常見問題聊天機器人終極指南 (2025)

情境式 AI 代理

AI 代理是其中的佼佼者，其功能遠超過一般常見問題機器人。透過LLMs ，它可以採取進階行動，以便更好地告知使用者。例如，AI 代理可以

• 查詢目前庫存的可用性（用於電子商務聊天機器人）
• 建議個人化產品
• 回溯之前與使用者的對話
• 變更密碼
• 排除技術問題
• 預約與銷售代表會面（作為AI 增強型銷售漏斗的一部分）

基於LLM 的動態聊天機器人

完美的中間選擇：LLM 代理可以彈性回應使用者，回答各種使用者的問題（即使他們使用俚語、拼錯字，或是以您的聊天機器人從未見過的方式詢問）。

由於這些 AI 聊天機器人由大型語言模型驅動，因此可以與您的使用者進行複雜的對話。您以前可能用過的一個聊天機器人是 ChatGPT.

如果您想要的只是簡單的常見問題，LLM 聊天機器人是最好的選擇。考慮到常見問題機器人的簡單性，您最好的選擇是自己建立一個客製化的聊天機器人。

基於靜態規則的聊天機器人

如果您曾與聊天機器人有過沮喪的經驗，那很可能是一個靜態、以規則為基礎的聊天機器人。

這些常見問題機器人遵循一個簡單的程序（早在現今大多數聊天機器人所使用的 AI 創新技術之前就已實現）。它們會收到一份問題清單和一份答案清單，然後向全世界發佈。 

雖然這些機器人很老舊，但仍有其存在的價值。儘管我腦海裡還說不出一個來。即使是AI 學習夥伴也比簡單的閃存卡機器更能滿足您的需求。

全天候支援

沒有人喜歡等待。等待很糟糕。而常見問題聊天機器人可以確保使用者即使在營業時間以外也能獲得即時協助。全天候支援可能是推動組織使用聊天機器人的最大好處。

可跨渠道擴充

無論您的使用者喜歡網站聊天、WhatsApp 或Slack ，FAQ 聊天機器人都能滿足他們的需求。 

它可讓每個通路的答案保持一致 - 不同的服務代表不會再提供衝突的資訊。

高性價比

僱用更多的客服人員來處理重複的查詢是很昂貴的。常見問題機器人只需付出極少的成本，就能完成繁重的工作，而且不會降低品質。

節省員工時間

常見問題聊天機器人會處理讓您的團隊疲於奔命的重複問題。有了處理常見問題的機器人，員工可以專注於解決真正的問題 - 而不是今天已經第十次回答「您的退貨政策是什麼？

1) RAG

Retrieval-augmented generation (RAG)技術可以將傳統LLM 所產生的幻覺風險降到最低。

人工智慧中的檢索增強生成 (RAG) 是一種結合了 a) 檢索相關外部資訊和 b) AI 生成回應的技術，可提高準確性和相關性。

而不是依賴大型語言模型的生成（ LLMs ），RAG 模型的回應由 AI 代理建構者指定的知識庫提供信息，例如公司的網頁或人力資源政策文件。

如果您要建立 FAQ 聊天機器人，請選擇具有強大 RAG 方法的知識庫平台。 

2)vingt-cent法則

Vingt-cent = 法文的 20 百

永勝定律規定您應該將常見問題聊天機限制在二十個主題和一百個常見問題。如果超過這個數目，您應該建立一個授權架構，確保每個常見問題聊天機都能發揮最佳效能。

我們的團隊在建立了數百個會話助理後，想出了這個規則。 

這是一種經驗法則，可協助您以可維護的方式來組織內容，並讓 NLU 發揮最大效率。

1) 整合管道

FAQ 聊天機器人需要隨時隨地滿足使用者的需求。這意味著它應該在網站、行動應用程式、訊息平台 (例如WhatsApp,Slack)，甚至語音助理等多種管道上無縫運作。這可確保使用者無論在何處與聊天機器人互動，都能獲得一致的答案。

2)LLM機器人

由LLMs 驅動的常見問題聊天機器人可以處理比傳統基於規則的機器人更複雜的查詢。LLMs ，讓聊天機器人可以：

• 瞭解各種形式的使用者問題
• 有效處理自然語言
• 即使使用者輸入不完整或不正式，也能提供準確、自然的回應

3) RAG

擷取增強生成功能可讓您的機器人回答關於複雜檔案的複雜問題。例如，RAG 可以讓您的常見問題聊天機器人能夠

• 從 100 頁的技術手冊中提取詳細的產品規格
• 在法律政策文件中尋找資格規則
• 從多張 Excel 檔案中擷取定價層級
• 提供使用者手冊中的疑難排解步驟

4) 即時知識更新

具有即時知識更新功能的常見問題聊天機器人可確保使用者永遠獲得最新的資訊。 

不論是產品目錄、政策更新或定價變更，機器人都能從即時資料來源取得資料，提供精確的答案，無須手動介入。

5)豐富的媒體回應

現代的常見問題聊天機器人不只限於文字式的回答。它應該可以提供豐富的媒體回應，例如圖片、視訊、可下載檔案和其他內容的連結。

6) 存取控制

存取控制可確保常見問題聊天機器人可以處理公共和私人知識庫。例如，員工的內部常見問題可能需要安全認證才能存取敏感資訊，而面向客戶的常見問題則仍可公開存取。

客戶支援 

1. 回答常見的產品或服務問題
2. 提供退貨、換貨和退款政策
3. 引導使用者完成疑難排解步驟
4. 提供即時出貨或訂單狀態更新
5. 分享定價、折扣和促銷細節
6. 處理預約或預約相關的查詢
7. 處理常見的安全或隱私問題

內部知識管理

8. 協助員工尋找人力資源政策或福利資訊
9. 提供常見問題的 IT 疑難排解步驟
10. 為新員工提供入職指南
11. 回答有關內部工具或工作流程的問題
12. 分享公司政策與合規準則

銷售和行銷 

13. 提供產品比較或功能詳細資訊
14. 股票定價計劃和訂購選項
15. 為銷售團隊提供銷售線索資格常見問題 (人工智能銷售線索產生的一部分)
16. 回答關於試用期或演示的問題

一般自助服務

17. 為出席者分享活動或網路研討會常見問題
18. 提供文件或使用者手冊摘要
19. 回答社區或論壇參與問題
20. 提供自助服務動作的逐步指南

1) 挑選平台

首先選擇一個適合您需求的聊天機器人平台。尋找一個支援動態知識庫、多管道部署和 AI 驅動回應的平台。

嘗試尋找：

• 教學：他們提供入門支援嗎？
• 整合選項：它能與您的網站、CRM 或訊息應用程式連線嗎？
• 自訂：它是否允許您調整機器人的語氣、後備回應和外觀？

2) 上傳您的常見問題資料為知識庫

一旦您的平台設定完成，請收集您的常見問題內容。這可能包括有關您的產品、服務、定價或政策的常見問題。 

將這些資料上傳到您的平台作為知識庫，並依主題加以組織，以提高擷取的精確度。請確保您的答案清楚、簡潔，而且是最新的 - 請記住，機器人的優點在於它所提供的資訊！

3) 設定您的聊天機器人

上傳您的常見問題資料後，自訂您的機器人行為。這可能包括

• 設定機器人不知道答案時的後備回應
• 調整置信臨界值以確保準確性
• 調整機器人的語調以符合您的品牌

對於更進階的機器人，您可以啟用聊天機器人可能採取的行動 - 例如通知人類您的使用者需要進階的協助。

4) 跨渠道部署

無論您的使用者在哪裡，您的 FAQ 聊天機器人都應該可以使用。大多數平台都允許您在多種管道部署您的機器人 - 例如您的網站、WhatsApp 、Slack 或Notion 等內部工具。 

5) 測試與重申

沒有一個聊天機器人在推出時是完美的。透過模擬真實對話、追蹤分析和收集使用者回饋來測試您的聊天機器人。找出它能很好地回答哪些問題，哪些地方有不足。 

定期更新您的知識庫，以保持回覆的相關性，根據需要調整後備流程，並改善置信度臨界值以提高準確性。 

最好的聊天機器人是那些隨著時間持續改進的機器人。

1.託管我自己的常見問題聊天機器人好還是使用管理服務好？

託管您自己的聊天機器人還是使用管理服務更好，取決於您的資源和目標：自行託管讓您擁有完整的控制權、資料所有權和客製化選項，但需要開發人員努力維護和擴充。托管服務可減少技術開銷、提供自動更新和支援，非常適合需要在沒有繁重基礎架構的情況下快速啟動的團隊。

2.我可以將 FAQ 聊天機與 Alexa 或 Google Assistant 等語音助理整合嗎？

是的，您可以透過 Alexa 或 Google Assistant 各自的開發者平台（Alexa Skills Kit 或 Google Actions SDK）發佈您的常見問題聊天機器人，並調整互動模型以配合語音輸入和輸出，將您的常見問題聊天機器人與 Alexa 或 Google Assistant 等語音助理整合。這包括將文字式意圖轉換為語音友善的提示和回應。

3.評估常見問題聊天機器人的效能時，我應該注意哪些分析？

評估常見問題聊天機器人的效能時，關鍵指標包括解決率（機器人成功回答的頻率）、回復率或錯誤率（未能正確回答的頻率）、使用者滿意度（通常透過問卷調查或拇指向上/向下收集），以及參與度指標，如會話長度或退出點。 

4.我可以針對我的特定產業或術語微調基礎LLM 模型嗎？

是的，您可以使用特定領域的範例來訓練自訂模型，或是使用經整理的知識庫來進行檢索增強產生 (RAG)，藉此微調底層LLM 模型。這可讓模型瞭解貴公司的術語並作出回應，而無需從頭重新訓練完整的模型。

5.我應該何時從 FAQ 聊天機器人過渡到完整的 AI 助理或代理？

當使用者開始要求個人化、情境感知的回應、執行交易、或與後端系統互動（例如預約、帳戶更新或疑難排解）時，您應該從 FAQ 聊天機器人轉換為完整的 AI 助理或代理。這時候，靜態的答案就不夠用了 - AI 助理可以管理工作流程並適應使用者的需求。