- RAG 聊天機器人結合了檢索與語言產生,提供比傳統機器人更精準、更能感知情境的答案。
- RAG 透過存取外部資料而非僅依賴語言模型的內部知識,可減少錯誤並提昇可靠性。
- 應用範圍包括常見問題解答、客戶支援、知識密集型產業,以及任何需要精確資訊的場景。
- 建立 RAG 機器人需要設定專案、撰寫清楚的行為指示,以及連接知識來源。
聊天機器人正在重塑企業與使用者互動的方式,但許多聊天機器人在情境與精確度方面仍有不足。這就是檢索增強世代 (Retrieval-Augmented Generation, RAG)介入的原因。
RAG 結合了知識擷取與語言產生的優勢,讓聊天機器人可以存取外部資料,並提供精確、具情境感知的答案。結果如何?減少誤差、減少資源浪費、提供更可靠的回應。
在本指南中,我們將帶您完成建立您自己的 RAG 聊天機器人的步驟 - 從定義它的行為到無縫部署。
RAG 聊天機器人的應用
您是否正在邁出第一步,將 RAG 驅動的聊天機器人整合到您的產品、專案或興趣中?讓我們來探討一些更廣泛的應用程式,這些應用程式可以使用為您量身打造的知識型聊天機器人來增強功能。
如何建立 RAG 聊天機器人
使用Botpress 創建 RAG 聊天機器人是一個簡單直接的過程。以下是一步一步的入門指南。在本教程中,我們將建立一個 Book Trivia 聊天機器人。一旦建立,聊天機器人就可以使用相關整合部署到多種管道。
步驟 2:寫出清晰的指令集
指令對您的 RAG 聊天機器人的行為非常重要,可以在 Studio 中編輯「指令」區段來加入。指定聊天機器人應該如何擷取和呈現資訊。
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在撰寫指令集時,應涵蓋下列各點:
- 定義機器人應優先使用外部知識來源,而非內部模型資料。
- 概述回應的語氣和風格,最好透過範例對話和回覆來完成。
以下是概述「服裝網站常見問題」聊天機器人行為的指令集範例:
使命:
協助使用者探索永續時尚、瞭解環保材質,並對道德採購的服飾做出明智的選擇。
個性特徵:
- 知識淵博:從知識庫中提供準確的答案。
- 友善: 溫暖且平易近人。
- 鼓舞人心:鼓勵永續選擇。
- 透明: 只分享經過驗證的資訊。
能力:
- 教育:使用知識庫解釋可持續時裝原則、環保材料和認證。
- 協助:嚴格根據核准資料推薦產品並提供資訊。
- 啟發: 強調道德時尚的好處,不帶個人意見。
- 參與:清楚且有禮貌地回應查詢,若無法取得答案,則將使用者重新導向支援。
語調:
- 積極、專業、不使用術語。
- 尊重和體諒,以確保提供支援體驗。
行為規則:
- 僅使用所提供的知識庫 (例如:Wikipedia 、Green Threads 文件)。
- 如果沒有答案,請告知使用者並建議諮詢 Green Threads 的客戶支援。
回應政策範例:
查詢:"什麼是有機棉花?
回答:「有機棉花在種植時不使用有害的殺蟲劑或合成肥料,減少對環境的影響」。
詢問「可以告訴我您們的退款政策嗎?」
回答:"我沒有這方面的資訊:"我沒有這方面的資訊。請造訪我們的網站或聯絡支援部門尋求協助"。
步驟 3:新增知識來源
為了讓您的 RAG 聊天機器人更有效率,請將它連接到相關的外部知識,例如 PDF 文件、網站 URL 或 API。以下是您的做法:
- 前往Botpress 中的「知識庫」部分。
- 上傳文件或新增網站 URL 作為來源。
- Botpress 自動為內容編制索引,將內容分割成較小的、可檢索的知識塊。

步驟 4:自訂聊天機器人的身分
個人化您聊天機器人的名稱和個性,以符合您的使用情況。這個關鍵步驟可確保您的聊天機器人不會誤認自己為ChatGPT 或 Claude。
- 前往 「機器人詳細資訊」
- 按一下「Generate」(建立),根據聊天機器人的指示和資料為它建立一個身份,或是手動寫一個。

步驟 5:部署您的聊天機器人
聊天機器人現在可以預覽和分享了。以下是您可以存取和測試的方式:
- 在Botpress Studio 中,按一下「發佈」以部署您的 RAG Chatbot。
- 複製連結並開始會話!

步驟 6:自訂您聊天機器人的外觀
想要進一步自訂您的Webchat ,以符合您的品牌和聲音?只要點選「分享」中的「自訂Webchat」即可。

使用 RAG 建立更聰明的聊天機器人
RAG 驅動的聊天機器人正在改變企業提供精確、即時答案、優化工作流程和提升使用者體驗的方式。利用Botpress 提供的工具,您可以輕鬆建立智慧型聊天機器人。
透過一鍵上傳知識庫以及與Slack,WhatsApp,Notion 等平台的無縫整合,您可以使用Botpress 在幾分鐘內部署強大的 RAG 聊天機器人。
今天就開始建立更聰明、情境感知的聊天機器人 - 免費。
常見問題
1.RAG 聊天機與傳統聊天機有什麼不同?
傳統的聊天機器人主要依賴預先寫好的回覆或內建的語言模型,而 RAG 聊天機器人可以從外部來源取得即時資訊,因此更擅長回答具體、最新的問題。
2.RAG 系統如何決定檢索哪些知識與產生哪些知識?
它會先從知識庫中尋找相關的資訊區塊,然後再利用這些資訊區塊產生自然、連貫的答案。有點像是在回覆之前查閱筆記。
3.我可以在不上傳外部知識來源的情況下使用 RAG 嗎?
技術上是的,但這有違目的。當RAG有外部資料可以使用時,它就會發揮其優點。這就像是給你的機器人一個滿腦子都是參考書的大腦。
4.RAG 是否適用於多語言應用程式?
絕對可以。只要您的知識來源和LLM 支援您需要的語言,RAG 聊天機就可以輕鬆處理多語言對話。
5.如何衡量檢索知識的準確性和相關性?
您可以檢查答案與使用者問題的匹配程度、追蹤回饋,甚至記錄使用了哪些來源。這一切都是為了確保機器人在正確的時間取得正確的資訊。