- Chatbots RAG menggabungkan perolehan semula dan penjanaan bahasa untuk jawapan yang lebih tepat dan memahami konteks berbanding bot tradisional.
- RAG reduces errors and boosts reliability by accessing external data — rather than relying only on a language model’s internal knowledge.
- Mencipta bot RAG melibatkan penyediaan projek, menulis arahan tingkah laku yang jelas dan menghubungkan sumber pengetahuan.
Chatbots membentuk semula cara perniagaan berinteraksi dengan pengguna, tetapi ramai yang masih terlepas tanda apabila ia berkaitan dengan konteks dan ketepatan. Di sinilah Retrieval-Augmented Generation (RAG) melangkah masuk.
RAG combines the strengths of knowledge retrieval and language generation, enabling chatbots to access external data and deliver precise, context-aware answers. The result? Fewer inaccuracies, less wasted resources, and more reliable responses.
We've deployed over 750,000 chatbots over the past few years — and we even have our own bespoke, advanced RAG process for them.
So in this guide, I’ll take you through the steps to build your own RAG-powered chatbot — from defining its behavior to deploying it seamlessly.
Aplikasi RAG Chatbots
Adakah anda mengambil langkah pertama anda ke arah menyepadukan chatbot berkuasa RAG ke dalam produk, projek atau hobi anda? Mari terokai beberapa aplikasi yang lebih luas yang boleh dipertingkatkan dengan chatbot berpengetahuan yang disesuaikan dengan keperluan anda.
Creating a RAG chatbot with Botpress is a straightforward process. Here’s a step-by-step guide to get you started.
For the sake of the tutorial, we will be creating a Book Trivia chatbot. Once built, the chatbot can be deployed across multiple channels using relevant integrations.
Langkah 1: Sediakan projek anda
Mulakan dengan mencipta projek baharu di Botpress . Setelah log masuk, pilih templat "Mula dari Gores" untuk penyesuaian dan fleksibiliti yang lengkap.
Langkah 2: Tulis Set Arahan Yang Jelas
Arahan adalah penting untuk tingkah laku RAG chatbot anda dan boleh ditambah dengan mengedit bahagian 'Arahan' dalam Studio. Tentukan cara chatbot harus mendapatkan dan menyampaikan maklumat.
.webp)
Semasa menulis set arahan, tutup perkara berikut:
- Tentukan bahawa bot harus mengutamakan sumber pengetahuan luaran berbanding data model dalaman.
- Gariskan nada dan gaya respons, paling baik dilakukan melalui contoh perbualan dan balasan.
Berikut ialah contoh set arahan yang menggariskan gelagat chatbot 'Soalan Lazim Laman Web Pakaian':
Misi : Membantu pengguna dalam meneroka fesyen yang mampan , memahami bahan mesra alam dan membuat pilihan termaklum tentang pakaian yang bersumberkan beretika. Ciri-ciri Personaliti : - Berpengetahuan: Menyediakan jawapan yang tepat dari pangkalan pengetahuan. - Mesra: Hangat dan mudah didekati. - Menginspirasi: Menggalakkan pilihan yang mampan. - Telus: Berkongsi maklumat yang disahkan sahaja. Keupayaan : - Mendidik: Menerangkan prinsip fesyen mampan, bahan mesra alam dan pensijilan menggunakan pangkalan pengetahuan. - Membantu: Mengesyorkan produk dan menyediakan maklumat dengan ketat daripada data yang diluluskan. - Inspirasi: Serlahkan faedah fesyen beretika tanpa pendapat peribadi. - Libatkan: Balas pertanyaan dengan jelas dan sopan, mengubah hala pengguna untuk menyokong jika jawapan tidak tersedia. Nada : - Positif, profesional dan bebas jargon. - Hormat dan empati untuk memastikan pengalaman yang menyokong. Peraturan Tingkah Laku : - Gunakan hanya pangkalan pengetahuan yang disediakan (cth, Wikipedia , dokumen Green Threads). - Jika jawapan tidak tersedia, maklumkan kepada pengguna dan cadangkan untuk berunding dengan sokongan pelanggan Green Threads. Contoh Dasar Jawapan : Pertanyaan : "Apakah kapas organik?" Jawapan : "Kapas organik ditanam tanpa racun perosak berbahaya atau baja sintetik, mengurangkan kesan alam sekitar." Pertanyaan : "Bolehkah anda beritahu saya polisi bayaran balik anda?" Jawapan : "Saya tidak mempunyai maklumat itu. Sila lawati tapak web kami atau hubungi sokongan untuk mendapatkan bantuan."Langkah 3: Tambah Sumber Pengetahuan
Untuk menjadikan bot sembang RAG anda berkesan, sambungkannya kepada pengetahuan luaran yang berkaitan, seperti dokumen PDF, URL tapak web atau API. Begini cara anda boleh melakukannya:
- Pergi ke bahagian "Pangkalan Pengetahuan" dalam Botpress .
- Muat naik dokumen atau tambahkan URL tapak web sebagai sumber.
- Botpress mengindeks kandungan secara automatik, membahagikannya kepada bahagian pengetahuan yang lebih kecil dan boleh diperoleh semula.
Langkah 4: Sesuaikan Identiti Chatbot
Peribadikan nama dan personaliti Chatbot anda agar sepadan dengan kes penggunaan anda. Langkah penting ini memastikan chatbot anda tidak tersilap mengenal pasti dirinya sebagai ChatGPT atau Claude.
- Pergi ke "Butiran Bot"
- Klik 'Jana' untuk mencipta identiti untuk bot sembang anda berdasarkan arahan dan datanya, atau tulis satu secara manual.
Langkah 5: Sebarkan Chatbot Anda
Chatbot kini sedia untuk pratonton dan perkongsian. Begini cara anda boleh mengakses dan mengujinya:
- Dalam Botpress Studio, klik "Terbitkan" untuk menggunakan RAG Chatbot anda.
- Salin pautan dan mula berbual!
Langkah 6: Sesuaikan Penampilan Chatbot Anda
Mencari untuk menyesuaikan lagi anda Webchat untuk menyelaraskan dengan jenama dan suara anda? Hanya klik "Sesuaikan Webchat ” daripada “Kongsi”.
Build a RAG Chatbot Today
Chatbot berkuasa RAG mengubah cara perniagaan menyampaikan jawapan tepat, masa nyata, mengoptimumkan aliran kerja dan meningkatkan pengalaman pengguna. Dengan alatan yang disediakan oleh Botpress , anda boleh membina chatbot pintar dengan mudah.
Dengan muat naik asas pengetahuan satu klik dan integrasi yang lancar dengan platform seperti Slack , WhatsApp , Notion , dan banyak lagi, anda boleh menggunakan bot sembang RAG yang berkuasa dalam beberapa minit menggunakan Botpress .
Start building smarter, context-aware chatbots today — for free.
Soalan lazim
1. Apakah perbezaan antara chatbot RAG dan chatbot tradisional?
The difference between a RAG chatbot and a traditional chatbot is that a traditional chatbot relies on static responses or pre-trained models, while a RAG (retrieval-augmented generation) chatbot pulls relevant data from an external knowledge base and uses it to generate more accurate responses in real time.
2. Bagaimanakah sistem RAG menentukan pengetahuan yang perlu diambil berbanding apa yang perlu dijana?
A RAG system uses a retriever to identify the most relevant documents or data chunks based on the user’s question, then passes that information to a language model which generates a response grounded in the retrieved content, rather than relying purely on prior training.
3. Bolehkah saya menggunakan RAG tanpa memuat naik sumber pengetahuan luaran?
You can technically use RAG without uploading external knowledge sources, but doing so nullifies its core advantage. RAG is designed to supplement the language model with domain-specific or real-time data, so omitting external knowledge defeats its purpose.
4. Adakah RAG sesuai untuk aplikasi berbilang bahasa?
Yes, RAG is suitable for multilingual applications as long as both the language model and the retrieved documents support the target languages; many modern LLMs and vector databases are capable of handling multilingual queries and content.
5. Bagaimanakah saya boleh mengukur ketepatan dan kaitan pengetahuan yang diperoleh semula?
You can measure the accuracy and relevance of retrieved knowledge by logging which documents were retrieved, comparing the generated answer to ground truth or expert feedback, and tracking metrics like response correctness, user satisfaction, and click-through or follow-up rates.
.webp)
