تتيح لك العُقدة المستقلة في Botpress إنشاء وكلاء ذكاء اصطناعي فعّالين – ليس روبوتات محادثة، بل وكلاء مستقلون يتخذون قرارات بناءً على السياق المتاح لديهم.
من خلال تقديم تعليمات واضحة ودمج الأدوات، يمكن لمنشئي الروبوتات استخدام العُقد المستقلة لتحديد سلوك روبوت المحادثة.
تم تصميم العُقدة للتعامل مع اتخاذ القرار والتنفيذ معًا من خلال فهم مدخلات المستخدم، والرد بالبيانات المناسبة، والاستفادة من أدواتها.
إذا كنت مهتمًا باستخدام العُقدة المستقلة، فأنت في المكان الصحيح. في هذا المقال، سأعرض الأسس اللازمة لاستخدام ميزة الوكيل الذكي في منصتنا.
الميزات الرئيسية للعُقدة المستقلة
1. اتخاذ القرار بواسطة LLM
تستخدم العُقدة المستقلة قدرات نموذج اللغة الكبير (LLM) لاتخاذ قرارات ذكية عبر وكيل LLM.
2. سلوك مستقل
يمكن للعُقدة المستقلة تنفيذ الإجراءات دون تدخل يدوي بناءً على التعليمات ومدخلات المستخدم.
3. الأدوات
تفهم العُقدة المستقلة وتستخدم أدوات محددة – على سبيل المثال، يمكنها الاستعلام من قواعد المعرفة، وإجراء عمليات بحث على الويب، وتنفيذ انتقالات سير العمل.
4. التخصيص
من خلال ضبط العُقدة المستقلة بشخصية مناسبة وتعليمات مفصلة، يمكنك ضمان أن تتصرف بما يتوافق مع هوية العلامة التجارية ونطاق المحادثة.
5. كتابة وتنفيذ الشيفرة
يمكن للعُقدة المستقلة توليد وتنفيذ شيفرة مخصصة لإنجاز المهام.
6. التصحيح الذاتي
إذا وجدت العُقدة المستقلة نفسها تسلك مسارًا خاطئًا، لديها القدرة على تصحيح نفسها والتعافي من الأخطاء.
إعدادات التكوين
تتطلب كل عُقدة مستقلة إعدادًا دقيقًا لضبط سلوكها بما يتوافق مع احتياجات العمل.
أهم جزء في إعداد العُقدة المستقلة هو كتابة النص والتعليمات المناسبة. يساعد النص الوكيل على فهم شخصيته ويوجه عملية اتخاذ القرار.
مربع التعليمات
في مربع التعليمات، قدم إرشادات واضحة. كلما كانت التعليمات أكثر تحديدًا، كان اتخاذ القرار لدى الوكيل أفضل.
مثال: "أنت مساعد مفيد يجيب دائمًا على الأسئلة باستخدام أداة ‘knowledgeAgent.knowledgequery’. إذا قال المستخدم ‘بحث’، استخدم أداة ‘browser.webSearch’."
السماح بالمحادثة
يتيح زر السماح بالمحادثة للعُقدة المستقلة التواصل مباشرة مع المستخدمين. إذا تم إيقافه، تعالج العُقدة الأوامر فقط وتنفذ منطقها الداخلي دون إرسال رسائل للمستخدمين.
فهم الأدوات
استنادًا إلى التعليمات التي تقدمها، يتم تزويد العُقدة المستقلة بعدة أدوات يمكنها استدعاؤها.
كل أداة تنفذ إجراءً محددًا – فهم متى وكيفية استخدام هذه الأدوات أمر أساسي لتوجيه قرارات العُقدة.
أكثر 7 أدوات شيوعًا
- global.think: يسمح لمحرك LLMz بالتفكير قبل المتابعة.
- browser.webSearch: يمكّن الوكيل من البحث على الإنترنت عن إجابات.
- knowledgeAgent.knowledgequery: يستعلم من قاعدة معرفة داخلية للحصول على معلومات ذات صلة.
- clock.setReminder: يضبط تذكيرًا للمهام أو الردود المستقبلية.
- workflow.transition: ينفذ انتقال سير العمل، وينقل المحادثة من جزء إلى آخر بناءً على مدخلات المستخدم.
- chat.sendText: يرسل رسالة نصية إلى المستخدم كرد.
- chat.waitForUserInput: يوقف التنفيذ وينتظر مدخلات إضافية من المستخدم.
من خلال تحديد الأداة التي يجب استخدامها استجابةً لتصرفات المستخدم، يمكنك التحكم في سير ونتائج المحادثة.
على سبيل المثال، يمكنك توجيه LLM لتنفيذ إجراءات معينة دائمًا عند تحقق شروط محددة: "عندما يقول المستخدم ‘1’، استخدم أداة ‘workflow.transition’ للانتقال إلى الخطوة التالية."
أو: "إذا طرح المستخدم سؤالًا، حاول أولاً الإجابة عليه باستخدام أداة ‘knowledgeAgent.knowledgequery’."
مثال على سير العمل
فيما يلي مثال خطوة بخطوة لكيفية تكوين العُقدة المستقلة وعملها أثناء المحادثة:
1. إدخال المستخدم
يكتب المستخدم سؤالًا حول منتج الشركة.
2. تنفيذ التعليمات
تتبع العُقدة المستقلة النص وتستخدم أداة knowledgeAgent.knowledgequery للبحث في قاعدة المعرفة الداخلية.
3. قرار LLM
إذا لم تتوفر إجابة مرضية في قاعدة المعرفة، قد تستخدم العُقدة أداة browser.webSearch للبحث على الإنترنت عن معلومات إضافية.
4. إرسال الرسالة
عند تجهيز الرد، تستخدم العُقدة chat.sendText للرد على المستخدم بالمعلومات ذات الصلة.
5. انتظار المدخلات
بعد الرد، تستخدم العُقدة chat.waitForUserInput لانتظار استفسارات أو تفاعل إضافي من المستخدم.
كيفية كتابة التعليمات
كما هو موضح في المثال، التعليمات الواضحة ضرورية لضمان تصرف العُقدة المستقلة بشكل صحيح.
تتأثر قدرة LLM على اتخاذ القرار بشكل كبير بطريقة صياغة التعليمات.
فيما يلي 3 أفضل ممارسات لكتابة التعليمات لعُقدتك المستقلة:
1. كن محددًا
بدلاً من الأوامر العامة، استخدم لغة واضحة توجه الوكيل بشكل دقيق.
مثال: "إذا قال المستخدم ‘مساعدة’، أرسل له قائمة محددة بخيارات الدعم باستخدام ‘chat.sendText’."
2. حدد استخدام الأدوات
حدد صراحة الأداة التي يجب استخدامها في كل حالة.
مثال: "استخدم دائمًا ‘knowledgeAgent.knowledgequery’ للإجابة على الأسئلة المتعلقة بالمنتج."
3. وجه سير المحادثة
استخدم انتقالات وخطوات واضحة لضمان سير المحادثة في الاتجاه الصحيح.
مثال: "إذا لم تستطع قاعدة المعرفة الإجابة، انتقل إلى استعلام بحث باستخدام ‘browser.webSearch’."
يمكنك العثور على مزيد من المعلومات في الروابط التالية:
- أفضل الممارسات لهندسة النصوص مع OpenAI API
- بناء الأنظمة باستخدام ChatGPT API
- هندسة نصوص ChatGPT للمطورين
استخدام تنسيق Markdown
قبل البدء، من المهم الحديث عن أهمية استخدام تنسيق Markdown.
لإنشاء نص منظم وواضح بصريًا، من الضروري استخدام تنسيق Markdown مثل العناوين، النقاط، والنص الغامق.
يساعد هذا التنسيق LLM على التعرف على التسلسل الهرمي للتعليمات واحترامه، مما يوجهه للتمييز بين الأقسام الرئيسية، والتعليمات الفرعية، والأمثلة.
إذا كان من الصعب عليك استخدام تنسيق Markdown، فيمكنك استخدام أي بنية سهلة بالنسبة لك – طالما أنك تظل واضحًا وهرميًا.
المزيد حول أساسيات تنسيق Markdown
نصوص تعليمية مفيدة
تحتوي هذه الصفحة على قائمة بأكثر الأمثلة والأنماط شيوعًا التي يمكنك استخدامها للتحكم في سلوك العُقدة المستقلة.
تم جمع هذه الأمثلة من الخبرة العملية وتوضح كيفية التعامل مع سيناريوهات مختلفة باستخدام تعليمات وأدوات محددة.
التركيز على المعرفة الداخلية
لضمان تمييز العُقدة بين أسئلة الدعم وأنواع الاستفسارات الأخرى (مثل الأسعار أو الميزات)، يمكنك توجيهها كما يلي:
**IMPORTANT General Process**
- The knowledgeAgent.knowledgequery tool is to be used only for support-related questions and NOT for general features or price-related questions.
- The browser.websearch tool is to be used ONLY for support questions, and it should NOT be used for general features or price-related questions.يضمن هذا النص أن يلتزم LLM باستخدام أدوات محددة فقط في سياق الاستفسارات المتعلقة بالدعم، مع الحفاظ على التحكم في نوعية المعلومات التي يسترجعها.
نقل العُقدة إلى تدفق فرعي
أحيانًا، قد ترغب في أن ينتقل الروبوت من العُقدة المستقلة إلى تدفق فرعي.
لنفترض أنك تريد من الروبوت جمع بريد إلكتروني للمستخدم، ثم البحث عن مزيد من المعلومات حول هذا البريد من أنظمة أخرى لإثراء بيانات الاتصال.
في هذه الحالة، قد تحتاج إلى أن ينتقل الروبوت من حلقة العُقدة المستقلة إلى تدفق فرعي يحتوي على عدة خطوات/أنظمة لإثراء جهة الاتصال:
When the user wants more information about an email, go to the transition tool.توجه هذه التعليمات العُقدة لاستدعاء أداة workflow.transition كلما طلب المستخدم تفاصيل أكثر عن البريد الإلكتروني، لتوجيه سير المحادثة وفقًا لذلك.
تعبئة متغير وتنفيذ إجراء
في السيناريوهات التي ترغب فيها أن تلتقط العُقدة مدخلاً وتنفذ إجراءً في الوقت نفسه، يمكنك توجيهها بذلك:
When the user wants more information about an email, go to the transition tool and fill in the "email" variable with the email the user is asking about.هنا، تقوم بتوجيه العقدة ليس فقط لتفعيل الانتقال، بل أيضًا لاستخراج بريد المستخدم الإلكتروني وتخزينه في متغير، مما يتيح سلوكًا ديناميكيًا لاحقًا في المحادثة.
تعديل الاستجابة بناءً على شرط معين
أحيانًا، قد ترغب في أن تقوم العقدة بتنفيذ منطق إضافي بناءً على شروط معينة. إليك مثالاً على مطالبة تتعلق بتوفير روابط الفيديو:
If the users selects “1” then say something like “thank you”, then use the transition tool.تساعد هذه المطالبة العقدة على فهم البنية المتوقعة لرابط الفيديو وكيفية تعديله عندما يطلب المستخدم الإشارة إلى نقطة محددة في الفيديو.
مثال على استخدام قالب لروابط الفيديو
يمكنك توضيح المطالبة بشكل أكبر من خلال تقديم مثال فعلي لكيفية تصرف النظام عند الاستجابة لطلب المستخدم حول روابط الفيديو:
**Video Link Example:**
If the user is asking for a video link, the link to the video is provided below. To direct them to a specific second, append the "t" parameter with the time you want to reference. For example, to link to the 15-second mark, it should look like this: "t=15":
"""{{workflow.contentLinks}}"""يمنح هذا العقدة إرشادات واضحة حول كيفية إنشاء روابط فيديو ديناميكيًا مع طوابع زمنية محددة، مما يضمن استجابات متسقة وسهلة للمستخدم.
استكشاف الأخطاء والتشخيص
عند اختبار سلوك العقدة المستقلة في المحاكي، من المهم تشخيص ما يحدث في الخلفية. كيف تتخذ العقدة قراراتها؟
إليك كيفية استكشاف الأخطاء وفحص طريقة تفكير العقدة وأدائها.
ثلاث طرق لاستكشاف الأخطاء
1. فحص عقل العقدة
بالنقر على فحص، يمكنك الاطلاع على الحالة الداخلية للعقدة المستقلة وفهم ما الذي يعالجه نموذج اللغة الكبير. من خلال الفحص، يمكنك رؤية:
- ما هي التعليمات التي تعطيها العقدة الأولوية
- كيف تفسر مطالبتك
- ما إذا كانت تلتزم بالقيود والتعليمات التي قدمتها
إذا لاحظت أن العقدة لا تستجيب بشكل صحيح أو تتجاهل بعض التعليمات، فإن الفحص سيكشف ما إذا كانت قد أساءت فهم المطالبة أو فشلت في تنفيذ أداة معينة.
2. تحقق من علامة التبويب الأدوات
يعرض قسم الأدوات جميع الأدوات المتاحة التي يمكن للعقدة المستقلة الاستفادة منها. في كل مرة تضيف فيها بطاقة جديدة أو تجري تغييرًا في إعدادات العقدة، يتم تحديث قائمة الأدوات.
- تأكد من أن الأدوات المدرجة تتطابق مع ما تتوقع توفره في عملية اتخاذ القرار للعقدة.
- تأكد من كتابة أسماء الأدوات بشكل صحيح في مطالبتك حتى تتمكن العقدة من تنفيذ الإجراء المحدد بشكل صحيح.
3. تحقق من علامة التكرارات
عادةً ما تحاول العقدة المستقلة تنفيذ جميع التعليمات خلال تكرار أو اثنين. يعتمد عدد التكرارات على مدى تعقيد المطالبة وكيفية تحليل العقدة لها.
بالنسبة للمهام الأكثر تعقيدًا، قد تحتاج العقدة إلى عدة تكرارات لجمع البيانات أو اتخاذ قرارات أو جلب معلومات خارجية.
من خلال مراجعة علامة التبويب التكرارات (أو علامة التبويب الكل)، يمكنك فهم:
- كم عدد التكرارات التي احتاجتها العقدة للوصول إلى قرارها النهائي.
- ما الذي دفع العقدة لاتخاذ عدة خطوات (مثل جلب بيانات إضافية من أدوات مثل knowledgeAgent.knowledgequery أو browser.webSearch).
- لماذا تم الوصول إلى نتيجة معينة.
مشكلات شائعة في استكشاف الأخطاء
حجم النموذج
قد لا تتبع العقدة المستقلة مطالبتك، أو تنفذ جزءًا من المطالبة فقط بدلاً من تنفيذها بالكامل، أو تستدعي "workflowQueue" دون استدعاء أدوات "workflowExecuteAll".
من المنطقي دائمًا تغيير حجم نموذج اللغة الكبير للعقدة المستقلة إلى نموذج أصغر—لأنه أقل تكلفة—لكن ذلك يأتي على حساب معين.
قد يؤدي استخدام نموذج أصغر إلى اقتطاع أجزاء من المطالبة، خاصة الغلاف التعريفي الذي تضيفه Botpress لضمان فهم النموذج لكيفية عمل البطاقات والمعلمات المطلوبة، وما إلى ذلك. بدون ذلك، لن يعرف الروبوت كيف يتصرف بشكل صحيح.
إصدار LLMz
تأكد دائمًا من أنك تستخدم أحدث إصدار مستقر من LLMz. فهو المحرك المستقل الذي يوجه العقدة المستقلة للعمل.
كما يحتوي على إصلاحات للأخطاء، مما يجعل المطالبات أكثر توافقًا مع نماذج اللغة الكبيرة.
مثال: تشخيص إنشاء الكود
لنفترض أن العقدة المستقلة تقوم بإنشاء شيفرة برمجية لكنها لا تتبع المطالبة بشكل صحيح. إليك كيفية استكشاف ذلك:
- فحص: تحقق من التعليمات التي تتبعها العقدة. هل تفهم طلب إنشاء الشيفرة بشكل صحيح؟
- الأدوات: تحقق من أن العقدة لديها إمكانية الوصول إلى الأدوات اللازمة (مثل أدوات إنشاء الشيفرة أو أدوات الاستعلام عن قاعدة المعرفة). تأكد من أن المطالبة تشير إلى هذه الأدوات بشكل صريح.
- التكرارات: راجع علامة التبويب التكرارات لترى كيف وصلت العقدة إلى نقطة إنشاء الشيفرة. هل استغرقت خطوة واحدة أم عدة خطوات؟ هل استعلمت قاعدة المعرفة أولاً أم حاولت إنشاء الشيفرة مباشرة؟
الحل: إذا فشل الروبوت في إنشاء الشيفرة بشكل صحيح:
- تأكد من أن الأداة المستخدمة لإنشاء الشيفرة مذكورة بشكل صحيح في المطالبة.
- قم بتعديل التعليمات بحيث يتم توجيه العقدة لاستخدام خطوات محددة، مثل استرجاع المعرفة ذات الصلة أولاً قبل محاولة إنشاء الشيفرة.
مثال كامل على المطالبة
**IMPORTANT: Query Knowledge Base is to be used only for support questions related explicitly to student courses, and NOT for general features or pricing inquiries.
**Role Description:
You are an AI-powered troubleshooting chatbot named XYZ Assistant’, focused on providing support related to professional courses offered by XYZ LMS. Your primary goal is to handle student inquiries efficiently by retrieving accurate information from the knowledge base and answering questions clearly.
**Tone and Language:
• Maintain a courteous, professional, and helpful demeanor at all times.
• Use language that is clear, concise, and appropriate for students and professionals in finance and investment.
• Ensure user data is handled securely and confidentially, adhering to all relevant data protection policies.
• Utilize information solely from **LMS Knowledge Base**.
• Personalize interactions to enhance user engagement and satisfaction.
• Reflect **XYZ branding** throughout the conversation, ensuring clarity and professionalism.
• Avoid providing answers outside the knowledge base or surfing the internet for information.
• If the user expresses frustration, acknowledge their concern and reassure them that you are here to help.
**Interaction Flow and Instructions
1. Greeting and Initial Query
• Start with a friendly and professional greeting.
• Encourage users to ask questions about course content, support materials, or other course-related concerns.
2. Information Retrieval and Issue Resolution
• Utilize the ‘Query Knowledge Base’ tool to find accurate answers to student inquiries.
• Provide clear, concise, and helpful responses to resolve the user's question.
• If the inquiry involves linking to a video, use the provided video link structure. To link to a specific moment in the video, append the "t" parameter for the desired time (e.g., for the 15-second mark, use "t=15").
3. Conclusion
Once the issue is resolved, politely conclude the interaction and ask if there's anything else you can assist with.
**Extra Instructions
*Video Link Example
-If the user is asking for a video link, the link to the video is provided below. To direct them to a specific second, append the "t" parameter with the time you want to reference. For example, to link to the 15-second mark, it should look like this: "t=15":
"""{{workflow.contentLinks}}"""
*Handling Edge Cases
If the user asks a general or unclear question, prompt them to provide more details so that you can offer a better solution.تحليل المطالبة
في المطالبة الكاملة أعلاه، أنشأ المستخدم مساعد ذكاء اصطناعي يجيب على أسئلة الطلاب حول الدورات التعليمية.
المثال أعلاه هو دليل إرشادي يمكن تعديله حسب احتياجاتك، لكن هذا التنسيق هو الأكثر فعالية بحسب تجربتي حتى الآن.
لنحلل سبب تنظيم المطالبة بهذه الطريقة:
1. إشعار مهم
**IMPORTANT: Query Knowledge Base is to be used only for support questions related explicitly to student courses, and NOT for general features or pricing inquiries.الغرض: تحديد متى وكيف يجب استخدام أداة استعلام قاعدة المعرفة. يؤكد على أنها مخصصة فقط لدعم الدورات، وليست للاستفسارات العامة حول الميزات أو الأسعار.
الأهمية: يساعد في تضييق نطاق الروبوت، مع التركيز على استجاباته وتعزيز ملاءمتها للمستخدمين، خاصة لضمان توافق الردود مع المحتوى التعليمي.
2. وصف الدور
You are an AI-powered troubleshooting chatbot named XYZ Assistant’, focused on providing support related to professional courses offered by XYZ LMS. Your primary goal is to handle student inquiries efficiently by retrieving accurate information from the knowledge base and answering questions clearly.الغرض: يحدد دور الذكاء الاصطناعي كمساعد يركز على الدعم، ويوضح بوضوح هدفه الأساسي في معالجة الاستفسارات المتعلقة بالدورات.
الأهمية: يضمن أن تتوافق استجابات المساعد مع الغرض المقصود منه، مع إدارة توقعات المستخدمين والبقاء ضمن نطاقه (وفي هذه الحالة هو نظام إدارة التعلم XYZ).
3. النبرة واللغة
• Maintain a courteous, professional, and helpful demeanor at all times.
• Use language that is clear, concise, and appropriate for students and professionals in finance and investment.
• Ensure user data is handled securely and confidentially, adhering to all relevant data protection policies.
• Utilize information solely from **LMS Knowledge Base**.Personalize interactions to enhance user engagement and satisfaction.
• Reflect **XYZ branding** throughout the conversation, ensuring clarity and professionalism.
• Avoid providing answers outside the knowledge base or surfing the internet for information.
• If the user expresses frustration, acknowledge their concern and reassure them that you are here to help.الغرض: تقديم إرشادات حول سلوك المساعد ونبرته واحترافيته مع الحفاظ على تفاعلات آمنة وحماية للبيانات.
الأهمية: يحدد نبرة ودية وآمنة، تتماشى مع العلامة التجارية وتوقعات المستخدمين لمساعد داعم واحترافي.
4. سير التفاعل والتعليمات
التحية والاستفسار الأولي
• Start with a friendly and professional greeting.
• Encourage users to ask questions about course content, support materials, or other course-related concerns.الغرض: يوجه هذا التوجيه المساعد لبدء التفاعل بتحية دافئة واحترافية وتشجيع المستخدمين على طرح أسئلة محددة حول دورتهم.
الأهمية: يخلق نقطة دخول ترحيبية تعزز تفاعل المستخدم وتساعد الروبوت في جمع التفاصيل اللازمة لاستجابة أفضل.
استرجاع المعلومات وحل المشكلات
• Utilize the ‘Query Knowledge Base’ tool to find accurate answers to student inquiries.
• Provide clear, concise, and helpful responses to resolve the user's question.
• If the inquiry involves linking to a video, use the provided video link structure. To link to a specific moment in the video, append the "t" parameter for the desired time (e.g., for the 15-second mark, use "t=15").الغرض: توجيه المساعد لاستخدام قاعدة المعرفة لتقديم ردود واضحة وذات صلة. بالإضافة إلى ذلك، يتضمن نهجًا منظمًا لمشاركة موارد الفيديو مع روابط زمنية.
الأهمية: يتيح استجابات فعالة ودقيقة وطريقة منظمة لمعالجة الاستفسارات المتعلقة بالمحتوى مثل الفيديوهات، مما يعزز تجربة المستخدم.
الخاتمة
Once the issue is resolved, politely conclude the interaction and ask if there's anything else you can assist with.الغرض: يوجه الروبوت حول كيفية إنهاء التفاعل بأدب، مع سؤال المستخدم إذا كان بحاجة إلى مزيد من المساعدة.
الأهمية: يحافظ على نبرة احترافية وداعمة طوال التفاعل ويسمح للمستخدمين بمواصلة التفاعل إذا لزم الأمر.
5. تعليمات إضافية
If the user is asking for a video link, the link to the video is provided below. To direct them to a specific second, append the "t" parameter with the time you want to reference. For example, to link to the 15-second mark, it should look like this: "t=15":
"""{{workflow.contentLinks}}"""الغرض: يوضح تنسيق الربط بأجزاء محددة من الفيديو لمساعدة الطلاب في العثور على المعلومات الدقيقة.
الأهمية: يوفر وضوحًا حول مشاركة موارد الفيديو، خاصة للمحتوى التعليمي المرتبط بأوقات محددة.
*Handling Edge Cases
If the user asks a general or unclear question, prompt them to provide more details so that you can offer a better solution.الغرض: يجهز المساعد للتعامل مع الاستفسارات العامة أو غير الواضحة من خلال مطالبة المستخدمين بتقديم مزيد من التفاصيل.
الأهمية: يساعد على تجنب الالتباس ويضمن أن يتمكن المساعد من الإجابة على أسئلة المستخدمين بأكبر قدر ممكن من الدقة.
أنشئ وكيلاً ذكياً اليوم
Botpress هو منصة شاملة وقابلة للتوسعة بالكامل لوكلاء الذكاء الاصطناعي للمؤسسات.
تتيح منصتنا الشاملة للذكاء الاصطناعي كخدمة (PaaS) للشركات بناء ونشر ومراقبة الحلول المعتمدة على نماذج اللغة الكبيرة.
تُطبق مشاريع Botpress في مختلف الصناعات وحالات الاستخدام والعمليات التجارية، وتتميز دائماً بقابليتها للتوسع والأمان والمحافظة على هوية العلامة التجارية.
مع أكثر من 500,000 مستخدم وملايين الروبوتات المنتشرة حول العالم، تُعد Botpress المنصة المفضلة للشركات والمطورين على حد سواء. يضمن مستوى الأمان العالي وخدمة دعم العملاء المخصصة أن تكون الشركات مجهزة بالكامل لنشر وكلاء ذكاء اصطناعي بمستوى المؤسسات.
من خلال إعداد العقد المستقلة بشكل فعال باستخدام التعليمات والتعريفات المناسبة للأدوات، يمكن للمؤسسات إنشاء وكلاء أذكياء يتعاملون مع تفاعلات المستخدمين بشكل مستقل.
ابدأ البناء اليوم. إنها مجانية.
الأسئلة الشائعة
1. هل أحتاج إلى خبرة برمجية لاستخدام العقد المستقلة؟
لا تحتاج إلى خبرة برمجية لاستخدام العقد المستقلة في Botpress. فقد صُممت لتطوير منخفض الكود، بحيث يمكنك بناء وكلاء ذكاء اصطناعي وظيفيين باستخدام كتل منطقية وأدوات مرئية.
2. هل يمكن للعقدة الذاتية العمل أن تتفاعل مباشرة مع واجهات برمجة التطبيقات أو قواعد البيانات الخارجية؟
نعم، يمكن للعقدة المستقلة التفاعل مع واجهات برمجة التطبيقات أو قواعد البيانات الخارجية من خلال استخدام أدوات Botpress مثل التدفقات الفرعية المخصصة أو استدعاءات واجهات البرمجة. يمكنك تحديد نقاط نهاية آمنة وتمرير المعلمات لجلب أو كتابة البيانات أثناء المحادثة.
3. هل يمكن تضمين العقد المستقلة في تطبيقات الجوال أو منصات الطرف الثالث؟
نعم، يمكن تضمين العقد المستقلة في تطبيقات الجوال أو المنصات الخارجية بعد نشر الروبوت الخاص بك. يدعم Botpress النشر متعدد القنوات من خلال حزم التطوير والتكامل مع منصات مثل واتساب، سلاك، ماسنجر، أو تطبيقات الجوال باستخدام webviews أو واجهات البرمجة.
4. كيف تتعامل العقدة مع المستخدمين المتزامنين أو حجم الحركة المرتفع؟
تتعامل العقد المستقلة في Botpress مع المستخدمين المتزامنين من خلال تشغيل كل جلسة بشكل مستقل في الذاكرة، مما يضمن محادثات مخصصة. ولحالات الاستخدام ذات الحركة العالية، من المهم مراقبة استخدام الموارد وتحسين المنطق واستدعاءات واجهات البرمجة للحفاظ على زمن استجابة منخفض وتوافرية عالية.
5. هل توجد ضوابط لمنع العقدة المستقلة من مشاركة معلومات حساسة؟
نعم، يمكنك ضبط ضوابط صارمة لمنع العقدة المستقلة من مشاركة المعلومات الحساسة من خلال تقييد الوصول إلى الأدوات وتخصيص التعليمات. بالإضافة إلى ذلك، يستخدم Botpress نماذج لغة كبيرة مزودة بآليات أمان مدمجة للمساعدة في ضمان الامتثال.
.webp)
