- Pinagsasama ng mga chatbot ng RAG ang pagkuha at pagbuo ng wika para sa mas tumpak, mga sagot sa konteksto kaysa sa mga tradisyonal na bot.
- Binabawasan ng RAG ang mga error at pinapalakas ang pagiging maaasahan sa pamamagitan ng pag-access sa panlabas na data sa halip na umasa lamang sa panloob na kaalaman ng modelo ng wika.
- Kasama sa mga application ang mga FAQ, suporta sa customer, industriyang mabigat sa kaalaman, at anumang senaryo na nangangailangan ng tumpak na impormasyon.
- Ang paggawa ng RAG bot ay nagsasangkot ng pag-set up ng isang proyekto, pagsulat ng malinaw na mga tagubilin sa pag-uugali, at pagkonekta ng mga mapagkukunan ng kaalaman.
Binabago ng mga chatbots kung paano nakikipag-ugnayan ang mga negosyo sa mga user, ngunit marami pa rin ang nakakaligtaan pagdating sa konteksto at katumpakan. Dito pumapasok ang Retrieval-Augmented Generation (RAG) .
Pinagsasama ng RAG ang mga lakas ng pagkuha ng kaalaman at pagbuo ng wika, na nagbibigay-daan sa mga chatbot na ma-access ang panlabas na data at maghatid ng mga tumpak at sagot sa konteksto. Ang resulta? Mas kaunting mga kamalian, mas kaunting nasayang na mapagkukunan, at mas maaasahang mga tugon.
Sa gabay na ito, dadalhin ka namin sa mga hakbang upang bumuo ng sarili mong chatbot na pinapagana ng RAG—mula sa pagtukoy sa gawi nito hanggang sa pag-deploy nito nang walang putol.
Mga aplikasyon ng RAG Chatbots
Ginagawa mo ba ang iyong mga unang hakbang patungo sa pagsasama ng mga chatbot na pinapagana ng RAG sa iyong produkto, proyekto, o libangan? Tuklasin natin ang ilang mas malawak na application na maaaring pahusayin gamit ang isang kaalamang chatbot na iniayon sa iyong mga pangangailangan.
Paano Gumawa ng RAG Chatbot
Paglikha ng RAG chatbot gamit ang Botpress ay isang tuwirang proseso. Narito ang isang hakbang-hakbang na gabay upang makapagsimula ka. Para sa kapakanan ng tutorial, gagawa kami ng isang Book Trivia chatbot. Kapag nabuo na, maaaring i-deploy ang chatbot sa maraming channel gamit ang mga nauugnay na pagsasama .
Hakbang 1: I-set up ang iyong proyekto
Magsimula sa pamamagitan ng paglikha ng isang bagong proyekto sa Botpress . Kapag naka-log in, piliin ang template na "Start from Scratch" para sa kumpletong pag-customize at flexibility.
Hakbang 2: Sumulat ng Malinaw na Set ng Pagtuturo
Mahalaga ang mga tagubilin para sa gawi ng iyong RAG chatbot at maaaring idagdag sa pamamagitan ng pag-edit sa seksyong 'Mga Tagubilin' sa Studio. Tukuyin kung paano dapat kunin at ipakita ng chatbot ang impormasyon.
.webp)
Kapag nagsusulat ng set ng pagtuturo, takpan ang mga sumusunod na punto:
- Tukuyin na dapat unahin ng bot ang mga external na mapagkukunan ng kaalaman kaysa sa data ng panloob na modelo.
- Balangkas ang tono at istilo ng pagtugon, pinakamahusay na gawin sa pamamagitan ng mga halimbawang pag-uusap at tugon.
Narito ang isang halimbawang set ng pagtuturo na nagbabalangkas sa gawi ng chatbot ng 'Website ng Damit':
Misyon : Tulungan ang mga user sa pag-explore ng napapanatiling fashion , pag-unawa sa eco-friendly na mga materyales, at paggawa ng matalinong mga pagpipilian tungkol sa etikal na pinagkukunan na damit. Mga Katangian ng Pagkatao : - Marunong: Nagbibigay ng mga tumpak na sagot mula sa base ng kaalaman. - Friendly: Mainit at madaling lapitan. - Nakapagbibigay-inspirasyon: Hinihikayat ang mga napapanatiling pagpipilian. - Transparent: Nagbabahagi lamang ng napatunayang impormasyon. Mga Kakayahan : - Ituro: Ipaliwanag ang mga prinsipyo ng sustainable fashion, eco-friendly na materyales, at certification gamit ang knowledge base. - Tulong: Magrekomenda ng mga produkto at magbigay ng impormasyon nang mahigpit mula sa naaprubahang data. - Magbigay inspirasyon: I-highlight ang mga benepisyo ng etikal na fashion nang walang mga personal na opinyon. - Makipag-ugnayan: Malinaw at magalang na tumugon sa mga query, na nagre-redirect sa mga user upang suportahan kung hindi available ang mga sagot. Tono : - Positibo, propesyonal, at walang jargon. - Magalang at nakikiramay upang matiyak ang isang karanasan sa pagsuporta. Mga Panuntunan sa Pag-uugali : - Gamitin lamang ang ibinigay na base ng kaalaman (hal, Wikipedia , mga dokumento ng Green Threads). - Kung walang makukuhang sagot, ipaalam sa user at imungkahi na kumonsulta sa suporta sa customer ng Green Threads. Halimbawang Patakaran sa Pagtugon : Query : "Ano ang organic cotton?" Sagot : "Ang organikong koton ay itinatanim nang walang nakakapinsalang pestisidyo o sintetikong pataba, na binabawasan ang epekto sa kapaligiran." Query : "Maaari mo bang sabihin sa akin ang iyong patakaran sa refund?" Sagot : "Wala akong impormasyong iyon. Mangyaring bisitahin ang aming website o makipag-ugnayan sa suporta para sa tulong."Hakbang 3: Magdagdag ng Mga Pinagmumulan ng Kaalaman
Upang gawing epektibo ang iyong RAG chatbot, ikonekta ito sa nauugnay na panlabas na kaalaman, gaya ng mga PDF na dokumento, URL ng website, o API. Narito kung paano mo ito magagawa:
- Pumunta sa seksyong “Knowledge Base” sa Botpress .
- Mag-upload ng mga dokumento o magdagdag ng mga URL ng mga website bilang mga mapagkukunan.
- Botpress Awtomatikong ini-index ang nilalaman, hinahati ito sa mas maliit, maaaring makuhang mga tipak ng kaalaman.
Hakbang 4: I-customize ang Pagkakakilanlan ng Chatbot
I-personalize ang pangalan at personalidad ng iyong Chatbot upang tumugma sa iyong use case. Tinitiyak ng mahalagang hakbang na ito na hindi mapagkakamalan ng iyong chatbot ang sarili nito ChatGPT o Claude.
- Tumungo sa "Mga Detalye ng Bot"
- I-click ang 'Bumuo' upang lumikha ng pagkakakilanlan para sa iyong chatbot batay sa mga tagubilin at data nito, o manu-manong magsulat ng isa.
Hakbang 5: I-deploy ang Iyong Chatbot
Ang chatbot ay handa na para sa pag-preview at pagbabahagi. Narito kung paano mo ito maa-access at masusubok:
- Sa Botpress Studio, i-click ang “I-publish” para i-deploy ang iyong RAG Chatbot.
- Kopyahin ang link at simulan ang pag-uusap!
Hakbang 6: I-customize ang Hitsura ng Iyong Chatbot
Naghahanap upang higit pang i-customize ang iyong Webchat upang iayon sa iyong tatak at boses? I-click lang ang “I-customize Webchat ” mula sa “Ibahagi”.
Bumuo ng Mas Matalinong Chatbots gamit ang RAG
Binabago ng mga chatbot na pinapagana ng RAG kung paano naghahatid ang mga negosyo ng tumpak, real-time na mga sagot, nag-o-optimize ng mga daloy ng trabaho, at nagpapalaki ng mga karanasan ng user. Gamit ang mga tool na ibinigay ng Botpress , maaari kang bumuo ng mga matatalinong chatbot nang madali.
Sa isang-click na pag-upload ng knowledge base at tuluy-tuloy na pagsasama sa mga platform tulad ng Slack , WhatsApp , Notion , at higit pa, maaari kang mag-deploy ng malalakas na RAG chatbots sa ilang minuto gamit Botpress .
Magsimulang bumuo ng mas matalinong , mga chatbot na alam sa konteksto ngayon—nang libre.
Mga FAQ
1. Ano ang pagkakaiba sa pagitan ng RAG chatbot at tradisyunal na chatbot?
Ang isang tradisyunal na chatbot ay kadalasang umaasa sa mga paunang nakasulat na tugon o sa built-in na modelo ng wika nito, habang ang isang RAG chatbot ay maaaring kumuha ng real-time na impormasyon mula sa mga panlabas na mapagkukunan upang ito ay mas mahusay sa pagsagot sa mga partikular at napapanahong mga tanong.
2. Paano nagpapasya ang isang RAG system kung anong kaalaman ang kukunin kumpara sa kung ano ang bubuo?
Hinahanap muna nito ang mga nauugnay na bahagi ng impormasyon mula sa base ng kaalaman nito at pagkatapos ay ginagamit iyon upang makabuo ng natural, magkakaugnay na sagot. Parang naghahanap ng notes bago sumagot.
3. Maaari ko bang gamitin ang RAG nang hindi nag-a-upload ng mga panlabas na mapagkukunan ng kaalaman?
Sa teknikal na oo, ngunit tinatalo nito ang layunin. Ang RAG ay kumikinang kapag mayroon itong panlabas na data na gagamitin. Ito ay tulad ng pagbibigay sa iyong bot ng utak na puno ng mga reference na libro.
4. Ang RAG ba ay angkop para sa mga multilinggwal na aplikasyon?
Talagang. Hangga't ang iyong mga mapagkukunan ng kaalaman at LLM suportahan ang mga wikang kailangan mo, ang isang RAG chatbot ay madaling humawak ng mga pag-uusap sa maraming wika.
5. Paano ko masusukat ang katumpakan at kaugnayan ng nakuhang kaalaman?
Maaari mong suriin kung gaano kahusay na tumutugma ang mga sagot sa mga tanong ng user, subaybayan ang feedback, o kahit na i-log kung anong mga source ang ginamit. Ang lahat ay tungkol sa pagtiyak na kinukuha ng bot ang tamang impormasyon sa tamang oras.
