Ang Kumpletong Gabay sa AI Agent Assistants

Isipin mong abala ka sa isang magulong araw—sumasagot ng email, nagpaplano ng susunod mong proyekto, at iniisip kung napakain mo na ba ang aso.

Biglang may boses na nagsabi, ‘Na-order ko na ang tanghalian mo, nakumpirma na ang meeting mo sa 2 PM, at nailipat ko na ang grooming ng aso mo para hindi sumabay sa project review mo.’

Nalutas ang problema, salamat sa iyong AI agent assistant—isang espesyal na AI agent na dinisenyong mag-asikaso ng mga gawain nang mag-isa para tuloy-tuloy ang lahat.

Ano ang mga AI agent assistant?

Ang AI agent assistant ay isang digital na kasangkapan na gumagana nang halos walang tulong ng tao, pinapahusay ang mga gawain sa pamamagitan ng awtomasyon. Gamit ang mga teknolohiya tulad ng natural language understanding (NLU) at large language models (LLMs), kaya nitong mag-asikaso ng mga gawain tulad ng:

• Pag-aayos ng kalendaryo at pagko-coordinate ng mga meeting.
• Paghawak ng paulit-ulit na gawain gaya ng paglalagay ng datos at pagsasaayos ng email.
• Pagbibigay ng mahahalagang impormasyon sa mga gumagamit sa pamamagitan ng mabilis na pagproseso at paghahatid ng datos.
• Paggamit ng pagsusuri ng datos upang magbigay ng mga mungkahi na akma sa pangangailangan at kagustuhan ng bawat isa.

Bagama’t may pagkakahawig sa karaniwang AI assistants, mas mataas ang antas ng awtonomiya ng AI agent assistant.

Mga Benepisyo ng mga AI agent assistant

Mas mataas na produktibidad

Sa paghawak ng mga paulit-ulit na administratibong gawain gaya ng pag-iskedyul at paglalagay ng datos, napapalaya ng AI agent assistant ang oras ng tao para sa mas mahahalagang gawain.

Halimbawa, maaaring umasa ang isang project manager sa assistant para:

• Subaybayan ang mga deadline at mahahalagang yugto ng proyekto
• Magpadala ng awtomatikong paalala
• Magtalaga ng mga gawain batay sa kakayahan ng koponan

Mas mahusay na pagdedesisyon

Sinusuri ng mga assistant na ito ang malaking dami ng datos sa real time para magbigay ng kapaki-pakinabang na impormasyon. Halimbawa, ginagamit ito ng sales team para unahin ang mga lead batay sa kasaysayan ng pakikipag-ugnayan, habang ang operations team ay maaaring gumamit ng AI-driven na forecast para mapabuti ang logistics ng supply chain.

Mas mataas na benta at kita

Tinutulungan ng AI agent assistant na mapataas ang benta sa pamamagitan ng awtomatikong pag-qualify ng lead at pagbibigay ng personalisadong rekomendasyon ng produkto.

Isa sa pinakamalaking hamon sa e-commerce ay ang pag-abandona ng shopping cart. Humigit-kumulang 70% ng online cart ay iniiwan, at may $260 bilyong posibleng benta ang maaaring mabawi sa pamamagitan ng mas mahusay na proseso ng pag-checkout. Tinutulungan ng AI agent assistant na muling makuha ang interes ng mga mamimili sa pamamagitan ng paalala o eksklusibong alok na akma sa kanilang pag-browse.

Maaari rin nitong sagutin ang mga karaniwang tanong, tulad ng tungkol sa shipping o return policy, para mabawasan ang pag-aalinlangan at mahikayat ang pag-checkout.

Tinutulungan din ng AI assistant ang sales team sa pagsusuri ng pakikipag-ugnayan ng customer at pagtukoy ng mga lead na may mataas na interes. Sa pag-awtomatiko ng follow-up, makakapokus ang sales team sa pinakamagandang oportunidad, kaya tumataas ang conversion at kita.

Mas mataas na katumpakan

Gumagana ang AI agent assistant nang may mataas na eksaktong resulta, kaya nababawasan ang pagkakamali sa mga gawain tulad ng paglalagay ng datos. Dahil dito, mas maayos ang daloy ng trabaho at naiiwasan ang magastos na pagkakamali, lalo na sa mga sensitibo sa datos gaya ng pananalapi.

Mahal ang pagkakamali ng tao sa pananalapi, at naiiwasan ito ng AI agent assistant. Ang manu-manong paglalagay ng datos ay may error rate na 1-5%, na nagdudulot ng bilyong halaga ng pagkalugi taun-taon.

Laging eksakto ang gawa ng automated agent—hindi tulad ng pagod na financial analyst.

Mga Gamit ng mga AI agent assistant

Awtomasyon ng suporta sa kustomer

Pinapadali ng AI agent assistant ang customer support sa pamamagitan ng pag-awtomatiko ng paulit-ulit na tanong at pagbibigay ng mabilis at tumpak na sagot.

Ang mga assistant na ito, na kadalasang ginagamit bilang customer service chatbots, ay gumagamit ng NLU para maintindihan ang tanong ng customer at makasagot nang tama agad.

Halimbawa, ginagamit ng isang telecommunications company ang AI agent assistant para sagutin ang mga madalas itanong gaya ng, ‘Ano ang mga pricing plan ninyo?’ o ‘Paano ko ire-reset ang password ko?’

Kusang kinukuha ng assistant ang sagot mula sa knowledge base at agad na nagbibigay ng tugon, kaya nagsisilbi itong FAQ chatbot at AI agent assistant dahil kaya nitong gumana nang matalino at mag-isa.

Pag-iskedyul ng appointment

Wala na ang panahon ng paulit-ulit na palitan ng mensahe para lang mag-set ng meeting. Pinapadali at ina-automate ng AI agent assistant ang proseso sa pamamagitan ng pag-coordinate batay sa availability at pag-aadjust kung kinakailangan.

Halimbawa, ginagamit ng isang consulting firm ang AI agent assistant para i-coordinate ang meeting ng kliyente. Kapag humiling ang consultant ng, ‘Mag-iskedyul ng meeting kay Client A sa susunod na linggo,’ sinusuri ng assistant ang kalendaryo ng consultant at, batay sa availability ng kliyente, nagbu-book ng oras na maginhawa para sa lahat. Nagpapadala rin ito ng awtomatikong paanyaya at paalala sa magkabilang panig.

Tulong sa e-commerce

Pinapadali ng AI agent assistant ang pamimili sa pamamagitan ng:

• Pagbibigay ng personalisadong rekomendasyon ng produkto.
• Pagsagot sa mga tanong ng customer.
• Pagganap bilang chatbot para sa e-commerce sa mga website at social media.

Halimbawa, sinusuri ng AI agent assistant ang kasaysayan ng pag-browse ng customer para magrekomenda ng mga kaugnay na produkto. Kung madalas bumili ng fitness gear ang customer, maaaring magmungkahi ang assistant ng bagong kagamitan o damit pang-ehersisyo habang nag-uusap sila.

Awtomasyon ng proseso ng pagkuha

Mapapadali ang proseso ng pagkuha ng empleyado gamit ang AI agent assistant, na pinapadali ang mga gawain tulad ng pagsusuri ng resume at pag-iskedyul ng interview.

Halimbawa, ginagamit ng isang recruitment agency ang AI agent assistant para i-scan ang mga resume batay sa partikular na kwalipikasyon at i-ranggo ang mga kandidato ayon sa pagiging akma nila. Maaari ring mag-iskedyul ng interview ang isa pang AI agent assistant sa pamamagitan ng pag-coordinate sa pagitan ng kandidato at hiring manager.

Pamamahala ng logistics at imbentaryo

Kaya ng AI agent assistant na subaybayan ang mga padala at pamahalaan ang imbentaryo.

Halimbawa, ginagamit ng isang warehouse ang AI agent assistant para bantayan ang imbentaryo sa real-time. Kapag bumaba ang stock sa itinakdang antas, awtomatikong nag-oorder ang assistant para maiwasan ang pagkaubos ng supply.

Pagpapagana ng benta

Tinutulungan ng AI agent assistant, kabilang ang sales chatbots, ang sales team sa pag-awtomatisa ng pamamahala ng lead, pag-iskedyul ng follow-up, at pagbibigay ng kapaki-pakinabang na impormasyon.

Halimbawa, kinikilala ng AI agent assistant ang mga lead sa pamamagitan ng pagsusuri ng kilos at datos ng customer, at inuuna ang pinakamagandang oportunidad para sa sales team.

Kolaborasyon ng koponan sa loob ng organisasyon

Sa mga opisina, pinapadali ng AI agent assistant ang kolaborasyon ng koponan sa pamamagitan ng pamamahala ng iskedyul at daloy ng trabaho.

Maaaring gamitin ng project manager ang AI agent assistant para mag-assign ng mga gawain at subaybayan ang progreso ng bawat koponan. Nagpapadala ang assistant ng awtomatikong paalala para manatiling nasa tamang oras ang lahat.

Tulong sa pangkalusugan

Ang AI agent assistant, tulad ng healthcare chatbots, ay tumutulong sa mga propesyonal sa kalusugan sa pamamagitan ng pag-awtomatiko ng mga administratibong gawain at pagbibigay ng personalisadong pangangalaga sa pasyente.

Halimbawa, kayang i-transcribe ng AI agent assistant ng doktor ang mga tala ng pasyente habang nagkonsultasyon at awtomatikong ina-update ang electronic health records, kaya nakakatipid ng oras.

Paano Gumagana ang mga AI agent assistant

1. Pagtanggap ng input

Nagsisimula ang proseso kapag nakatanggap ng input ang AI agent assistant mula sa user o isang integrated na sistema. Maaaring sa iba’t ibang anyo ito, tulad ng:

• Text-based na kahilingan – Mga mensaheng ipinadala sa chat platform gaya ng Slack, Microsoft Teams, o WhatsApp.
• Voice command – Mga sinabing utos na pinoproseso ng virtual assistant.
• Email at form submission – Kayang kunin ng assistant ang mahahalagang detalye mula sa structured na datos, gaya ng meeting request o tanong ng customer.
• API trigger at system event – Kayang awtomatikong kumilos ng AI assistant batay sa update ng sistema, tulad ng paglikha ng ticket sa IT help desk platform.

2. NLU

Kapag natanggap na ang input, pinoproseso ito ng AI agent assistant gamit ang NLU para maintindihan ang kahulugan at konteksto. Sinusuri nito ang kahilingan at tinutukoy ang mahahalagang bahagi gaya ng:

• Intent: Layunin ng kahilingan (hal., pag-iskedyul ng meeting).
• Mga kalahok: Mga taong kasali (John, Sarah, Alex).
• Panahon: Tinukoy na petsa o linggo (susunod na linggo).

Sa kahilingang ‘Mag-iskedyul ng meeting kina John, Sarah, at Alex para sa susunod na linggo,’ kayang tukuyin ng assistant ang mga detalye para maisagawa nang tama ang gawain.

3. Pag-unawa sa konteksto

Gamit ang konteksto at kasaysayan ng datos, pinapersonalisa ng AI agent assistant ang sagot at tinitiyak ang pinakaakmang solusyon.

• Availability ng kalendaryo – Sinusuri nito ang iskedyul nina John, Sarah, at Alex para makahanap ng bakanteng oras.
• Paulit-ulit na pattern – Kung mas gusto ni Sarah ang meeting sa umaga, inuuna ng assistant ang maagang oras sa pag-iskedyul.
• Mga kagustuhan ng user – Kung iniiwasan ni Alex ang meeting tuwing Lunes, awtomatikong hindi isasama ng assistant ang araw na iyon.
• Pagbabalanse ng gawain – Tinitingnan kung puno na ang iskedyul ng user at iniiwasan ang sunud-sunod na meeting.
• Kaalaman sa lokasyon – Kung nasa iba’t ibang time zone ang mga miyembro ng koponan, magmumungkahi ito ng oras na akma sa lahat.

4. Pagsasagawa ng gawain

Kusang isinasagawa ng AI agent assistant ang kinakailangang gawain at pinamamahalaan ang lahat ng detalye. Sa yugtong ito, ginagawa nito ang mga sumusunod:

• Nag-iiskedyul ng meeting sa pinakaakmang oras (hal., Martes ng 10 AM).
• Nagbu-book ng conference room para matiyak na may magagamit.
• Nagpapadala ng paanyaya sa kalendaryo sa mga kalahok, kasama ang placeholder para sa agenda.

5. Pagbuo ng output

Gumagawa ang AI agent assistant ng sagot gamit ang natural language generation (NLG) at ibinabahagi ang resulta sa pinuno ng kumpanya.

Nagpapadala ang assistant ng Slack message: ‘Naiskedyul na ang meeting kina John, Sarah, at Alex sa Martes ng 10 AM sa conference room.’

6. Pagkatuto at pagbuti

Patuloy na natututo at umaangkop ang AI agent assistant sa pamamagitan ng pagmamasid sa kilos ng user. Sa paglipas ng panahon, pinapahusay nito ang pagdedesisyon batay sa pattern ng paggamit at feedback.

Halimbawa, kung madalas baguhin ni Sarah ang meeting tuwing Lunes ng umaga, aayusin ng assistant ang mga susunod na iskedyul para iwasan ang oras na iyon. Natutukoy din nito ang mas malawak na pattern, tulad ng paboritong haba ng meeting o karaniwang conflict, kaya mas gumaganda ang mga mungkahi nito.

7. Pag-eskalate

Kung lumampas sa kakayahan ng assistant ang gawain, ipapasa nito ang isyu sa tao kasama ang konteksto.

Halimbawa, kung walang available na oras sa susunod na linggo, aalertuhan ng assistant ang pinuno ng kumpanya: ‘Hindi ako makahanap ng oras na akma sa lahat ng kalahok sa susunod na linggo. Gusto mo bang magmungkahi ako ng ibang linggo o direktang kontakin ang mga kalahok para sa kanilang kagustuhan?’

Pangunahing Katangian ng mga AI agent assistant

Awtomatikong gawain

Ang mahusay na AI agent assistant ay kayang pamahalaan ang mga paulit-ulit na gawain gaya ng pag-iskedyul ng mga appointment o pagpapadala ng mga paalala.

Pagsasama sa iba't ibang channel

Upang makapagbigay ng tuloy-tuloy na suporta, kailangang gumana ang AI agent assistant sa iba't ibang plataporma tulad ng email, chat, social media, mga mobile app, at mga voice assistant.

Umaangkop ang AI agent assistant sa kilos ng user sa pamamagitan ng pagsusuri ng nakaraang interaksyon at kagustuhan.

Maaari itong magmungkahi ng mga kaugnay na produkto batay sa kasaysayan ng pag-browse o mga naunang binili.

Kakayahang lumaki

Dapat kayang sumabay ng AI agent assistant sa paglago ng negosyo, kaya nitong hawakan ang mas maraming gawain nang hindi bumababa ang bilis o katumpakan.

Halimbawa, sa panahon ng holiday sale, dapat nitong kayang sagutin ang libo-libong tanong ng mga customer nang sabay-sabay.

Real-time na pagproseso ng datos

Mahalaga ang kakayahang mag-analisa at magproseso ng impormasyon agad para sa AI agent assistant. Dahil dito, mabilis itong makapagdesisyon at makapagbigay ng tumpak na sagot.

Halimbawa, kayang magbigay ng live tracking update ng assistant para sa mga padala, kaya laging may access ang customer sa pinakabagong impormasyon.

Pagsasama sa kasalukuyang mga kasangkapan

Maghanap ng kasangkapan na madaling maisama sa CRM at iba pang sistema ng negosyo.

Kasama rito ang:

• Pag-sync sa Google Calendar.
• Pagsasama sa Salesforce.
• Pagkonekta sa Slack.

Sariling pagkatuto at pag-angkop

Ang epektibong AI agent assistant ay patuloy na umuunlad gamit ang machine learning para umangkop at mapabuti ang performance. Kaya nitong:

• Matutong humawak ng mga bagong uri ng tanong ng customer, tulad ng mga na-update na FAQ o nagbabagong pangangailangan ng customer.
• Mag-adapt sa mga pana-panahong uso, tulad ng pagbibigay-priyoridad sa mga tanong na may kaugnayan sa mga pista o okasyon.
• Pagbutihin ang pagsasagawa ng mga gawain batay sa puna ng mga gumagamit.

Matatag na seguridad at pagkapribado

Dapat sumunod ang mga AI agent assistant sa pinakamahuhusay na kasanayan sa seguridad para sa mga chatbot upang maprotektahan ang sensitibong datos at mapanatili ang tiwala ng mga gumagamit. Kabilang dito ang paggamit ng encryption at pagsunod sa mga regulasyon ng industriya tulad ng GDPR o HIPAA, depende sa gamit.

Halimbawa, kung ang AI assistant ay humahawak ng mga transaksyon ng customer, dapat nitong ligtas na iproseso ang impormasyon ng bayad, pigilan ang hindi awtorisadong pag-access, at bawasan ang panganib ng panlilinlang.

Kakayahan sa pag-eskalate

Dapat may kakayahan ang AI agent assistant na mag-eskalate ng mga usapin upang matiyak na ang mga komplikado o sensitibong gawain ay naaasikaso nang tama habang pinapanatili ang mataas na containment rate para sa mas simpleng sitwasyon.

Kung may customer na mag-ulat ng teknikal na problema, maaaring ilipat ng assistant ito sa isang support representative, kasama ang buod ng pag-uusap para sa maayos na paglipat.

Paano Magpatupad ng AI agent assistant

1. Tukuyin ang pangunahing pangangailangan ng negosyo

Bago magpatupad ng AI agent assistant, tukuyin muna ang mga bahagi ng iyong negosyo kung saan makakapagbigay ng pinakamalaking halaga ang mga tool na ito. Magsimula sa mga paulit-ulit at matagal na gawain na hindi nangangailangan ng komplikadong pagpapasya.

Kung ang pokus mo ay automation na may kaunting pag-coding, nag-aalok ang Botpress ng visual builder at Autonomous Nodes na nagpapahintulot sa AI agent assistant na magpasya kung kailan susunod sa istrukturadong daloy at kailan gagamit ng LLMs.

2. Pumili ng plataporma

Ang pagpili ng pinakamainam na AI chatbot platform para sa iyong AI agent assistant ay mahalaga upang matiyak na ito ay akma sa iyong pangangailangan at layunin sa negosyo.

Magsimula sa pagtukoy ng mga tampok na pinakamahalaga para sa iyong gamit, tulad ng automation ng gawain, suporta sa maraming channel, kakayahan sa integrasyon, at scalability. Suriin ang mga plataporma na tumutugon sa iyong industriya o sa mga hamon na nais mong solusyonan.

Ihambing ang mga opsyon batay sa mga salik tulad ng gastos at kakayahang i-customize. Ang pagsubok ng trial versions at pagkuha ng puna mula sa mga pangunahing stakeholder ay makakatulong sa iyong desisyon.

3. Sanayin ang assistant

Bigyan ang assistant ng kaugnay na datos, mga workflow, at knowledge base gamit ang retrieval-augmented generation (RAG) upang matiyak ang tamang pagganap.

Halimbawa, sanayin ito na sagutin ang mga madalas itanong, maintindihan ang mga kagustuhan sa iskedyul, o magproseso ng mga tala sa pananalapi. Patuloy na i-update ang pagsasanay nito habang may mga bagong sitwasyon, upang manatili itong epektibo at akma sa pangangailangan ng negosyo.

4. Magsimula sa pilot program

I-deploy ang iyong AI agent assistant sa maliit na saklaw bago ang ganap na paglulunsad.

• Subukan ito sa isang partikular na departamento (hal. customer support o pag-schedule ng appointment).
• Kunin ang puna ng mga gumagamit upang mapabuti ang mga interaksyon at maresolba ang mga suliranin.
• Subaybayan ang aktwal na pagganap upang matiyak ang katumpakan at bilis ng tugon.

Nagbibigay ito ng pagkakataon para sa kinakailangang pag-aayos bago ipalawak sa buong negosyo.

5. I-configure ang mga workflow at integrasyon

Dapat nakakonekta ang AI agent assistant sa mga umiiral na sistema upang maging epektibo.

• I-sync ito sa mga CRM at mga tool sa pag-schedule.
• Gamitin ang AI orchestration upang i-automate ang mga multi-step na workflow (hal. pagkuha ng availability ng kalendaryo habang isinasabay ang kagustuhan ng kliyente).
• Tiyakin na kaya nitong kunin at i-update ang real-time na impormasyon sa iba't ibang plataporma.

6. I-optimize at pagbutihin batay sa aktwal na paggamit

Umuunlad ang AI assistant sa pamamagitan ng interaksyon. Patuloy na pagbutihin ang pagganap sa pamamagitan ng pagsusuri ng chatbot analytics at pag-aayos ng mga workflow.

Mga KPI na dapat bantayan:

• Antas ng pagpigil.
• Bilis ng pagtugon.
• Dalas ng mga error o pag-eskalate.
• Kasiyahan ng gumagamit.

7. Palawakin at dagdagan ang saklaw

Kapag naging matagumpay ang pilot phase, palawakin ang kakayahan ng assistant.

• Magdagdag ng iba pang mga gamit, tulad ng pagkwalipika ng lead o pagsubaybay ng order.
• I-deploy ito sa mas maraming departamento o mga channel na nakaharap sa customer.
• Iangkop ang mga tungkulin nito batay sa nagbabagong pangangailangan ng negosyo.

8. Tiyakin ang pagsunod sa seguridad

Dahil humahawak ng sensitibong datos ang AI agent assistant, kailangang may matibay na hakbang sa seguridad.

• Gumamit ng encryption, access control, at pag-anonymize ng datos.
• Tiyakin ang pagsunod sa mga regulasyon tulad ng GDPR, HIPAA, o PCI DSS.
• Regular na suriin ang mga polisiya sa seguridad upang mapanatili ang integridad at pagkapribado ng datos.

9. Turuan at isali ang iyong koponan

Para sa matagumpay na paggamit, kailangang maintindihan ng mga empleyado kung paano epektibong gamitin ang assistant.

• Sanayin ang mga koponan sa mga pangunahing kakayahan at pinakamahuhusay na kasanayan.
• Magbigay ng mga aktwal na halimbawa kung paano nito pinadadali ang mga workflow.
• Hikayatin ang pagbibigay ng puna upang mapabuti ang mga tugon at karanasan ng gumagamit.

10. Patuloy na paunlarin at i-optimize

Lalong gumagaling ang AI agent assistant sa tuloy-tuloy na pagkatuto. Regular itong i-update gamit ang bagong datos, ayusin ang mga workflow batay sa kung ano ang gumagana (o hindi), at pakinggan ang puna ng gumagamit para sa mga pagpapabuti.

Manatiling updated sa mga bagong pag-unlad sa AI upang mapahusay ang kakayahan nito at mapanatili itong mahalagang kasangkapan habang lumalaki at nagbabago ang iyong negosyo.

Gawing bahagi ng iyong koponan ang AI agent assistant

Magulo ang buhay sa trabaho, pero pinapasimple ng AI agent assistant ang lahat mula sa pamamahala ng gawain hanggang sa pagpapabuti ng pakikisalamuha sa customer.

Ang Botpress ay isang platapormang walang hangganang mapapalawak para sa paggawa ng AI agent assistant.

Sa mga paunang nakahandang integrasyon at malawak na aklatan ng mga tutorial, madali kang makakagawa mula sa simula. Ang visual builder at Autonomous Nodes nito ay nagpapahintulot sa AI assistant na humawak ng masalimuot na mga workflow at mag-integrate nang maayos sa mga umiiral na sistema.

Simulan ang paggawa ngayon. Libre ito.

O makipag-ugnayan sa aming sales team para makapagsimula.

FAQs

1. Paano naiiba ang AI agent assistant sa tradisyonal na chatbot o virtual assistant tulad ng Siri o Alexa?

Ang AI agent assistant ay naiiba sa tradisyonal na chatbot o voice assistant tulad ng Siri o Alexa dahil ito ay nakatuon sa pagtapos ng gawain at pag-abot ng layunin. Kaya nitong magplano at magsagawa ng mga multi-step na workflow (tulad ng pag-reschedule ng meeting o pagtapos ng onboarding task) nang mag-isa, hindi lang basta tumutugon sa mga nakatakdang utos o tanong.

2. Ano ang mga limitasyon ng AI agent assistant sa kasalukuyan?

Ang pangunahing limitasyon ng AI agent assistant ay ang pag-unawa sa mga emosyonal o malabong tagubilin, at ang paghawak ng mga hindi inaasahan o kakaibang sitwasyon nang walang interbensyon ng tao o fallback flow.

3. Kailangan ba ng AI agent assistant ng koneksyon sa internet sa lahat ng oras para gumana?

Oo, karamihan ng AI agent assistant ay nangangailangan ng tuloy-tuloy na koneksyon sa internet dahil umaasa ito sa cloud-based na large language models (LLMs), real-time na pagkuha ng datos, at API integration, bagamat may ilang lokal na gawain (hal. simpleng paalala o offline na tool) na maaaring hawakan gamit ang edge deployment o naka-cache na lohika.

4. Paano ko sasanayin ang AI assistant kung wala akong malalaking proprietary dataset?

Maaari mong sanayin ang AI assistant gamit ang retrieval-augmented generation (RAG), kung saan kumukuha ang assistant ng kaalaman mula sa sarili mong mga dokumento, kaya makakapagbigay ito ng tamang sagot nang hindi kailangan ng tradisyonal na model fine-tuning.

5. Ano ang pagkakaiba ng rule-based at LLM-powered na AI assistant?

Ang pagkakaiba ng rule-based at LLM-powered na AI assistant ay ang rule-based assistant ay sumusunod sa mahigpit na decision tree o hardcoded na lohika, samantalang ang LLM-powered assistant ay nakakaunawa ng input ng gumagamit sa natural na wika at nakakabuo ng mas flexible na tugon nang hindi kailangan ng nakatakdang script.