LiveAgent čatbots: Uzlabotās konfigurācijas ceļvedis

Šajā rakstā:

• Kas mainās starp iestatīšanu un uzlaboto konfigurāciju
• Kā konfigurēt, kad čatbots nodod sarunu cilvēkam?
• Kā ierobežot to, ko čatbots drīkst teikt?
• Kā nodrošināt atbilžu konsekvenci konkrētiem jautājumiem?
• Kā konfigurēt daudzvalodu darbību?
• Kā nodrošināt čatbota nepārtrauktu mācīšanos pēc palaišanas?
• Kurus iestatījumus pārskatīt un cik bieži

Mūsu ceļvedis mākslīgā intelekta klientu atbalsta bota iestatīšanai aptver sešus soļus, lai LiveAgent čatbots darbotos: izveidot plūsmu, pievienot zināšanu avotus, piemērot to logrīkam. Tas ir minimums, lai palaistu. Bet tā nav konfigurācija, kas nosaka, vai bots pēc trim mēnešiem patiešām ir labs. Ja jūs joprojām salīdzināt čatbotu iespējas, nevis regulējat jau esošu risinājumu, mūsu 2026. gada labāko AI čatbotu apkopojums ir labāks sākumpunkts.

Šis ceļvedis turpina tur, kur tas beidzās. Katrs tālāk minētais iestatījums ir reāls lauks vai komponente, ko atradīsiet LiveAgent vai FlowHunt , nevis vispārīgs labās prakses saraksts.

Kas mainās starp iestatīšanu un uzlaboto konfigurāciju

Iestatīšana atbild uz jautājumu “vai bots darbojas?” Konfigurācija atbild uz “vai tas darbojas tā, kā mūsu komandai patiešām ir nepieciešams?” Šī atšķirība izpaužas četrās jomās: kad bots eskalē, ko tas drīkst teikt, cik konsekventas ir tā atbildes dažādās sesijās, un vai tas pēc palaišanas kļūst labāks vai paliek nemainīgs.

Bots, kas veiksmīgi izturējis pirmās nedēļas testu, pēc mēneša joprojām var kaitināt klientus, ja neviena no šīm četrām jomām netiek pārskatīta. Zināšanu avoti, ko pievienojāt palaišanas brīdī, noveco, klientu jautājumi mainās, un noklusējuma nodošanas slieksnis, kas pirmajā dienā šķita piemērots, jau var sūtīt pārāk daudz vai pārāk maz sarunu jūsu operatoriem.

Kā konfigurēt, kad čatbots nodod sarunu cilvēkam?

Atveriet čatbota objektu LiveAgent un iestatiet lauku “Nepieciešamo atbilžu skaits, lai sāktu tērzēšanu ar cilvēku operatoru”. Šis skaitlis ir minimālais AI atbilžu daudzums, kas jāsniedz, pirms apmeklētājam kļūst pieejama poga “Pieprasīt tērzēšanu ar cilvēku operatoru”. Iestatiet to pārāk zemu, un bots eskalēs jautājumus, ko tas pats būtu varējis atrisināt, tērējot operatoru laiku pieprasījumiem, kuriem nekad nebija vajadzīgs cilvēks. Iestatiet pārāk augstu, un neapmierināti klienti ritinās cauri nederīgām atbildēm, pirms kāds viņiem pievērš uzmanību.

Ir arī otrs ceļš, kas vispār nav atkarīgs no šī skaitļa: AI aģents sarunas laikā var pats izlemt, ka jautājums ir pārāk sarežģīts, un automātiski pārsūtīt sarunu, negaidot noteikto atbilžu skaitu. Šī ir iespēja, uz ko paļauties atbalsta tēmās, kur nepareiza atbilde ir dārga (rēķinu strīdi, konta drošība) un fiksēts skaitlis šķiet pārāk neelastīgs.

Kad saruna tiek pārsūtīta, operatori to pārņem no sarunu pārskata sadaļas, izmantojot pogu “Apturēt čatbotu un pievienoties”, un visa sarunu vēsture tiek pārnesta uz to pašu biļeti — mehānika detalizēti aprakstīta mūsu AI cilvēka nodošanas funkcijas ceļvedī . Šajā nodošanā nekas nav klienta konfigurējams, taču, zinot, ka tas notiek tieši tā, ir saprotams, kāpēc ir svarīgi iztestēt visu nodošanas plūsmu no sākuma līdz beigām, nevis tikai bota atbildes līdz šim brīdim.

Kā ierobežot to, ko čatbots drīkst teikt?

Pēc noklusējuma LiveAgent veidnes AI aģents ļauj apmeklētājam jebkurā sarunas brīdī tieši lūgt cilvēka operatoru, neatkarīgi no nepieciešamo atbilžu skaita sliekšņa. Ja tas nav tas, ko vēlaties — piemēram, bots ir paredzēts, lai pilnībā atrisinātu šauru jautājumu loku, pirms tiek piedāvāta iespēja sazināties ar cilvēku —, risinājums ir rediģēt AI aģenta komponentes sistēmas ziņojumu FlowHunt, nevis LiveAgent iestatījumu.

Sistēmas ziņojums ir arī vieta, kur faktiski dzīvo tonis un personība. Nav atsevišķas “personības” nolaižamās izvēlnes: neatkarīgi no tā, kādas instrukcijas šeit uzrakstāt (formālas vai neformālas, kā rīkoties ar jautājumu ārpus jomas, vai atvainoties pirms eskalācijas), tas ir tas, kam bots seko. FlowHunt atbalsta vairāk nekā 15 AI modeļus, un modeļa maiņa var ietekmēt, cik burtiski bots ievēro šo formulējumu, taču pats modelis nav tas, no kā nāk tonis.

Kā nodrošināt atbilžu konsekvenci konkrētiem jautājumiem?

Zināšanu avoti labi atbild uz vispārīgiem jautājumiem, bet visam, ko jūsu komanda vēlas formulēt identiski katru reizi — cenu paziņojumi, politikas valoda, konkrēta atruna —, izmantojiet FlowHunt jautājumu un atbilžu funkciju . Tā ļauj definēt fiksētu atbildi konkrētam jautājumam, lai bots atgrieztu tieši šo formulējumu, nevis katru reizi ģenerētu jaunu pārfrāzi.

Tas ir svarīgāk, nekā izklausās. Zināšanu bāze, kas rakstīta cilvēku pārlūkošanai, izkliedēta pa pieciem saistītiem palīdzības rakstiem, automātiski neražo vienu tīru, konsekventu bota atbildi, kad AI vienlaikus izmanto visus piecus. Fiksēti jautājumu un atbilžu ieraksti aizpilda šo robu tiem dažiem jautājumiem, kur formulējuma precizitāte jūsu komandai patiešām ir svarīga.

Piesakieties jaunumiem

Jaunākie padomi un piedāvājumi tieši jūsu pastkastē.

E-pasta adrese

Abonēt

Kā konfigurēt daudzvalodu darbību?

Čatbots automātiski nosaka apmeklētāja valodu un atbild tajā, atbalstot vairāk nekā 100 valodu atkarībā no pieslēgtā AI modeļa. Tas nav iestatījums, kas jāieslēdz — tas darbojas pēc noklusējuma —, taču tas nav vienāds visās valodās. Daži ierobežojumi var attiekties uz mazāk izplatītām valodām, jo modeļu kvalitāte šīm valodām atšķiras atkarībā no pakalpojumu sniedzēja.

Pirms bota ieviešanas tirgū ar retāk sastopamu valodu, pārbaudiet to tieši ar faktiskajām frāzēm, ko izmanto jūsu klienti, nevis ar tiešu tulkojumu jūsu angļu testa jautājumiem. Burtisks tulkojums var darboties, kamēr oriģināls frāzējums, ko modelis nav redzējis tik bieži, var sniegt ievērojami vājāku atbildi.

Kā nodrošināt čatbota nepārtrauktu mācīšanos pēc palaišanas?

Iestatiet LiveAgent pašmācīšanās ciklu , lai katra eskalētā biļete kaut ko iemācītu botam, nevis būtu tikai vienreizējs labojums. Izveidojiet LiveAgent automatizācijas noteikumu, kas tiek aktivizēts, kad biļete ir atrisināta un atzīmēta ar Update_AI, nosūtot biļetes ID uz FlowHunt, izmantojot HTTP pieprasījumu vai tīmekļa āķi.

No turienes AI aģents automātiski veic četras darbības: tas izlasa visu biļetes pavedienu, lai redzētu, ko čatbots palaidis garām, salīdzina to ar cilvēka operatora faktisko risinājumu, vispārina labojumu par atkārtoti lietojamu noteikumu, nevis vienreizēju atbildi, un saglabā to kā strukturētu atmiņas ierakstu (tēma, aktivizētājs, priekšnosacījumi, risinājums), ko čatbots var izgūt, saņemot nākamo līdzīgo jautājumu. Personu identificējoša informācija tiek automātiski izņemta pirms jebkā saglabāšanas.

Rezultāts uzkrājas. Eskalācijas, ko jūsu komanda atrisina pirmajā nedēļā, kļūst par zināšanām, kas botam ir otrajā nedēļā, bez nepieciešamības kādam manuāli pārrakstīt zināšanu avota rakstu.

Kurus iestatījumus pārskatīt un cik bieži

Pirmo mēnesi pēc jebkurām konfigurācijas izmaiņām reizi nedēļā pārbaudiet nodošanas ātrumu un konkrētos jautājumus, kas izraisa eskalāciju, pēc tam, kad modelis stabilizējies — reizi mēnesī. Pieaugošs nodošanas ātrums parasti nozīmē zināšanu trūkumu, ko pašmācīšanās cikls vēl nav novērsis, nevis iestatījumu, kas jāpārtaisa no nulles.

Ja bota tonis novirzās no sistēmas ziņojumā noteiktā, tā ir zīme, ka jāpārskata formulējums tieši, nevis jāmaina AI modeļi, lai to kompensētu. Un, ja eskalācijas koncentrējas ap vienu atkārtotu tēmu, tas ir tieši tas signāls, kuram paredzēts Update_AI tags, tāpēc pārliecinieties, ka jūsu operatori to tiešām lieto, pirms pieņemat, ka pašmācīšanās cikls nedarbojas.

Kad nodošanas laiks, sistēmas ziņojums, daudzvalodu pārklājums un pašmācīšanās noteikums ir apzināti iestatīti, nevis atstāti uz noklusējuma vērtībām, atšķirība starp “bots darbojas” un “bots darbojas tā, kā mūsu komandai nepieciešams” lielākoties izzūd pati no sevis.