- Chatbots RAG menggabungkan perolehan semula dan penjanaan bahasa untuk jawapan yang lebih tepat dan memahami konteks berbanding bot tradisional.
- RAG mengurangkan ralat dan meningkatkan kebolehpercayaan dengan mengakses data luaran dan bukannya hanya bergantung pada pengetahuan dalaman model bahasa.
- Aplikasi termasuk Soalan Lazim, sokongan pelanggan, industri berat pengetahuan, dan sebarang senario yang memerlukan maklumat yang tepat.
- 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 menggabungkan kekuatan perolehan semula pengetahuan dan penjanaan bahasa, membolehkan chatbots mengakses data luaran dan menyampaikan jawapan yang tepat dan sedar konteks. Hasilnya? Kurang ketidaktepatan, kurang sumber pembaziran dan respons yang lebih dipercayai.
Dalam panduan ini, kami akan membawa anda melalui langkah-langkah untuk membina chatbot berkuasa RAG anda sendiri—daripada mentakrifkan gelagatnya kepada menggunakan ia dengan lancar.
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.
Cara Membuat RAG Chatbot
Mencipta bot sembang RAG dengan Botpress adalah satu proses yang mudah. Berikut ialah panduan langkah demi langkah untuk memulakan anda. Demi tutorial, kami akan membuat chatbot Trivia Buku. Setelah dibina, chatbot boleh digunakan merentas berbilang saluran menggunakan penyepaduan yang berkaitan .
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”.
Bina Chatbots Lebih Pintar dengan RAG
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 .
Mula membina chatbot yang lebih bijak dan peka konteks hari ini—secara percuma.
Soalan lazim
1. Apakah perbezaan antara chatbot RAG dan chatbot tradisional?
Bot sembang tradisional kebanyakannya bergantung pada balasan pratulis atau model bahasa terbina dalamnya, manakala bot sembang RAG boleh mendapatkan maklumat masa nyata daripada sumber luaran supaya ia lebih baik dalam menjawab soalan khusus dan terkini.
2. Bagaimanakah sistem RAG menentukan pengetahuan yang perlu diambil berbanding apa yang perlu dijana?
Ia mula-mula mencari cebisan maklumat yang berkaitan daripada pangkalan pengetahuannya dan kemudian menggunakannya untuk menjana jawapan yang semula jadi dan koheren. Macam cari nota sebelum balas.
3. Bolehkah saya menggunakan RAG tanpa memuat naik sumber pengetahuan luaran?
Secara teknikal ya, tetapi ia mengalahkan tujuan. RAG bersinar apabila ia mempunyai data luaran untuk digunakan. Ia seperti memberi bot anda otak yang penuh dengan buku rujukan.
4. Adakah RAG sesuai untuk aplikasi berbilang bahasa?
betul-betul. Asalkan sumber pengetahuan anda dan LLM menyokong bahasa yang anda perlukan, chatbot RAG boleh mengendalikan perbualan berbilang bahasa dengan mudah.
5. Bagaimanakah saya boleh mengukur ketepatan dan kaitan pengetahuan yang diperoleh semula?
Anda boleh menyemak sejauh mana jawapan sepadan dengan soalan pengguna, menjejaki maklum balas atau log sumber yang digunakan. Ini semua tentang memastikan bot menarik maklumat yang betul pada masa yang betul.
.png)
