- AI SaaS mengubah perisian tradisional dengan membenamkan kecerdasan ke dalam aliran kerja, membenarkan produk mentafsir niat pengguna, menyesuaikan antara muka dan menyampaikan hasil proaktif dan bukannya bertindak balas kepada klik sahaja.
- Tidak seperti SaaS statik, aplikasi asli AI suka Linear dan penggunaan Coda LLMs untuk tugasan seperti menjana output berstruktur, meringkaskan data dan onboarding dinamik yang disesuaikan dengan matlamat pengguna individu.
- AI SaaS moden stack menggabungkan alatan seperti Botpress untuk ejen perbualan, LangChain untuk mengatur logik, Pinecone untuk carian vektor pantas dan Cohere untuk menyusun semula dan meningkatkan ketepatan perolehan semula.
- Amalan terbaik untuk AI SaaS menekankan penyepaduan AI secara mendalam ke dalam pengalaman pengguna teras, membina berdasarkan niat pengguna, mengekalkan ketelusan, mengendalikan kegagalan AI dengan anggun dan bermula dengan kes penggunaan terfokus.
Kebanyakan produk SaaS dibina untuk pengguna yang sudah mengetahui perkara yang mereka perlukan. Anda membuka papan pemuka, klik melalui beberapa menu dan mula bekerja. Ia berstruktur, boleh diramal — dan agak basi.
AI mengubahnya. Bukan melalui ciri mencolok, tetapi melalui sesuatu yang lebih mendalam: perisian yang menyesuaikan diri dalam masa nyata, memahami niat dan membentuk dirinya di sekeliling pengguna . Ia bukan sahaja "automatik" - tetapi tingkah laku sedar .
Anda tidak perlu melihat jauh. Bot sembang perusahaan yang pernah mengikuti skrip kini boleh memaparkan jawapan, mencetuskan tindakan dan membawa konteks merentasi keseluruhan aliran sokongan — tiada manusia dalam gelung.
Dan peralihan ini tidak terhad kepada sembang. Ia muncul dalam cara pengguna menulis, belajar, onboard, menganalisis dan membina. Aliran kerja statik yang mentakrifkan SaaS secara senyap-senyap digantikan oleh sesuatu yang lebih bijak.
Mari kita lihat dengan lebih dekat apa yang berubah — dan maksudnya untuk perisian generasi akan datang.
Apakah AI SaaS?
AI SaaS — atau Perisian Kecerdasan Buatan sebagai Perkhidmatan — ialah perisian berasaskan awan yang menyepadukan keupayaan AI terus ke dalam pengalaman pengguna terasnya. Ini termasuk ciri seperti input bahasa semula jadi, respons generatif, aliran diperibadikan dan antara muka penyesuaian.
Perbezaannya bukan hanya teknikal - ia adalah tingkah laku. Dalam AI SaaS, produk tidak menunggu arahan. Ia membuat ramalan, memaparkan tindakan dan membentuk pengalaman di sekeliling niat pengguna.
Peralihan halus itu mengubah cara nilai disampaikan. Daripada memberikan pengguna satu set alat, AI SaaS menyampaikan hasil — selalunya sebelum pengguna bertanya . Dan itulah sebabnya buku permainan lama untuk reka bentuk SaaS, onboarding dan UX mula berasa ketinggalan zaman.
Alat seperti Grammarly, Duolingo dan Notion bukan sekadar menambah AI — mereka mereka bentuk semula pengalaman produk di sekelilingnya.
SaaS tradisional lwn AI SaaS
AI tidak menggantikan SaaS — ia membentuk semulanya. Anjakan teras bukan sahaja dalam ciri, tetapi dalam cara pengguna berinteraksi dengan produk dan apa yang mereka harapkan sebagai balasan.
SaaS tradisional adalah berstruktur dan berasaskan peraturan. Pengguna mengikut aliran tetap, klik butang yang boleh diramal dan mengisi borang. Produk bertindak balas kepada input — tidak lebih.
AI SaaS menghidupkan model itu. Pengguna melangkau langkah, menaip soalan dan mengharapkan produk memahami niat mereka. Ia bukan lagi tentang mereka bentuk aliran — ia mengenai membina sistem yang mentafsir, menyesuaikan dan bertindak balas dalam masa nyata .
Untuk pasukan produk, ini bermakna memikirkan semula prinsip teras:
- Linear pengalaman pengguna memberi laluan kepada input terbuka
- Dokumentasi statik digantikan dengan mendapatkan semula secara langsung
- Antara muka berkembang daripada reaktif kepada proaktif
Hasilnya ialah jenis logik produk baharu — yang dipacu hasil, sedar konteks dan dinamik secara lalai.
Untuk memahami perkara yang berubah, anda boleh membandingkan kedua-dua model secara bersebelahan — dan cara setiap satu membentuk pengalaman pengguna.
Anda masih menghantar produk SaaS, tetapi jangkaan adalah baharu. Pengguna tidak mahu dibimbing. Mereka mahu difahami, dan AI menyampaikannya.
Contoh Sebenar Bagaimana AI Mengubah Produk SaaS
Bukan setiap produk SaaS memerlukan AI, tetapi untuk pasukan yang menggunakannya dengan baik, model bahasa yang besar ( LLMs ) sedang membuka kunci pengalaman produk yang tidak dapat dilaksanakan sebelum ini.
Kami melihat AI dalam SaaS melangkaui antara muka sembang dan medan autolengkap. Dalam pelaksanaan terbaik, ejen AI beroperasi di dalam produk — membuat pertimbangan terhadap input pengguna, mendapatkan semula konteks daripada interaksi lalu dan menjana respons yang sangat diperibadikan. Ini bukan hanya automasi. Ia adalah perisian yang berfikir bersama pengguna.
Berikut adalah dua kawasan di mana LLMs sudah berfungsi dengan baik dalam pengeluaran SaaS.
Penjanaan output berstruktur di dalam UI sebenar
Beberapa ciri AI yang paling berkesan tidak menjana kandungan — ia menjana struktur yang boleh anda bina.
Excalidraw AI ialah contoh yang sempurna. Anda menerangkan aliran yang anda inginkan — “seorang pengguna mendaftar, mengesahkan e-mel dan menekan papan pemuka” — dan AI menulis kod Mermaid.js untuk dipadankan. Gambar rajah muncul serta-merta, boleh diedit sepenuhnya di dalam apl. Anda tidak bermula dari awal — anda mendapat pangkalan pintar dan berstruktur yang sesuai dengan kes penggunaan.
.webp)
Ini bukan grafik statik. Ia adalah kod yang berfikir, bertukar menjadi aliran kerja visual yang boleh anda manipulasi.
Alat lain juga sedang meneroka perkara ini — seperti Uizard, yang menukar gesaan kepada reka letak UI, dan Alat Semula, di mana AI mengkonfigurasi pertanyaan bahagian hadapan dan hujung belakang berdasarkan matlamat pengguna.
Dalam semua kes ini, LLM bukan sekadar membantu pengguna bergerak lebih pantas — ia menghasilkan output dalam bahasa ibunda produk .
Ejen sokongan keputusan terbina dalam aliran kerja
Kebanyakan alat SaaS menganggap pengguna tahu perkara yang perlu dilakukan seterusnya. AI mengubahnya.
Kini, kami melihat ejen terbenam yang boleh membaca keadaan semasa projek, isu atau dokumen — dan mencadangkan tindakan seterusnya .
Dalam Linear , AI meringkaskan pepijat dan isu, kemudian mencadangkan keutamaan berdasarkan keterukan, kekerapan atau status penyekat. Ia bukan sekadar meringkaskan tiket — ia mentafsirkan keperluan mendesak dan mendorong pasukan ke arah mengambil tindakan ke atas peranan ejen AI menegak yang pada asasnya bertindak sebagai jambatan antara jabatan.
Asana AI melakukan sesuatu yang serupa dengan data projek. Ia mengesan tugas yang tersekat, pemilik yang tidak sejajar, atau menjadualkan hanyut — dan secara senyap-senyap mencadangkan kemas kini untuk mengimbangi semula kerja.
Ejen jenis ini tidak menjana kandungan. Ia membaca isyarat di dalam sistem—kemajuan tugas, tugasan, input—dan membuat gerakan kecil yang membantu yang mengalihkan arah kerja.
Onboarding asli AI yang menyesuaikan diri dengan pengguna
Kebanyakan aliran onboarding adalah statik — beberapa klik berpandu, mungkin senarai semak. Tetapi LLMs memungkinkan untuk bermula dengan apa yang pengguna mahu dan membina di sekelilingnya.
Dalam Coda, onboarding terasa lebih seperti perbualan . Anda menerangkan perkara yang anda cuba lakukan — merancang pasukan di luar tapak, mengurus penghantaran pelanggan, menjejaki tabiat — dan AI membina perancah ruang kerja untuk membolehkan anda meneruskan. Jadual, butang, formula — sudah sedia ada.
.webp)
Guidde mengambil pendekatan yang berbeza: ia menggunakan metadata produk dan AI untuk menjana panduan dalam apl secara automatik berdasarkan input anda. Anda menyatakan jenis panduan yang anda perlukan, dan ia mencipta aliran — tiada tangkapan manual diperlukan.
Apa yang dahulunya merupakan lawatan kini menjadi permulaan.
Anda muncul dengan niat. Produk bertindak balas kepada struktur.
Daripada output berstruktur kepada penyesuaian penyesuaian, setiap kes penggunaan yang telah kami bincangkan bergantung pada infrastruktur yang boleh mengendalikan bahasa semula jadi, konteks, ingatan dan output dinamik . Beberapa alat ini berfungsi di belakang tabir. Lain-lain dibenamkan terus ke dalam produk stack .
Mari lihat platform paling penting yang menjanakan SaaS asli AI sekarang — platform yang membantu anda membina ejen, mengurus saluran paip RAG , input struktur dan palam LLMs ke dalam aliran kerja sebenar.
7 Alat Teratas untuk Membina Produk SaaS dikuasakan AI
Garis antara infra, logik dan UX semakin kabur. Alat yang dahulunya "hanya melakukan pencarian pengetahuan" kini menawarkan perancah ejen. Platform yang dibina untuk UI mula menyokong penggunaan alat dan pengendalian konteks.
Tetapi apabila anda melihat apa yang digunakan oleh pasukan dalam pengeluaran, alat tertentu terus muncul kerana mereka mahir dalam sesuatu.
Sama ada ia mencetuskan tindakan, mendapatkan semula fakta, menjalankan rantaian panjang atau menyepadukan dengan apl lain, setiap satu daripada ini memainkan peranan yang berbeza dalam cara AI SaaS moden dibina.
1. Botpress
Botpress ialah apa yang anda capai apabila anda membina ejen yang perlu melakukan lebih daripada sekadar menjawab soalan. Ia dibuat untuk pasukan yang mahukan kawalan sebenar ke atas cara AI berkelakuan — menggabungkan logik, ingatan, aliran tindakan dan penggunaan berbilang saluran di satu tempat.
.webp)
Anda boleh menyambungkannya ke mana-mana bahagian belakang, menghantar konteks merentas selekoh, mengendalikan panggilan API dan mencetuskan hasil sebenar — semuanya dari dalam perbualan yang sama. Ia sangat kuat dalam situasi di mana sembang perlu mendorong tingkah laku, bukan hanya menawarkan respons. Sama ada pengguna menyesuaikan diri, menjadualkan lawatan, mengendalikan operasi dalaman atau sokongan penghalaan, Botpress menjadikan ia berasa lancar.
Platform ini juga menyokong web, platform seperti WhatsApp dan Telegram , dan SDK tersuai di luar kotak — jadi ejen anda pergi ke tempat pengguna anda sudah berada.
Ciri-ciri Utama:
- Kawalan penuh ke atas logik, ingatan dan tindakan API
- Alat terbina dalam untuk ujian, analitis dan versi
- Sokongan berbilang saluran (web, WhatsApp , Slack , adat)
- Penyerahan mudah kepada ejen langsung, aliran sandaran dan widget UI tersuai
harga:
- Pelan Percuma : $0/bulan dengan kredit AI $5 disertakan
- Plus : $89/bulan — termasuk penyerahan dan analisis ejen langsung
- Pasukan : $495/bulan — menambah pengurusan peranan, SSO, kerjasama
- Perusahaan : Penetapan harga tersuai untuk pasukan berskala tinggi atau berat pematuhan
2. LangChain
LangChain ialah tulang belakang untuk banyak ciri AI yang tidak kelihatan seperti sembang sama sekali — ejen perancangan, copilot dalaman, penjelasan analitik, sebut sahaja. Ia fleksibel, modular dan memberi pembangun cara yang jelas untuk menyambung LLMs kepada alatan, API dan memori.

Fleksibiliti itu datang dengan beberapa pertukaran. LangChain sangat tertumpu kepada SDK — kebanyakan orkestrasi dan penyahpepijatan berlaku dalam Python atau JavaScript. Mereka telah memperkenalkan pembina tanpa kod yang dipanggil LangFlow, tetapi ia masih awal dan tidak mempunyai penggilap atau kestabilan pengalaman teras SDK.
Namun, jika anda memerlukan kawalan penuh ke atas cara ejen anda berfikir, merancang dan bertindak — ini adalah alat yang dicapai oleh kebanyakan orang.
Ciri-ciri Utama:
- Rangka kerja ejen dengan sokongan untuk penggunaan alat, perancangan dan ingatan
- Sokongan asli untuk OpenAI fungsi, saluran paip RAG, carian vektor
- Reka bentuk modular untuk merantai aliran kerja dan langkah penaakulan
- Berfungsi dengan kebanyakan API, DB vektor dan pemuat dokumen
harga:
- LangChain OSS : Percuma dan sumber terbuka
- LangSmith (menyahpepijat + pemantauan): Percuma pada masa ini; harga berasaskan penggunaan akan datang tidak lama lagi
3. Pinecone
Pinecone ialah pangkalan data vektor yang muncul dalam hampir setiap sistem RAG pengeluaran — dan untuk alasan yang baik. Ia pantas, berskala dan membolehkan anda menyimpan serta mendapatkan semula data berdimensi tinggi dengan persediaan minimum. Sama ada anda mengindeks tiket sokongan, dokumen dalaman atau pengetahuan berstruktur, Pinecone memudahkan anda memasukkan konteks yang berkaitan ke dalam LLM aliran kerja.
.webp)
Pembantu Pinecone yang baru dikeluarkan menjadikannya lebih mudah. Ia mengendalikan chunking, embedding, dan mendapatkan semula di belakang tabir supaya pasukan boleh membina ejen data dan ciri carian tanpa perlu mengurus infrastruktur.
Ia jarang satu-satunya perkara dalam anda stack — tetapi apabila cepat, urusan pengambilan yang ditapis, Pinecone adalah yang paling banyak dicapai oleh pasukan. Sambungkannya ke LangChain atau Cohere, dan anda mempunyai asas yang boleh dipercayai untuk mana-mana pembantu berasaskan RAG.
Ciri-ciri Utama:
- Carian vektor yang pantas dan sedia pengeluaran
- Pinecone Assistant (2025) menguraikan kerumitan pengambilan semula
- Penapis metadata, pengindeksan berbilang penyewa, pemarkahan hibrid
- Infra terurus — tiada pengehosan atau penalaan diperlukan
harga:
- Pemula : Kosongkan sehingga 5M vektor
- Standard : Penskalaan anjal berasaskan penggunaan
- Perusahaan : Kapasiti dan sokongan khusus
4. Berpadu
Cohere bermula sebagai pilihan untuk benam yang pantas dan berkualiti tinggi — dan ia masih mendominasi ruang itu. Tetapi sepanjang tahun lalu, ia berkembang menjadi platform yang lebih luas yang memperkasakan penjanaan dipertingkatkan semula (RAG) berkat alatan seperti API Rerank dan model Command R yang dihoskan.
.webp)
API Rerank ialah tempat Cohere menonjol. Ia membolehkan anda menyusun semula hasil carian berdasarkan sejauh mana ia sepadan dengan pertanyaan — jadi bukannya menghantar 20 bahagian mentah kepada anda LLM , awak hantar 3 perkara itu. Hasilnya: respons yang lebih pantas, penggunaan token yang lebih rendah dan jawapan yang lebih tajam yang dirasakan sengaja.
Anda juga mendapat sokongan berbilang bahasa, kesedaran konteks panjang dan dihoskan pilihan stack yang mengendalikan pembenaman, carian dan kedudukan semula di satu tempat — tiada penalaan halus diperlukan.
Cohere bersinar apabila anda perlu menambah baik perkara yang dilihat oleh model anda — bukan mengubah sebabnya. Gandingkan API Reranknya dengan kedai vektor yang bagus seperti Pinecone dan orkestra pintar seperti LangChain, dan anda akan mendapat jawapan yang lebih pendek, lebih tepat dan lebih boleh dijelaskan.
Ciri-ciri Utama:
- Susun semula v3.5 untuk pemilihan jawapan yang lebih tajam dan memahami konteks
- RAG yang dihoskan stack dengan API kependaman rendah
- Berfungsi dengan baik dengan Pinecone, LangChain dan LlamaIndex
harga:
- Pembenaman : Percuma sehingga 100k pertanyaan/bulan
- Kedudukan semula : Berdasarkan penggunaan (hubungi untuk harga)
5. LlamaIndex
LlamaIndex dibina berdasarkan idea khusus: AI anda hanya sebaik data yang anda berikan . Dan jika anda menarik data itu daripada PDF, wiki, pangkalan data atau hamparan, LlamaIndex ialah cara anda menyediakannya untuk mendapatkan semula — dengan struktur, metadata dan penghalaan pintar.
.webp)
Tidak seperti Pinecone, yang mengendalikan carian vektor, atau Cohere, yang menyusun semula perkaitan, LlamaIndex memfokuskan pada saluran paip yang menyuap model . Ia mengumpul dan mengindeks sumber anda, menjejaki metadata dokumen dan mengarahkan pertanyaan berdasarkan struktur dan niat — bukan sekadar kata kunci atau pembenaman.
Ia amat berguna untuk pasukan membina produk AI yang bergantung pada kandungan khusus domain — manual produk, data pelanggan, log kejuruteraan — di mana konteks penting dan pengambilan generik rosak.
LlamaIndex bertindih dengan LangChain dalam sesetengah kawasan, tetapi ia lebih tertumpu pada persediaan dan pengindeksan data , bukan perancangan ejen atau penggunaan alat.
Ciri-ciri Utama:
- Mengindeks saluran paip untuk data berstruktur dan tidak berstruktur
- Penghalaan pertanyaan pintar dan penjejakan sumber
- Berfungsi dengan Pinecone, Chroma atau stor memori tempatan
- Berpasangan terbaik dengan ejen yang memerlukan akses data dalaman yang dipercayai tinggi
harga:
- Sumber Terbuka : Percuma (MIT)
6. Vercel AI
Vercel AI SDK adalah untuk pasukan yang mahukan AI berasa seperti sebahagian daripada produk — bukan sekadar chatbot yang diletakkan di sudut. Ia membantu anda membina antara muka responsif seperti sembang di dalam apl anda menggunakan React, Svelte atau Next.js — dengan sokongan penuh untuk respons penstriman, memori dan alat luaran panggilan.
.webp)
Ia dibina oleh pasukan yang sama di belakang Next.js, yang menunjukkan sejauh mana ia mengendalikan keadaan bahagian hadapan dan UX. Versi terkini turut menambah sokongan untuk MCP ( Model Context Protocol ) — piawaian yang akan datang untuk menstrukturkan input model, penggunaan alat dan sumber pembumian. Ini bermakna API yang lebih bersih, penyesuaian yang lebih mudah dan kawalan yang lebih baik ke atas perkara yang dilakukan oleh pembantu anda.
Anda tidak membina ejen di sini — tetapi jika anda sudah mempunyainya, ini adalah cara anda mengubahnya menjadi pengalaman produk yang digilap. SDK sesuai dengan kemas ke mana-mana bahagian hadapan stack , dan sokongannya untuk MCP, penggunaan alat dan penstriman menjadikannya sesuai untuk antara muka AI yang perlu berasa asli.
Ciri-ciri Utama:
- Tambahkan antara muka AI terus ke dalam apl React atau Svelte
- Penstriman, sejarah sembang, sokongan alat dan pembumian
- Menyokong MCP untuk tingkah laku model berstruktur dan boleh dikawal
- Dibina oleh pencipta Next.js — dioptimumkan untuk UX bahagian hadapan
harga:
- SDK sumber terbuka : Percuma
- Pengehosan Vercel : Berasaskan penggunaan (pengiraan + lebar jalur)
7. Buat
Make adalah seperti pita pelekat untuk produk SaaS — terutamanya pada hari-hari awal penyepaduan AI. Ia merupakan platform automasi visual yang membolehkan anda mencantumkan apl, mencetuskan aliran kerja dan juga memasangkan model AI tanpa menulis banyak kod.
.webp)
Ia benar-benar cemerlang dalam menyediakan pasukan produk keupayaan untuk prototaip gelagat AI tanpa memerlukan bahagian belakang atau lapisan orkestrasi yang lengkap . Perlu mencetuskan susulan sokongan apabila pengguna memberikan maklum balas negatif dalam sembang? Gunakan Make. Ingin meringkaskan mesej itu dengan OpenAI dan log masuk ke Hubspot CRM anda? Juga, gunakan Make.
Ia tidak dibina untuk ejen perancangan yang kompleks atau penggunaan alat yang mendalam, tetapi untuk tugas yang anda hanya perlu menyambungkan A ke B ke C, ia pantas, fleksibel dan mesra. Ini amat berguna apabila produk anda bukan AI-diutamakan tetapi anda ingin membenamkan beberapa kecerdasan di sebalik tabir.
Ciri-ciri Utama:
- Pembina visual dengan beratus-ratus penyepaduan apl prabina
- Mudah untuk mencetuskan tindakan daripada input AI (cth GPT ringkasan → e-mel/hantar/CRM)
- terbina dalam OpenAI modul, ditambah HTTP dan webhook sokongan
- Hebat untuk operasi pasukan, gelung maklum balas dan automasi ringan
harga:
- Percuma: 1,000 ops/bulan, 2 senario aktif
- Teras: $9/bulan — untuk pasukan kecil dan kegunaan ringan
- Pro: $16/bulan — menambah lebih banyak ops, penjadualan dan pengendalian ralat
- Perusahaan: Tersuai — untuk pasukan yang menjalankan aliran kritikal misi
Amalan Terbaik untuk Menambah AI pada Produk SaaS
Membina dengan AI bukan sekadar menambah ciri baharu — ia sering mengubah cara produk anda berfungsi pada tahap asas. Amalan terbaik ini boleh membantu pasukan kekal fokus pada perkara yang paling penting: kegunaan, kejelasan dan kepercayaan pengguna.
1. Jadikan AI sebahagian daripada produk, bukan sekadar tambahan
AI harus menyokong pengalaman teras anda, bukan duduk di tepi. Jika ia terasa seperti ciri terputus — seperti tetingkap sembang terapung di sudut — ia tidak akan digunakan.
Sebaliknya, integrasikan AI ke dalam aliran kerja yang telah digunakan oleh orang ramai. Dalam Linear , AI menyokong penjejakan isu dan keutamaan. Dalam Coda, ia membina jadual dan logik di sekeliling matlamat pengguna. Ciri ini tidak terasa berasingan — ia adalah sebahagian daripada cara produk berfungsi.
Mulakan dengan mengenal pasti tempat pengguna tersekat atau tempat kerja menjadi perlahan. Gunakan AI untuk melancarkan detik-detik itu, bukan hanya untuk menarik perhatian.
2. Bina berdasarkan niat, bukan hanya input
LLMs berfungsi dengan baik apabila mereka memahami sebab seseorang melakukan sesuatu — bukan hanya apa yang mereka taip. Ini bermakna produk anda harus menangkap niat pengguna lebih awal dan reka bentuk mengalir di sekelilingnya.
Inilah yang menjadikan alat seperti Notion AI atau Duolingo Max berasa berguna. Mereka bukan sahaja bertindak balas — mereka membentuk respons mereka berdasarkan konteks dan matlamat. Itu hanya berfungsi jika anda menyusun UX anda untuk membimbing dan belajar daripada niat pengguna, bukan hanya perkataan mereka.
Tanya: Apakah yang cuba dicapai oleh pengguna? Kemudian, bina daripada itu.
3. Berikan pengguna keterlihatan dan kawalan
AI harus menyokong keputusan, bukan menjadikannya dalam kotak hitam. Pengguna harus memahami apa yang model itu lakukan, dari mana ia mendapat maklumatnya, dan cara menyesuaikan tingkah lakunya.
Antara muka AI yang baik menerangkan sebab mereka mencadangkan sesuatu. Mereka membenarkan pengguna mencuba semula, mengedit atau meneroka alternatif. Ini membantu pengguna membina keyakinan dan mengelakkan terlalu bergantung pada automasi.
Dedahkan sumber data, tunjukkan logik segera apabila ia masuk akal dan sentiasa berikan ruang untuk penggantian manual.
4. Bersedia untuk kes tepi dan kegagalan
LLMs tidak akan sentiasa berkelakuan seperti yang anda harapkan. Mereka boleh terlepas konteks, menghasilkan output yang tidak jelas atau salah tafsir arahan. Produk anda sepatutnya bersedia untuk itu.
Tambah pagar. Gunakan skor keyakinan untuk menghalakan respons yang tidak pasti. Benarkan sandaran anggun kepada model bahasa besar lain atau sokongan manusia. Dan yang paling penting, jejak cara pengguna berinteraksi dengan AI supaya anda boleh belajar di mana ia membantu — dan di mana ia memerlukan kerja.
AI harus menambah baik produk anda, bukan menjadikannya tidak dapat diramalkan.
5. Mulakan dengan satu bekas penggunaan yang kuat dan kembangkan secara beransur-ansur
Anda tidak perlu menjadikan keseluruhan produk anda dipacu AI dari hari pertama. Pasukan yang paling berjaya bermula dari kecil — satu ciri, satu aliran kerja — dan menambah baiknya sehingga pengguna bergantung padanya setiap hari.
Itu mungkin onboarding, carian dokumen, ringkasan analitik atau automasi tugas. Fokus pada satu kawasan yang AI boleh mengurangkan geseran atau meningkatkan kelajuan, dan pastikan ia berfungsi dengan baik sebelum ditingkatkan.
Ciri yang kukuh dan boleh dipercayai membina kepercayaan. Setelah pengguna anda bergantung pada mereka, mengembangkan kes penggunaan lain menjadi lebih mudah.
Tambahkan AI pada Tawaran SaaS Anda Hari Ini
Jika anda ingin membawa kecerdasan masa nyata ke dalam produk SaaS anda — sama ada onboarding, sokongan atau aliran kerja dalaman — anda memerlukan lebih daripada model. Anda memerlukan infrastruktur yang menghubungkan AI kepada logik produk, konteks pengguna dan alatan anda.
Itu betul-betul di mana Botpress sesuai. Ia dibina untuk pasukan yang ingin melangkaui sembang ringkas dan mula mereka bentuk ejen AI yang memacu hasil.
Anda boleh menyambungkannya ke API anda sendiri, memasukkan sumber pengetahuan, mengurus memori dan menggunakan saluran seperti WhatsApp , web atau apl tersuai — semuanya di satu tempat. Sama ada anda menambah pembantu AI atau membina lapisan agenik penuh dalam apl anda.
Mula membina hari ini — ia percuma.