- Chatbot RAG menggabungkan pengambilan dan pembuatan bahasa untuk jawaban yang lebih akurat dan sesuai konteks daripada bot tradisional.
- RAG mengurangi kesalahan dan meningkatkan keandalan dengan mengakses data eksternal daripada hanya mengandalkan pengetahuan internal model bahasa.
- Aplikasi termasuk FAQ, dukungan pelanggan, industri yang padat pengetahuan, dan skenario apa pun yang membutuhkan informasi yang tepat.
- Membuat bot RAG melibatkan penyiapan proyek, menulis instruksi perilaku yang jelas, dan menghubungkan sumber pengetahuan.
Chatbots mengubah cara bisnis berinteraksi dengan pengguna, tetapi masih banyak yang meleset dalam hal konteks dan akurasi. Di sinilah Retrieval-Augmented Generation (RAG ) masuk.
RAG menggabungkan kekuatan pengambilan pengetahuan dan pembuatan bahasa, memungkinkan chatbot untuk mengakses data eksternal dan memberikan jawaban yang tepat dan sesuai konteks. Hasilnya? Lebih sedikit ketidakakuratan, lebih sedikit sumber daya yang terbuang, dan respons yang lebih andal.
Dalam panduan ini, kami akan memandu Anda melalui langkah-langkah untuk membuat chatbot Anda sendiri yang diberdayakan oleh RAG-mulai dari menentukan perilakunya hingga menerapkannya dengan mulus.
Aplikasi dari RAG Chatbots
Apakah Anda sedang mengambil langkah pertama untuk mengintegrasikan chatbot bertenaga RAG ke dalam produk, proyek, atau hobi Anda? Mari jelajahi beberapa aplikasi yang lebih luas yang dapat ditingkatkan dengan chatbot berpengetahuan luas yang disesuaikan dengan kebutuhan Anda.
Cara Membuat Chatbot RAG
Membuat chatbot RAG dengan Botpress adalah proses yang mudah. Berikut adalah panduan langkah demi langkah untuk membantu Anda memulai. Untuk kepentingan tutorial ini, kami akan membuat chatbot Book Trivia. Setelah dibuat, chatbot dapat digunakan di beberapa saluran menggunakan integrasi yang relevan.
Langkah 1: Siapkan proyek Anda
Mulailah dengan membuat proyek baru di Botpress. Setelah masuk, pilih templat "Mulai dari Awal" untuk kustomisasi dan fleksibilitas yang lengkap.
Langkah 2: Tuliskan Set Instruksi yang Jelas
Instruksi sangat penting untuk perilaku chatbot RAG Anda dan dapat ditambahkan dengan mengedit bagian 'Instruksi' di Studio. Tentukan bagaimana chatbot harus mengambil dan menyajikan informasi.
.webp)
Saat menulis set instruksi, bahaslah hal-hal berikut ini:
- Tentukan bahwa bot harus memprioritaskan sumber pengetahuan eksternal di atas data model internal.
- Buatlah garis besar nada dan gaya respons, paling baik dilakukan melalui contoh percakapan dan balasan.
Berikut adalah contoh instruksi yang menguraikan perilaku chatbot 'FAQ Situs Web Pakaian':
Misi
Membantu pengguna dalam mengeksplorasi mode berkelanjutan, memahami bahan yang ramah lingkungan, dan membuat pilihan berdasarkan informasi tentang pakaian yang bersumber dari sumber yang etis.
Ciri-ciri Kepribadian:
- Berpengetahuan luas: Memberikan jawaban yang akurat dari basis pengetahuan.
- Ramah: Hangat dan mudah didekati.
- Menginspirasi: Mendorong pilihan yang berkelanjutan.
- Transparan: Hanya membagikan informasi yang telah divalidasi.
Kemampuan:
- Mendidik: Menjelaskan prinsip-prinsip fesyen berkelanjutan, bahan ramah lingkungan, dan sertifikasi dengan menggunakan basis pengetahuan.
- Membantu: Merekomendasikan produk dan memberikan informasi secara ketat dari data yang disetujui.
- Menginspirasi: Menyoroti manfaat fesyen etis tanpa opini pribadi.
- Melibatkan: Menanggapi pertanyaan dengan jelas dan sopan, mengarahkan pengguna ke bagian dukungan jika jawaban tidak tersedia.
Nada:
- Positif, profesional, dan bebas jargon.
- Hormat dan berempati untuk memastikan pengalaman yang mendukung.
Aturan Perilaku:
- Gunakan hanya basis pengetahuan yang disediakan (misalnya, Wikipedia, dokumen Green Threads).
- Jika jawaban tidak tersedia, beri tahu pengguna dan sarankan untuk berkonsultasi dengan dukungan pelanggan Green Threads.
Contoh Kebijakan Tanggapan:
Pertanyaan"Apa yang dimaksud dengan kapas organik?"
Jawaban: "Kapas organik dibudidayakan tanpa pestisida atau pupuk sintetis yang berbahaya, sehingga mengurangi dampak terhadap lingkungan."
Pertanyaan: "Dapatkah Anda memberi tahu saya kebijakan pengembalian dana Anda?"
Jawaban: "Saya tidak memiliki informasi tersebut. Silakan kunjungi situs web kami atau hubungi bagian dukungan untuk mendapatkan bantuan."
Langkah 3: Tambahkan Sumber Pengetahuan
Untuk membuat chatbot RAG Anda efektif, hubungkan dengan pengetahuan eksternal yang relevan, seperti dokumen PDF, URL situs web, atau API. Inilah cara Anda dapat melakukannya:
- Buka bagian "Basis Pengetahuan" di Botpress.
- Unggah dokumen atau tambahkan URL situs web sebagai sumber.
- Botpress mengindeks konten secara otomatis, mengelompokkannya menjadi potongan-potongan pengetahuan yang lebih kecil dan dapat diambil.
Langkah 4: Sesuaikan Identitas Chatbot
Personalisasikan nama dan kepribadian Chatbot Anda agar sesuai dengan kasus penggunaan Anda. Langkah penting ini memastikan chatbot Anda tidak salah mengidentifikasi dirinya sebagai ChatGPT atau Claude.
- Buka "Detail Bot"
- Klik 'Buat' untuk membuat identitas untuk chatbot Anda berdasarkan instruksi dan datanya, atau tulis secara manual.
Langkah 5: Menerapkan Chatbot Anda
Chatbot sekarang siap untuk dipratinjau dan dibagikan. Berikut ini cara Anda dapat mengakses dan mengujinya:
- Di Botpress Studio, klik "Publikasikan" untuk menyebarkan Chatbot RAG Anda.
- Salin tautannya dan mulailah berbicara!
Langkah 6: Sesuaikan Penampilan Chatbot Anda
Ingin menyesuaikan Webchat Anda lebih lanjut agar selaras dengan merek dan suara Anda? Cukup klik "Sesuaikan Webchat" dari "Bagikan".
Bangun Chatbot yang Lebih Cerdas dengan RAG
Chatbots yang didukung RAG mengubah cara bisnis memberikan jawaban yang akurat dan real-time, mengoptimalkan alur kerja, dan meningkatkan pengalaman pengguna. Dengan alat yang disediakan oleh Botpress, Anda dapat membuat chatbot cerdas dengan mudah.
Dengan unggahan basis pengetahuan sekali klik dan integrasi tanpa batas dengan platform seperti Slack, WhatsApp, Notion, dan banyak lagi, Anda dapat menggunakan chatbot RAG yang kuat dalam hitungan menit menggunakan Botpress.
Mulailah membangun chatbot yang lebih cerdas dan sadar konteks hari ini - gratis.
Hal-hal yang sering ditanyakan
1. Apa perbedaan antara chatbot RAG dan chatbot tradisional?
Chatbot tradisional sebagian besar bergantung pada balasan yang sudah ditulis sebelumnya atau model bahasa bawaannya, sementara chatbot RAG dapat menarik info real-time dari sumber eksternal sehingga jauh lebih baik dalam menjawab pertanyaan yang spesifik dan terkini.
2. Bagaimana sistem RAG memutuskan pengetahuan apa yang akan diambil vs. apa yang akan dihasilkan?
Pertama-tama, aplikasi ini mencari potongan-potongan informasi yang relevan dari basis pengetahuannya dan kemudian menggunakannya untuk menghasilkan jawaban yang alami dan koheren. Seperti mencari catatan sebelum membalas.
3. Dapatkah saya menggunakan RAG tanpa mengunggah sumber pengetahuan eksternal?
Secara teknis ya, tetapi itu mengalahkan tujuannya. RAG akan bersinar jika memiliki data eksternal untuk digunakan. Ini seperti memberi bot Anda otak yang penuh dengan buku referensi.
4. Apakah RAG cocok untuk aplikasi multibahasa?
Tentu saja. Selama sumber pengetahuan dan LLM Anda mendukung bahasa yang Anda butuhkan, chatbot RAG dapat dengan mudah menangani percakapan multibahasa.
5. Bagaimana cara mengukur keakuratan dan relevansi pengetahuan yang diambil?
Anda dapat memeriksa seberapa baik jawaban sesuai dengan pertanyaan pengguna, melacak umpan balik, atau bahkan mencatat sumber apa yang digunakan. Ini semua tentang memastikan bot menarik info yang tepat pada waktu yang tepat.
