Вы можете быстро обучить искусственный интеллект отвечать на вопросы пользователей о вашем бизнесе. Для этого вы передаете боту базу знаний. Бот будет сам отвечать на вопросы 24/7. Если он не будет знать ответ — передаст запрос менеджеру.
Содержание:
Обратите внимание. Прежде чем создавать ассистента, нужно подключить Instagram аккаунт или Telegram бота к сервису ChatPlace.
Как добавить шаблон на аккаунт
Чтобы создать личный аватар, действуем по шагам:
переходим в раздел Автоматизации
создаем новую автоматизацию «по готовому шаблону»;
кликаем кнопку далее;
выбираем шаблон «[AI] Личный аватар»;
нажимаем на кнопку «выбрать»;
выбираем в списке аккаунтов нужный нам;
кликаем на «добавить шаблон».
Через несколько секунд автоматизация создает новый шаблон для вашего чат-бота. Теперь нужно его настроить под себя.
Обратите внимание. Сам шаблон создан для запуска от любого сообщения, а как настроить шаблон для других вариантов запуска разберём ниже.
Как устроено начало автоматизации
Первый блок — «действие» → «сохранить в переменную». Данный блок служит только как начало цепочки, при его использовании последнее сообщение от клиента будет записано в выбранную переменную. Если он задает вопрос, здоровается или пишет другое сообщение — автоматизация запускается, поскольку триггером шаблона является любое сообщение.
В ответ пользователю отправляется «…» — это своеобразная визуализация загрузки ответов. Вы можете вписать в это сообщение приветствие, пояснение, что нейросети нужно немного времени на обработку сообщения или оставить так, как есть.
Затем переходим в следующее «действие» → «Запрос к ChatPlace ИИ»
Как настроить нейросеть и прописать базу знаний
Первое, что нужно здесь сделать — задать роль для нейросети. С помощью роли запрос к нейросети станет точнее, а еще она сможет более конкретно генерировать ответ. Роль — это модель, в рамках которой будет работать нейросеть.
Нужно перевести бегунок «добавить роль» в активное положение и прописать в первом свободном поле роль, которую будет выполнять ассистент.
Важно. Роль должна быть небольшой Укажите только самую суть, кем или чем должна себя считать нейросеть. Например «ты калькулятор» или «ты генератор идей».
К примеру, можно прописать такую роль:
«Ты личный ассистент компании ChatPlace. Консультируешь по вопросам клиентов».
В этом случае бот ответит на вопросы, которые связаны с сервисом. Если у него спросят о погоде, любимых блюдах или о курсе доллара, то он сообщит, что не отвечает на такие вопросы.
Во втором блоке загружаем базу данных — все вопросы и ответы, которые пригодятся нейросети во время работы с клиентами. Прописываем весь промпт, все ваши пожелания по общению, вставляем всю базу знаний. Здесь же можно добавить краткую информацию о продукте и компании.
Важно. Постарайтесь уместить базу данных в 5000 символов — так ИИ сможет быстрее и точнее отвечать на вопросы.
Все вопросы и базу знаний лучше загружать в ассистента на английском языке, если у вас объемная база данных. Так ИИ будет лучше понимать запросы пользователей, а на генерации будет тратиться меньше токенов. Клиенты будут получать ответы на том языке, на котором будут писать чат-боту.
Если база знаний у вас очень большая - можно воспользоваться другой нейросетью, загрузить в неё ваш промпт, попросить её сжать текст, убрать всё лишнее и перевести на английский, если это требуется.
База знаний может выглядеть примерно так:
«Инструкция:
Используй базу знаний ниже, чтобы отвечать на вопросы. Предоставляй только проверенную информацию, отвечай на том языке, на котором задан вопрос, ответ не должен превышать 100 слов. Используй дружелюбный стиль общения, можно добавлять эмодзи. Сфокусируйся на ответах в простой форме. Для ответов на вопросы используй FAQ, если ответа нет в FAQ — ответь «unknown»
FAQ:
Q: вопрос 1
A: ответ 1
Q: вопрос 2
A: ответ 2
Вопрос: {{ question }}»
Когда запишем промпт и всю базу знаний, последней строкой указываем вопрос и переменную, в которую сохранено сообщение клиента, чтобы нейросеть знала, на что нужно отвечать. Так мы передаем переменную, которая у нас сохранилась в первом блоке.
Далее выбираем «Сохранить ответ в переменную» → «answer».
Как улучшить ответы нейросети
Есть 2 опции под сохранением ответа:
без истории сообщений;
оптимизировать запросы.
Если выбрать опцию «без истории сообщений», то нейросеть не будет хранить предыдущие запросы, а количество используемых токенов будет меньше.
Не рекомендуется отключать историю для всех чат-ботов, которые взаимодействуют с пользователями, потому что иначе бот не будет помнить историю диалога с клиентом. Это может вызывать конфликты в общении с пользователями и усложнить работу с потенциальными клиентами.
Вторая опция «Оптимизация запросов» — это внутренняя разработка ChatPlace. Если ее включить, то нейросеть будет опираться только на вписанную в нее базу данных и не будет привлекать к ответам возможности ChatGPT. Она помогает оптимизировать запросы к нейросети и ориентировать их на вашу компанию. Опцию стоит включать для всех случаев, когда клиент обращается к базе знаний через нейросеть.
Как и зачем настраивать условия
От «действия» схема ведет к «условию», в котором будет проверяться ответ нейросети.
Для чего это делается. С помощью условия чат-бот проверяет, что именно ответила нейросеть пользователю. В зависимости от ответа человека она может повести его по разным веткам сценария.
Например, чат-бот может отправить какое-то специальное сообщение пользователю или перевести диалог в другое русло в виде цепочки уже прописанных конкретных блоков — допустим, отправить человека на оплату или перевести в другую автоматизацию.
Из шаблона: Если нейросеть в ответе клиенту напишет слово «Unknown» - в условии проверится значения переменной с ответом нейросети, если ответ содержит «Unknown» - по сценарию клиент получит сообщение, что ИИ не знает ответ и можно позвать человека.
Как это работает. Нейросеть отвечает пользователю, а чат-бот проверяет в условии «значение переменной», что именно ответила нейросеть. Если в ответе есть какое-то слово, которое было прописано для условия — сценарий уводит пользователя по этой ветке. А если в ответе нет слов, которые соответствуют условию — нейросеть просто отвечает пользователю словами из базы.
Как настроить условия. С помощью кнопки «добавить условие» можно добавить несколько проверок и создать внутри одной автоматизации сразу несколько сценариев или перевести в другие автоматизации.
Например. Добавляем через «добавить условие» сразу три блока. Пользователь пишет нейросети «сколько стоит» — ему приходит сообщение с ценой. Если он пишет «хочу купить товар» — его переводит на цепочку покупки. А если он пишет «покупал у вас такой товар, что есть еще» — он попадает в другую воронку.
Создаем 2 проверки переменных в условии:
«Значение переменной» — «answer». Бот проверяет условие и отвечает на вопрос, так как он не подходит под предыдущие варианты. Мы смотрим, что нейросеть ответила:
совпадает со словом — нейросеть выводит ответ для пользователя;
«Unknown» — ведем на оператора;
«Кодовое слово» — ведем на продажу.
Как и зачем настраивать суммаризацию
Когда по сценарию клиент решил позвать оператора - нужно подготовить для оператора краткий пересказ общения клиента с нейросетью, чтобы оператор был в курсе дела.
От сообщения, которое отправил клиент чат-боту, идет блок «действие» → «Запрос к ChatPlace ИИ» → «сохранить в переменную».
Что это и зачем. Summarize помогает сократить все, о чем общались клиент и нейросеть, чтобы вам не пришлось перечитывать весь диалог.
Настраиваем новую роль для нейросети — теперь она будет сокращать диалог («dialogue summarizer»).
Уже задан промпт «сожми диалог между нами и сделай его в 100 слов, используй дружелюбный стиль». Вы можете оставить его, как есть, или переписать под себя.
Важно указать, на каком языке нужен пересказ, иначе может отправиться на английском, а это не всем удобно.
Ответ должен сохраняться в переменную «summarize».
Зачем это нужно. Благодаря этому блоку нейросеть сожмет всю переписку с клиентом, а оператор получит краткое содержание — так ему не придется читать всю переписку, чтобы помочь клиенту.
Как получить уведомление о вопросе клиента
Добавляем новый блок «Действие» → «Уведомление в Телеграм» и выбираем нужный аккаунт. Подробно про подключение уведомлений и их работу в другой инструкции.
В текст сообщения можно добавить такую информацию:
«Клиент @{{ username }} не смог получить ответ на вопрос {{ question }}. Сжатый контекст диалога: {{ summarize }}. Ссылка на диалог: {{ chatLink }}
Выбираем пользователя в графе «выбрано». В сообщении нужно прописать основные нюансы:
клиент @{{username}} — ник пользователя, который обратился к чат-боту;
не получил ответа на вопрос {{question}} — в фигурных скобках при таком написании полностью пропишется вопрос, который задавал пользователь;
сжатый контекст беседы {{summarize}} — в нескольких фразах, как и что спрашивал пользователь, в чем ему нужна помощь;
ссылка на чат {{ chatlink }} — при клике менеджер попадет сразу в диалог и сможет ответить клиенту.
Затем меняем блок «сообщение» на прописанный блок «действие». Так вы или ваш менеджер получит уведомление о сообщении.
Пользователю в ответ придет автосообщение, что вы получили вопрос и постараетесь быстро ответить.
Что будет дальше. После отправки уведомления чат-бот посылает сообщение клиенту «Я получил уведомление и обязательно тебе отвечу».
Оператор может кликнуть на ссылку и попасть сразу в диалог с клиентом, чтобы ответить на его вопросы и помочь ему определиться с выбором.
Как настроить триггер запуска
Кликаем на «Триггеры запуска» в правом верхнем углу:
затем выбираем триггер «сообщение» и указываем «срабатывать на любое сообщение».
Чат-бот по шаблону полностью подготовлен к работе с вашими данными. Чтобы он начал работать, не забудьте его включить. Активная автоматизация имеет зеленый кружок слева от названия.
Как настроить автоматизацию на запуск по кодовому слову
Если вам нужно, чтобы автоматизация запускалась не от любого сообщения, а от конкретного слова или комментария — нужно изменить начало цепочки. Например, это может понадобиться, чтобы нейросеть не работала одновременно с сотрудниками-операторами.
Как это сделать. Сначала создаем приветственное сообщение — так пользователь будет понимать, что общается с нейросетью, а не с человеком. Ставим это сообщение первым стартовым блоком и кликаем на стрелочку над блоком
Что нужно сделать дальше:
создаем блок «действие» и выбираем «сбор данных клиента»;
переходим в настройки действия и активируем настройку «сохранить ответ в переменную»;
выбираем конкретную переменную, в которую будет сохраняться ответ, например, это может быть переменная «question»;
включаем параметр «если клиент ответил через 5-10 минут» (нужен небольшой промежуток, чтобы не помешать возможному дальнейшему общению человека с оператором);
включаем настройку «выйти и написать сообщение» — например, оно может быть таким «время сеанса завершено, для продолжения беседы напишите в чат «ассистент» (ваше слово-триггер для запуска сначала);
создаем текст сообщения для случаев, если пользователь ответил позже, чем настроенный промежуток времени.
Когда закончим эти настройки — соединяем первое сообщение с блоком «действие». Также соединяем между собой блок с ответом ассистента (с переменной {{ answer }}) и действие «сбор данных клиента». Это позволит ассистенту отвечать на любые вопросы пользователя.
в это шаблоне начало для запуска от конкретного триггера должно быть таким👆
Теперь задаем триггер запуска:
Сначала задаем триггер запуска — «сообщение» и выбираем, на что должна запускаться автоматизация. Например, она может срабатывать на:
любое сообщение — будет запускаться на любые слова, которые напишет пользователь;
определенное сообщение — включается на определенные фразы или отдельные слова;
сообщение, которое содержит в себе — запустится, если в сообщении пользователя будет конкретное слово или фраза.
Из этих вариантов лучше выбрать «любое сообщение», так как другие варианты будут не так корректно работать без внесения изменений в цепочку.
Затем закрываем настройку запуска — все автоматически сохранится.
Лучше всего выбрать триггер запуска «Распознавание сообщений». В этом случае на сообщение пользователя будет реагировать нейросеть. Она будет распознавать, о чем спрашивает клиент.
Например, клиент может спросить:
сколько стоит?
какая цена у товара?
во сколько мне обойдется?
цена артикул?
В каждом таком случае ИИ поймет, что клиент хочет узнать стоимость, и ответит ему.
Умный триггер «Распознавание сообщений»
После настройки конкретных слов можно улучшить автоматизацию и дополнительно настроить умный триггер «Распознавание сообщений».
Зачем он нужен. После такой настройки автоматизация будет запускаться не только от конкретных слов или фраз, но и в случае, если пользователь спрашивает на определенную тему. В триггер встроена нейросеть, которая концентрируется на контексте сообщения или комментария — не придется прописывать слова или фразы на определенные темы. Достаточно указать суть, на которую автоматизация должна запуститься.
Чтобы его использовать, нужно:
Открыть триггеры запуска и выбрать «распознавание сообщений».
Прописать суть и тему, которые должны быть в сообщении клиента для автоматизации. Например «клиент интересуется ценами» или «клиент хочет узнать о продуктах компании».
В этом случае автоматизация будет запускаться каждый раз, когда пользователь напишет сообщение с нужным контекстом.
Как настроить молчание бота при ответах оператора
Обратите внимание. Работа этого шаблона возможна только в случае, если в триггерах запуска стоит «сообщение» и «любое сообщение».
Когда пользователь позовет человека — нужно сделать так, чтобы автоматизация не отвлекала его и не путала диалог. Если человек уже общается с живым сотрудником — нейросети лучше не вмешиваться.
Как это сделать. Если нейросеть не знает ответа и предлагает позвать оператора на помощь, а пользователь кликает на кнопку — нужно присвоить пользователю соответствующий тег, например «ждет оператора».
Стартом автоматизации делаем условие с проверкой тега. Если он есть, то даже в случае, если клиент будет звать бота — тот не станет ему отвечать.
После этого работает другая автоматизация, а в самом конце цепочки добавляем действие «задержка» примерно на то время, за которое обычно обрабатывается диалог. После задержки добавляем действие «удалить тег», который был присвоен в начале.
Это необходимо, чтобы пользователь снова мог общаться с нейросетью после завершения диалога. Например, если через пару недель пользователь снова захочет приобрести товар — нейросеть ему ответит только в случае, если тег будет удален.
Важно. Обязательно включаем параметр «работать без прерывания».
Делаем это в настройках автоматизации для того, чтобы задержка не прервалась в случае, если запускались другие автоматизации. Если этого не сделать — что-то может пойти не так и пользователь не сможет с вами связаться, так как бот ему уже не будет отвечать, а оператора никто не позовет.