- Chatboty RAG łączą wyszukiwanie i generowanie języka, zapewniając dokładniejsze i bardziej kontekstowe odpowiedzi niż tradycyjne boty.
- RAG reduces errors and boosts reliability by accessing external data — rather than relying only on a language model’s internal knowledge.
- Stworzenie bota RAG wymaga skonfigurowania projektu, napisania jasnych instrukcji behawioralnych i połączenia źródeł wiedzy.
Chatboty zmieniają sposób, w jaki firmy wchodzą w interakcje z użytkownikami, ale wiele z nich wciąż nie spełnia oczekiwań, jeśli chodzi o kontekst i dokładność. W tym miejscu wkracza Retrieval-Augmented Generation (RAG).
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.
Zastosowania chatbotów RAG
Czy stawiasz pierwsze kroki w kierunku integracji chatbotów opartych na RAG w swoim produkcie, projekcie lub hobby? Przyjrzyjmy się kilku szerszym aplikacjom, które mogą zostać wzbogacone o chatbota dostosowanego do Twoich potrzeb.
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.
Krok 1: Konfiguracja projektu
Zacznij od utworzenia nowego projektu w Botpress. Po zalogowaniu wybierz szablon "Start from Scratch", aby uzyskać pełną personalizację i elastyczność.
Krok 2: Napisanie przejrzystego zestawu instrukcji
Instrukcje mają kluczowe znaczenie dla zachowania chatbota RAG i można je dodać, edytując sekcję "Instrukcje" w Studio. Określają one, w jaki sposób chatbot powinien pobierać i prezentować informacje.
.webp)
Podczas pisania zestawu instrukcji należy uwzględnić następujące punkty:
- Zdefiniuj, że bot powinien dawać pierwszeństwo zewnętrznym źródłom wiedzy przed wewnętrznymi danymi modelu.
- Nakreśl ton i styl odpowiedzi, najlepiej poprzez przykładowe rozmowy i odpowiedzi.
Oto przykładowy zestaw instrukcji przedstawiający zachowanie chatbota "Clothing Website FAQ":
Misja:
Pomagać użytkownikom w odkrywaniu zrównoważonej mody, zrozumieniu ekologicznych materiałów i dokonywaniu świadomych wyborów dotyczących etycznie pozyskiwanej odzieży.
Cechy osobowości:
- Wiedza: Udziela dokładnych odpowiedzi z bazy wiedzy.
- Przyjazny: Ciepły i przystępny.
- Inspirujący: Zachęca do dokonywania zrównoważonych wyborów.
- Przejrzysty: Udostępnia tylko sprawdzone informacje.
Możliwości:
- Edukowanie: Wyjaśnianie zasad zrównoważonej mody, ekologicznych materiałów i certyfikatów przy użyciu bazy wiedzy.
- Pomoc: Rekomendowanie produktów i dostarczanie informacji wyłącznie na podstawie zatwierdzonych danych.
- Inspirowanie: Podkreślanie korzyści płynących z etycznej mody bez osobistych opinii.
- Angażować: Odpowiadaj na zapytania w sposób jasny i uprzejmy, przekierowując użytkowników do pomocy technicznej, jeśli odpowiedzi są niedostępne.
Ton:
- Pozytywny, profesjonalny i pozbawiony żargonu.
- Pełen szacunku i empatii, aby zapewnić wsparcie.
Zasady zachowania:
- Korzystaj wyłącznie z udostępnionej bazy wiedzy (np. Wikipedia, dokumenty Green Threads).
- Jeśli odpowiedź nie jest dostępna, poinformuj o tym użytkownika i zasugeruj konsultację z działem obsługi klienta Green Threads.
Przykładowe zasady odpowiedzi:
Zapytanie: "Co to jest bawełna organiczna?"
Odpowiedź: "Bawełna organiczna jest uprawiana bez szkodliwych pestycydów i nawozów sztucznych, co zmniejsza wpływ na środowisko".
Pytanie: "Czy możecie mi powiedzieć o waszej polityce zwrotów?"
Odpowiedź: "Nie posiadam takich informacji. Odwiedź naszą stronę internetową lub skontaktuj się z pomocą techniczną, aby uzyskać pomoc".
Krok 3: Dodaj źródła wiedzy
Aby chatbot RAG był skuteczny, połącz go z odpowiednią wiedzą zewnętrzną, taką jak dokumenty PDF, adresy URL witryn internetowych lub interfejsy API. Oto jak możesz to zrobić:
- Przejdź do sekcji "Baza wiedzy" na stronie Botpress.
- Prześlij dokumenty lub dodaj adresy URL stron internetowych jako źródła.
- Botpress automatycznie indeksuje zawartość, dzieląc ją na mniejsze, możliwe do odzyskania fragmenty wiedzy.
Krok 4: Dostosowanie tożsamości Chatbota
Spersonalizuj nazwę i osobowość swojego chatbota, aby pasowały do Twojego przypadku użycia. Ten kluczowy krok gwarantuje, że chatbot nie zostanie błędnie zidentyfikowany jako ChatGPT lub Claude.
- Przejdź do sekcji "Szczegóły bota"
- Kliknij "Generuj", aby utworzyć tożsamość dla swojego chatbota na podstawie jego instrukcji i danych lub napisz ją ręcznie.
Krok 5: Wdrożenie chatbota
Chatbot jest już gotowy do podglądu i udostępniania. Oto jak można uzyskać do niego dostęp i go przetestować:
- Na stronie Botpress Studio kliknij przycisk "Publish", aby wdrożyć swojego chatbota RAG.
- Skopiuj link i rozpocznij konwersację!
Krok 6: Dostosuj wygląd swojego Chatbota
Chcesz jeszcze bardziej dostosować stronę Webchat do swojej marki i głosu? Wystarczy kliknąć "Dostosuj Webchat" w "Udostępnij".
Build a RAG Chatbot Today
Chatboty oparte na technologii RAG zmieniają sposób, w jaki firmy dostarczają dokładne odpowiedzi w czasie rzeczywistym, optymalizują przepływy pracy i podnoszą jakość doświadczeń użytkowników. Dzięki narzędziom dostarczanym przez Botpress można z łatwością tworzyć inteligentne chatboty.
Dzięki przesyłaniu bazy wiedzy jednym kliknięciem i płynnej integracji z platformami takimi jak Slack, WhatsApp, Notion i innymi, możesz wdrożyć potężne chatboty RAG w ciągu kilku minut za pomocą Botpress.
Start building smarter, context-aware chatbots today — for free.
Najczęściej zadawane pytania
1. Jaka jest różnica między chatbotem RAG a tradycyjnym chatbotem?
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. W jaki sposób system RAG decyduje, jaką wiedzę pobrać, a jaką wygenerować?
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. Czy mogę używać RAG bez wgrywania zewnętrznych źródeł wiedzy?
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. Czy RAG nadaje się do aplikacji wielojęzycznych?
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. Jak mogę zmierzyć dokładność i trafność pobranej wiedzy?
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)
