基于知识库快速搭建智能客服问答 Bot

简介: 在数字化转型的大潮中,智能客服系统成为提升企业客户体验与运营效率的关键工具。Botnow平台集成智能体创作与分发功能,提供一站式智能客服问答Bot搭建服务。本文详细介绍了如何利用Botnow的知识库功能及RAG(Retrieve-Augmented Generation)方案快速构建智能客服问答Bot。通过Botnow平台,用户可以轻松创建知识库、配置智能体,并关联知识库以实现智能回答。该方案广泛适用于对话沟通、行业知识库建设、企业内部信息检索及内容创作等多个场景。Botnow平台以其可视化编排、低技术门槛等特点,助力企业轻松实现智能客服系统的搭建与优化,成为数字化转型的重要推手。

在数字化转型的浪潮中,智能客服系统已成为企业提升客户体验和运营效率的关键工具。Botnow 平台,作为一款集智能体创作与分发于一体的平台,为企业提供了快速搭建智能客服问答 Bot 的一站式解决方案。本文将详细介绍如何利用 Botnow 的知识库功能,结合 RAG(Retrieve-Augmented Generation)方案,快速构建一个智能客服问答 Bot,以提升客户体验和企业效率。



背景知识与知识库介绍


背景知识:RAG(Retrieve-Augmented Generation)方案是一种结合检索和生成的模型,它能够在回答问题时,先从知识库中检索相关信息,再结合检索结果生成回答,从而提高回答的准确性和可靠性。


知识库介绍:知识库是智能客服问答 Bot 的核心组成部分,它包含了企业的产品信息、FAQ、政策规定、行业知识等,是智能体回答问题的依据之一。在 Botnow 平台中,知识库可以是文档、网页、数据库等多种形式的数据源。

image.png




RAG方案与应用


RAG 方案在智能客服领域的应用,主要体现在以下几个方面:

  • 提高回答的准确性:通过检索知识库中的相关信息,智能体能够提供更加准确、详细的回答。
  • 增强回答的可靠性:RAG 方案能够确保智能体的回答基于真实、可靠的信息,避免了因模型生成的不确定性而产生的错误。
  • 提升客户体验:快速、准确的回答能够显著提升客户满意度,减少客户等待时间,提高服务效率。




创建知识库


  • 创建知识库:登录 Botnow 平台,进入知识库页面,点击【新增知识库】,填写基本信息,选择索引模型,点击【创建并配置】按钮,即可创建成功。

image.png

  • 导入知识文件:支持直接上传本地文件,平台会自动将文件进行向量化处理,并存储到向量数据库中。文件类型支持 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等。

image.png

  • 配置分段参数:根据您的需求调整分段参数,以优化知识库的检索效率。例如,可以设置每段文本的长度,以确保检索结果的精确性。

image.png

  • 查看处理详情:在知识库详情中,可以查看知识库的处理进度和状态,确保知识库的构建和更新过程顺利进行。




创建智能体Bot


  • 选择模型:Botnow 提供了内置的通用模型,您可以根据业务需求选择合适的模型。例如,对于客服场景,可以选择具有较强对话理解和生成能力的模型。本示例中选择”botnow-v1-chat“模型。
  • 配置智能体:在智能体配置页面,设置智能体的基本信息,包括名称、描述等。此外,还可以设置智能体的角色设定、模型配置、技能配置、记忆配置以及对话体验配置。

image.png

  • 角色设定(提示词设定):提示词 (Prompt) 是一种自然语言指令,告诉大语言模型执行什么任务。角色设定编写的越清晰明确,Bot 的回复也会越符合预期。以下是产品智能客服问答场景的人设与回复逻辑编写示例:
# 角色
你是Botnow文档助手,由Botnow AI开发,专注于为用户解答Botnow平台的各类问题。

## 技能

### 技能 1: 回答 Botnow 平台相关问题

-当用户提出关于 Botnow 平台的问题时,首先调用知识库“botnow-product-docs-v2”,从该知识库中搜索答案。
-如果在知识库中找到相关内容,按照准确、清晰的原则回答用户问题。3.如果用户问及“模型”、“模型服务”、“数据源”、“数据集”以及其他一切与数据相关问题时,如果知识库中没有相关内容,回复“Botnow 暂不支持相关能力,您可以咨询关于平台的其他能力,我都会为您解答”。
-如果知识库中没有相关内容,回复“我不知道”。

## 限制:

- 只回答与 Botnow 平台有关的问题,拒绝回答无关话题。
- 严格按照上述流程进行回答,优先基于知识库提供答案。
- 避免出现重复的内容
  • 关联知识库:将创建的知识库与智能体关联,使智能体能够访问和使用知识库中的内容。在配置页面,选择【知识库】选项卡,点击【添加知识库】,选择已创建的知识库,点击【保存】。
  • 测试与优化:在智能体编排页面,输入测试问题,观察智能体的回答,根据反馈进行优化调整。例如,可以调整模型参数、优化检索策略、增加训练数据等。
  • 发布智能体 Bot:在智能体编排页面,点击” 发布 “,可将 Bot 发布到第三方平台、免登录网站或嵌入网页中使用。

image.png



应用场景


Botnow平台的智能客服问答Bot可以应用于多个场景,包括但不限于:


  • 对话沟通:针对用户需求提供快速应答,精准匹配用户需求,提升客户体验。
  • 行业知识库:应用于各行各业知识库的建设和管理,从文档检索到问题解答,提供全面的解决方案。
  • 企业助手:支持用户对企业内部信息进行检索,如企业规章制度、产品信息、客户信息等。
  • 内容创作:使用 Botnow,可以通过自然语言处理、机器学习和深度学习等技术,自动分析和生成各种类型的文档,如报告、合同、说明书等。



总 结


通过 Botnow 平台,企业可以快速搭建智能客服问答 Bot,利用知识库功能,结合 RAG 方案,实现对客户问题的智能回答,提升服务效率和客户满意度。Botnow 的可视化编排、低技术门槛和丰富的插件工具,使得智能体的搭建和优化变得更加简单和高效。随着企业对智能客服需求的不断增长,Botnow 平台将成为企业数字化转型的重要助力。



目录
相关文章
|
1月前
|
开发框架 自然语言处理 API
基于RAG搭建企业级知识库在线问答
本文介绍如何使用搜索开发工作台快速搭建基于RAG开发链路的知识库问答应用。
8170 16
|
26天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
手把手带你5分钟搭建企业级AI问答知识库
【8月更文挑战第3天】手把手带你5分钟搭建企业级AI问答知识库
178 3
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 分布式计算
5分钟搭建企业级AI问答知识库
【8月更文挑战第14天】5分钟搭建企业级AI问答知识库
|
2月前
|
自然语言处理 前端开发 Go
5 大场景上手通义灵码企业知识库问答
通义灵码在企业版里还引入了一个超酷的新技能:RAG(Retrieval-Augmented Generation)检索增强生成的能力,本文就跟大家分享下企业知识库能帮开发者做些什么。
827 13
|
2月前
|
索引 Cloud Native
云原生数据仓库问题之精确匹配查询如何解决
云原生数据仓库问题之精确匹配查询如何解决
43 0
|
4月前
|
自然语言处理 API 开发工具
基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-快速上手(检索增强生成(RAG)大模型)
基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-快速上手(检索增强生成(RAG)大模型)
基于LangChain-Chatchat实现的本地知识库的问答应用-快速上手(检索增强生成(RAG)大模型)
|
4月前
|
机器学习/深度学习 自然语言处理 机器人
实时数仓 Hologres产品使用合集之业级问答知识库该如何部署有教程吗
实时数仓Hologres是阿里云推出的一款高性能、实时分析的数据库服务,专为大数据分析和复杂查询场景设计。使用Hologres,企业能够打破传统数据仓库的延迟瓶颈,实现数据到决策的无缝衔接,加速业务创新和响应速度。以下是Hologres产品的一些典型使用场景合集。
119 0
|
4月前
|
人工智能 小程序 Java
接入QAnything的AI问答知识库,可私有化部署的企业级WIKI知识库
zyplayer-doc是一款适合企业和个人使用的WIKI知识库管理工具,提供在线化的知识库管理功能,专为私有化部署而设计,最大程度上保证企业或个人的数据安全,可以完全以内网的方式来部署使用它。 您也可以将其作为企业产品的说明文档来使用,支持一键将整个空间的内容开放到互联网,提供有不同风格的开放文档页样式可供选择,以及适配了在手机端、小程序中文档的展示,省去为产品的说明文档而定制开发系统的成本。
1299 0
|
12月前
|
人工智能 关系型数据库 Serverless
向量加成,AI 知识库问答应用
AI 知识库问答应用使用函数计算 X RDS PostgreSQL,基于ChatGLM6B 提供的能力,可以通过在线对话的方式与用户进行交互,接收用户的问题,并根据问题内容做出相应的回答。
180 344
|
4月前
|
Linux 异构计算 Docker
QAnything本地知识库问答系统:基于检索增强生成式应用(RAG)两阶段检索、支持海量数据、跨语种问答
QAnything本地知识库问答系统:基于检索增强生成式应用(RAG)两阶段检索、支持海量数据、跨语种问答
QAnything本地知识库问答系统:基于检索增强生成式应用(RAG)两阶段检索、支持海量数据、跨语种问答