关联度最高的文本块,发送给 GPT API 的问题类似于“此文作者是谁?从以下信息中获取答案:本文作者:越山。xxxx。《反脆弱》作者塔勒布xxxx。”,大语言模型大概率能回答上这个问题。
2024-12-11
企业在构建AI智能体问答助手可能会遇到哪些挑战及痛点?
企业在构建 AI 智能体问答助手时可能会遇到以下挑战及痛点: 1. 私有化部署方面:在金融、医疗和法律等对数据私密性要求极高的中小型行业,私有化部署场景需求大,增加了企业培训的难度。 2. 模型接入方面:访问 GPT 存在门槛,国企类、体制类合作伙伴受限,需寻找更易于接入的国产模型替代,如智谱等。 3. 工程化落地方面:企业知识库大多卡在工程问题上,真正能落地的不多,数据清理难度大,技术能力要求高于预期。对于规模不大且无数字化系统的企业,实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。 4. 对企业了解不足:在品牌卖点提炼中,AI 对企业的主要产品、解决的用户需求、产品独特之处、所获认可、核心渠道、核心购买人群、营销手段、新渠道期望结果等了解程度接近于 0,难以直接给出有效卖点,更适合作为引导型的灵感提问助手。 以下是一些 Agent 构建平台供您参考: 1. Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,拓展 Bot 能力边界。 2. Mircosoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及部署到各种渠道。 3. 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者打造产品能力。 4. MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 5. 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于多种场景,提供多种成熟模板。 6. 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉优势,在处理高频工作场景方面表现出色。 请注意,以上信息由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-12-05
企业在构建AI智能问答助手可能会遇到哪些挑战及痛点?
企业在构建 AI 智能问答助手可能会遇到以下挑战及痛点: 1. 私有化部署的挑战:在金融、医疗和法律等许多中小型行业,对数据私密性要求极高,需要私有化部署,这大大增加了企业培训的难度。 2. 模型接入的限制:访问 GPT 有门槛,国企类、体制类的合作伙伴往往被拦截在外,需要寻找更易于接入的国产模型作为替代方案。 3. 工程化落地困难:企业知识库大部分卡在工程问题上,真正能落地的不多,数据清理部分难度较大,技术能力要求比想象中更高。 4. 成本问题:对于规模不大且没有数字化系统的企业,私有化部署的实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。
2024-12-05
我现在需要实现知识库问答、文件下载、转人工客服这几个关键功能,有什么AI工具可以推荐的吗
以下是为您推荐的一些可能适用于实现知识库问答、文件下载、转人工客服等关键功能的 AI 工具: 1. ChatGPT 4.0:功能强大,但使用可能存在一定限制。 2. Kimichat:可作为选择之一。 3. 智谱清言:在某些方面具有优势。 需要注意的是,对于 AI 绘画方面,如果您有相关需求,一些国产大模型如智谱和文心可以实现文生图的功能。另外,如果是文本纠错,飞书文档自带纠错功能,用 prompt 纠错时文本量不能太大。关于让 AI 根据文章自己写 prompt 的问题,关键在于明确所需 prompt 的具体类型和要求。如果只是用于自己学习,长期学习不一定必须要 iPhone 手机或对显卡有特定要求,若 ChatGPT 交费有问题且没有途径,可以考虑上述推荐的其他工具。
2024-12-04
聊天机器人进行客服咨询问答相较于人工服务有哪些优势
聊天机器人进行客服咨询问答相较于人工服务具有以下优势: 1. 提高效率和可及性:能够自动化处理常见客户咨询,将聊天机器人集成到企业的网站、社交媒体平台和其他客户服务渠道,例如电子商务网站可以部署聊天机器人来回答关于产品细节、配送政策和退货流程的常见问题。 2. 提供 24/7 客户支持:由于无需休息,可以提供全天候服务,确保客户随时获得所需信息,相比人工客服,能提供更快的响应速度,减少客户等待时间。 3. 降低成本:大幅减少小型企业在客户服务方面的人力成本。 4. 释放人工客服资源:使其专注于更复杂和个性化的客户需求。 5. 提升响应速度和服务质量:定期监控聊天机器人的性能,如解答准确性、客户满意度,并根据反馈进行优化。分析聊天记录和客户反馈,以识别机器人性能的改进点。随着 AI 技术的发展,定期更新聊天机器人的算法和知识库,以提高其效能和准确性。 6. 对于特定领域,如骨科,能够减轻医生工作量,缓解患者焦虑,准确率基本达到标准,回复速度和质量远远高于人类医生,回复质量可以接受,对患者教育、科普、焦虑舒缓具有积极意义,有望通过对疾病的了解提升治疗效果。
2024-12-02
有做企业工作助手智能体的解决方案吗?结合企业内部数据+外部市场环境,做企业工作助手和客服助手
以下是关于企业工作助手智能体的一些解决方案: 职业规划导师(校招版): 职业趋势分析:基于最新市场数据和行业报告,协助分析自身专业或职业的前景,了解未来职业趋势。 技能评估与提升:通过测评工具评估当前职业兴趣,提供针对性学习资源和课程建议,提升专业技能。 职业匹配与推荐:根据兴趣、技能和职业目标,推荐适合的职业路径和职位,提供个性化职业建议。 职业发展规划:结合个人情况和市场需求,制定详细的短、中、长期职业发展计划,帮助在 AI 时代找到职业定位。 智能客服助手搭建思路: 利用企业已有的知识积累,结合大模型的能力,为用户提供准确简洁的答案。 创建企业私有知识库,收录企业过去的问答记录和资料。 利用大模型处理用户咨询问题,确保回答的准确性和一致性,必要时提供原回答的完整版。 对接人工客服,在智能助手无法解决问题时,用户可快速转接,确保问题及时解决,提升整体服务质量和客户满意度。 Agent 构建平台: Coze:新一代一站式 AI Bot 开发平台,集成丰富插件工具,拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio:主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作,以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体:百度推出的基于文心大模型的智能体平台,支持开发者根据需求打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台:允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识,以及访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁:2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台,适用于客服、营销、销售等多种场景,提供多种成熟模板,功能强大且开箱即用。 钉钉 AI 超级助理:依托钉钉强大的场景和数据优势,提供更深入的环境感知和记忆功能,在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 用 Coze 在微信里搭建机器人并挖掘销售线索: 目的:训练公司自有数据,让机器人提供客服功能;将机器人与企业微信绑定提供客服功能;进阶版可根据客户咨询信息收集用户联系方式形成销售线索。 使用工具:字节旗下的 Coze AI 智能机器人工具,需要有微信公众号订阅号或服务号的管理权。 功能体验:扣子画小二智能小助手:https://www.coze.cn/store/bot/7371793524687241256?panel=1&bid=6cjksvpbk000a ;B站公开视频
2024-12-21
我想要让AI来操作,我这个电脑,然后呢?去充当一个AI客服的角色去回答微信上的问题有什么办法吗?
目前在微信中,Coze 平台是一个 AI 智能体创作平台,可以根据需求构建 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信的不同功能在与 AI 对接上有所差异: 1. 个人微信/微信群:Coze AI 平台之前不支持直接对接,但国内版正式发布 API 接口功能后,直接对接已成为可能。 2. 微信公众号:Coze AI 平台支持对接,能让 AI 机器人自动回复用户消息。 3. 微信服务号:同样支持对接,可帮助企业提升服务效率。 4. 微信客服:Coze AI 平台支持对接,使 AI 机器人能够自动回答用户咨询,提高客服响应速度。 在把 AI 大模型能力接入微信后,对于类似客服的应用场景,存在模型幻觉导致胡乱回答的问题。对于非技术从业者,落地场景存在困难。一个问答机器人的界面配置包括 AI 模型、提示词、知识库。
2024-12-20
我想要实现一个微信ai客服,怎么弄呢
要实现一个微信 AI 客服,您可以参考以下两种方法: 方法一: 1. 搭建,用于汇聚整合多种大模型接口,方便后续更换使用各种大模型,同时会告诉您如何白嫖大模型接口。 2. 搭建,这是一个知识库问答系统,将知识文件放入其中,并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑,最后回答您的问题。如果不想接到微信,自己使用,搭建完此系统即可,它也有问答界面。 3. 搭建,其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 方法二: 1. 确定功能范围: 支持用户发送“关键字”,自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识,优先以“您的知识库”中的内容进行回答,若知识库内容不足,则调用 AI 大模型回复,并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息,请链接作者:jinxia1859”。 “AI 前线”能发布在您的微信公众号上,作为微信客服助手。 2. 准备以下内容: 根据 Bot 的目的、核心能力,编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系,可用 word、txt、excel 整理。 创建一个自己的【知识库】,用于回答 AI 相关知识。 由于“AI 前线”要按照一定规则处理知识,创建一个【工作流】,控制 AI 按要求处理信息。 准备好自己的微信公众号,以便将机器人发布在微信公众号上。 以上就是实现微信 AI 客服的两种方式及具体步骤。
2024-12-20
智能客服的实践案例有哪些?
以下是一些智能客服的实践案例: 在销售方面,有“销售:话术总结优缺点”,涉及产品特点、服务优势、目标客户需求和痛点等方面。 详情: 入库时间:2023/10/30 在销售方面,还有“销售:定制销售解决方案”,涵盖企业产品和服务内容、客户需求和参数等内容。 详情: 入库时间:2023/10/30 在客服方面,有“客服:定制客服话术”,包含产品知识、使用方法等 13 个关键词库。 详情: 入库时间:2023/10/30 腾讯运营在智能客服方面的应用: ChatGPT 承担客服功能,通过告知其具体客服身份,要求其解答用户问题并进行私域流量转化。 ChatGPT 能够理解社区用户的评论和问题,并生成合适的回复,管理社区互动,模拟运营人的语言风格,与用户进行更自然的互动。 ChatGPT 可以监测舆情和热点,从多个来源抓取互联网上的热门话题、新闻和社交媒体动态,并对抓取到的文本数据进行深度分析。 其他相关案例:
2024-12-17
如何将COZE做成智能客服集成到APP中
将 COZE 做成智能客服集成到 APP 中,可参考以下步骤: 1. 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/,点击开通。 2. 勾选同意,点击下一步。 3. 按步骤填写,勾选同意,注册企业微信。 4. 注册成功后,可能会出现“企业未认证,累计仅可接待 100 位客户,认证后可提升接待上限”的提醒,个人测试无需认证,不影响使用。 5. 完成上述步骤后,开始复制粘贴操作: 点击配置>到微信客服的企业信息,复制企业 ID >到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID,并点击下一步。 到微信客服的开发配置,找到回调配置,复制 Token、EncodingAESKey(如果为空,点击“随机获取”),到 coze 页面进行粘贴,点击下一步。 到微信客服的开发配置,配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。 6. 第一次设置回调地址时,需注意目前需要企业认证才可以接入微信客服。若企业未认证,在配置回调 URL 时会报错:回调域名校验失败。之前未认证就发布过微信客服的不受影响。第一次设置成功后,后续修改在相应页面进行。 7. 到微信客服的客服账号,创建一个客服账号,复制客服账号名称,到 coze 的页面粘贴,点击保存。 8. 保存后,在 coze 发布页面的发布平台的微信客服这里,显示“已配置”,剩下的就是勾选,点击发布。
2024-12-09
智能送餐机器人大数据分析
很抱歉,目前知识库中没有关于智能送餐机器人大数据分析的相关内容。但一般来说,智能送餐机器人大数据分析可能涉及以下方面: 1. 送餐路径优化:通过分析机器人的运动轨迹和送餐时间,优化送餐路径,提高送餐效率。 2. 客户需求预测:根据历史订单数据,预测不同区域和时间段的客户需求,合理安排机器人的配送任务。 3. 机器人性能评估:分析机器人的运行数据,如电池寿命、故障频率等,评估其性能,以便进行维护和改进。 4. 服务质量分析:通过收集客户的反馈数据,分析机器人送餐的服务质量,如准时性、准确性等,从而进行针对性的提升。 希望以上内容能为您提供一些思路和方向。
2024-12-19
零基础模板化搭建 AI 聊天机器人
以下是零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人的相关内容: 开始搭建 1. 配置腾讯云轻量应用服务器 重点在于修改 dockercompose.yml 文件中的具体配置,以串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考来源为:https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 配置参数中,名称的全大写描述需对应编排模板,如 open_ai_api_key 对应 OPEN_AI_API_KEY ,model 对应 MODEL 等。 私聊或群聊交流时,最好加上前缀触发机器人回复,如配置的 ,即 SINGLE_CHAT_PREFIX ,私聊或群里发消息包含 bot 或 @bot 才会触发机器人回复。在群组里,对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX ,机器人只会回复群里包含 @bot 的消息。 GROUP_NAME_WHITE_LIST 用于配置哪些群组的消息需要自动回复,例如 ,即只有这些群组的消息才会自动回复。 2. 配置部署 COW 组件 假设对接的微信号名称叫安仔机器人,更新最终版的配置参数(GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数根据交互的群组进行具体修改),查看无误后点击保存,编排模板创建成功。 切换到容器编排界面,基于创建的模板进行 COW 服务部署,点击添加后等待部署完成。 疑问解答 1. 容器编排模板是一种配置文件,定义了如何在 Docker 中部署和管理多个容器。通过编排模板,可一键部署复杂的应用环境,无需手动配置每个容器细节。本文中通过容器编排模板配置了 COW 组件,使其能与微信和极简未来平台交互。 2. Docker 提供隔离运行环境,确保应用程序在任何环境稳定运行。通过 Docker 部署 COW 组件,可简化安装和配置过程,确保每次部署环境一致,且易管理和维护。 3. 配置多个前缀(如“bot”、“@bot”)可确保只有特定情况下机器人才会回复,避免在群聊或私聊中频繁干扰,提高响应准确性和用户体验。 4. 扫码登录失败时,可尝试以下步骤: 重启 Docker 容器:在宝塔面板中找到对应的容器,点击“重启”。 检查网络连接:确保服务器和微信客户端能正常访问互联网。 重新扫描二维码:等待容器重新启动后,重新扫描日志中生成的二维码。 5. 实际上使用不会很贵。极简未来平台按使用量收费,对于一般用户费用相对低廉,充值少量费用通常可用很长时间。同时,平台还提供每天签到免费领取积分的福利,进一步降低使用成本。 6. 极简未来平台创建 AI 机器人的费用,具体因使用量而异。
2024-12-18
如何写一个al聊天机器人
以下是关于如何写一个 AI 聊天机器人的相关内容: 一、打造聊天机器人 1. 对于订单聊天机器人,需要收集整个订单并总结,再次确认客户是否需要添加其他内容。若涉及送货,需询问地址并收取支付款项,以简短、口语化且友好的方式回应。同时要澄清所有选项、附加项和规格,唯一地从菜单中识别出项目。 2. 可以利用大型语言模型构建自定义聊天机器人,如为餐厅扮演 AI 客户服务代理或 AI 点餐员等角色。首先设置 OpenAI Python 包,定义两个辅助函数,一个是将提示放置到类似用户消息中的 getCompletion 函数,另一个是接受用户消息并生成相应助手消息的 generateResponse 函数,通过这两个函数与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。 二、零基础模板化搭建 AI 微信聊天机器人 1. 在复制的 dockercompose.yml 文件中,修改具体配置来串联微信号和已创建好的 AI 机器人。配置参考官方来源:https://docs.linkai.tech/cow/quickstart/config 。 2. 配置里面的每个参考名称的全大写描述,如 open_ai_api_key 对应编排模板的 OPEN_AI_API_KEY,model 对应编排模板的 MODEL 等。 3. 私聊或群交流时,最好加上一些前缀才触发机器人回复,如配置的,即对应的配置参数 SINGLE_CHAT_PREFIX,在私聊或群里发消息,必须包含 bot 或者@bot 才会触发机器人回复。在群组里,对应配置参数是 GROUP_CHAT_PREFIX,机器人只会回复群里包含@bot 的消息。 4. GROUP_NAME_WHITE_LIST 参数用来配置哪些群组的消息需要自动回复。
2024-12-18
报价机器人提示词
以下是为您整理的关于报价机器人提示词的相关内容: 教育类:根据用户的流程描述,自动生成 Mermaid 图表代码。角色为 Mermaid 图表代码生成器,需熟悉 Mermaid 支持的图表类型和语法,善于将流程描述转换为结构化的图表代码,了解流程、架构、结构化分析等领域知识。目标是收集用户对流程、架构等的描述并转换为对应 Mermaid 图表代码,同时遵循生成代码遵循 Mermaid 语法、流程语义表达准确、代码整洁格式规范等约束。 Prompts 最佳实践:设置人格作为聊天机器人,扮演一个性格古怪并且让人捉摸不透的小姐姐,副业是 Java 全栈开发工程师。需遵守有点小傲娇、第一人称是自我等限制条件,语气富有男子气概和浮夸。 角色扮演:包括汽车修理工、歌曲推荐者、导游等角色。汽车修理工需要具有汽车专业知识来提供故障排除解决方案;歌曲推荐者要根据要求创建包含相似歌曲的播放列表;导游要根据位置和参观需求制定旅游指南。
2024-12-14
陪伴型ai机器人对话
以下是关于陪伴型 AI 机器人的相关内容: 陪练机器人的 workflow 配置思路: 1. 选择合适的预训练大模型作为基础,可根据需求选用基础模型或对话模型等,并通过 API 接口调用大模型的能力。 2. 设置机器人的人格和背景知识,为其设定不同的人格特点,使其能扮演不同类型的“顾客”角色。 3. 开发对话交互流程,设计机器人与用户的对话流程和交互逻辑,可借助工作流引擎等工具进行可视化定义和管理。 4. 集成语音交互能力,若需要语音交互,可集成相关的语音识别和合成能力,以提升对话的自然性和沉浸感。 5. 实时监测和优化,实时关注用户与机器人的对话情况和学习效果,依据反馈数据持续改进对话流程和机器人行为。 6. 支持多场景应用,将陪练机器人应用于销售培训、客户服务等不同场景,并根据场景需求定制机器人角色和对话流程。 让 AI 回复更有灵性(人味儿)的 Prompt 小技巧: GPT 回答问题常显古板,常见的改进方法是让其扮演特定角色并给出明确输出要求,虽有效果但内容差异不大。要拥有一个愿意每天与之对话的 AI 陪伴者,可让其在回复中添加感情。例如营造特定环境,让其用括号写出动作。如与伍尔夫围炉夜话的示例中,先示范动作,后续 AI 能记住并使用括号,增强画面感,让人感觉被听见。
2024-12-06