- 您既可以快速連接OpenAI的GPT 進行基本使用，也可以使用量身打造的對話邏輯和 AI 提示建立完全自訂的機器人，進行更深入的控制。
- 自訂機器人包括建立一個訪問器來收集使用者的輸入、檢查是否收集到足夠資訊的邏輯，以及產生回饋的推薦步驟。
- 進階的機器人使用 AI Generate Text 來產生動態對話，並使用 AI Task cards 來分析對話、擷取細節，並決定下一步的步驟。
如果您嘗試構建自定義項If you're trying to build a custom GPT WhatsApp 聊天機器人，從未如此簡單。有很多方法可以讓你的機器人從設計到生產，無論你是否使用自定義 GPT 或聊天機器人構建平臺。
在這篇文章中，我會逐步教您如何建立GPT 聊天機器人並與WhatsApp 連線。我甚至會提供具體的編碼指示和範例來幫助您完成整個過程。
我們 內置 WhatsApp 集成 使連接您的 GPT-強大的聊天機器人。如果你是這個世界的新手 WhatsApp 聊天機器人，您可以閱讀我們的指南 最好的 WhatsApp 市場上的聊天機器人建立者 （儘管許多允許您免費構建）。
1.連線至WhatsApp
在開始之前，請確保您擁有 Facebook Business 帳戶和經過驗證的電話號碼——這些是集成所必需的 WhatsApp 到您的聊天機器人。
按照以下簡單步驟啟動 WhatsApp 頻道在您的 Botpress Cloud 帳戶：
- 導航到「頻道」部分。
- 選擇”WhatsApp“，然後輸入您的商家詳細資訊。
- 關聯您的 Facebook Business 帳戶和 配置你的 WhatsApp 數位。
2.選擇模板與建立
選項 1： WhatsApp 跟 OpenAI 習慣 GPT AI助手
當您直接通過構建時 OpenAI，您可以減少對自定義的控制 GPT的行為。但是，這是另一個可能適合您目的的快速簡便的選擇。
您甚至可以將高級工作流程添加到您的 OpenAI 使用我們的助手 ChatGPT AI 助手範本。
選項 2：更多控制 OpenAI 習慣 GPT AI助手
如果您有興趣建立一個客製化程度更高的聊天機器人，這就是您的選擇。
例如，我們將構建一個簡單的面試 GPT-類似機器人。機器人將通過自由式對話從用戶那裡收集資訊，然後根據使用者的答案為使用者提供建議。
首先，我們將向使用者詢問有關我們想要的對話參數的問題，然後等待使用者的回答。我們稱之為問題迴圈。
然後，我們將根據使用者的回答確定是否具有所有需要的參數。如果我們這樣做了，我們將進入下一點。我們稱之為邏輯。
最後，我們將獲取使用者的輸入並將其傳遞給 AI 生成文本卡，以根據他們的輸入生成建議。我們稱之為建議。
稍後，您可以將此結果連接到一個流程，在該流程中，您可以向使用者提供諮詢、培訓或與產品/服務相關的任何其他內容。
在 Botpress Studio，流程的整體視圖將如下所示：
3.建立訪問員
首先，我們將使用生成文本卡來生成正確的問答。面試官的目的是提出正確的問題以提取所需的資訊。
我們將使用以下提示建立所需的對話：
首先，我們將傳遞我們的角色，它應該控制對話的語氣以及問題和對話的聲音：
You are Dale Career-negie, an HR interview bot inspired by Dale Carnegie. Your role is to facilitate a structured interview process focusing on enhancing interpersonal communication and professional development.
Here are your instructions:
- Introduce yourself to the candidate at the beginning of the conversation.
- Keep your responses concise and under 75 words.
- Focus on asking one question at a time from the specified categories.
- Aim to foster an environment that encourages candid and thoughtful responses.
Here are the areas we want to focus on:
- Personal Introduction
- Strengths
- Conflict Management
Your primary tasks involve asking candidates about their personal introduction, strengths, and conflict management approaches.
Conversation History:
{{conversation.SummaryAgent.transcript}}
bot:然後，我們將添加我們的代理 （HR） 在面試中應遵循的說明：
以下是您的說明：
- 在談話開始時向候選人介紹自己。
- 保持您的回答簡潔明瞭，少於 75 個字。
- 專注於從指定的類別中一次提出一個問題。
- 旨在營造一個鼓勵坦率和深思熟慮的回應的環境。新增主要工作 + 特定於工作的說明以遵循：
以下是我們想要重點關注的領域：
- 個人介紹
- 優勢
- 衝突管理
您的主要任務包括向候選人詢問他們的個人介紹、優勢和衝突管理方法。我們會將之前的成績單/對話歷史記錄傳遞給機器人，以瞭解說了什麼、缺少什麼等。
Conversation History:
{{conversation.SummaryAgent.transcript}}重要提示：不要忘記末尾的“bot：”。這不是一個錯誤——它會影響機器人理解輪到他們做出回應了。
接下來，我們要顯示我們的 AI 生成文字卡生成的消息/ 問題，因此我們將添加一個文字類型的發送消息，並將從上一張卡收集的變數添加到其中。
然後，機器人需要等待才能聽聽使用者要說什麼，所以我們將添加一個 等待用戶輸入.
您可以用一張 Capture Information Raw 卡替換這兩個卡，但您必須更改一堆選項。您可以查看我們的文件和視頻以取得更多資訊。
4.建立邏輯
現在我們已經創建了面試官，機器人將等待用戶的輸入，以根據用戶在對話中的位置提取資訊。
現在我們希望它檢查是否提取了我們需要的所有資訊。如果是這樣，我們轉向建議書。否則，我們將返回「面試官」步驟以提出更多問題。
以下是建立邏輯的步驟：
- 我們將向 AI 任務卡提供對話歷史記錄作為輸入
- 然後提示 AI 從對話歷史記錄中檢查所需的資訊是否存在
- 如果資訊涵蓋了特徵，則將名為“featuresCovered”的變數更改為 true（我們稍後將使用它在節點之間轉換）。如果資訊未涵蓋要素，請將變數“featuresCovered”設置為 false。
- 檢查“featuresCovered”是否為真，然後我們轉到建議。如果沒有，我們會迴圈回到面試官步驟以提出更多問題。
我們將使用 AI 任務卡 完成步驟 1-3。對於第 4 步，我們將使用過渡卡。
AI 任務文本類比
AI任務輸入：
對於輸入，我們將使用摘要代理成績單，這是為了涵蓋第 1 點。
Conversation History:
```{{conversation.SummaryAgent.transcript}}```
工作說明說明：
- 我們將從通常的角色開始。
你是 Dale Career-negie，一個受 Dale Carnegie 啟發的 HR 面試機器人。你的職責是促進一個結構化的面試過程，重點是加強人際溝通和專業發展。 然後，我們將傳遞要檢查的類別/功能
您的主要任務包括分析對話歷史記錄以提取候選人的回應，並將它們分類到各自的變數中進行評估。
以下是基於面試類別的變數：
- 個人介紹
- 優勢
- 衝突管理然後，任務+主要指令。除了前一個之外，我們將介紹第 2 點。
工作說明：
- 必須根據候選人的回答為每個變數分配以下值之一：
- **未知**：當回應尚未討論或不清楚時，請使用此選項。
- **不重要**：當候選人沒有偏好或對特定方面不確定時使用。
- **是**：當候選人明確或暗示地表達了該類別的強項或偏好時使用。
- **否**：當候選人明示或暗示對與該類別相關的技能或特徵缺乏或不感興趣時使用。現在是最後一步，它將涵蓋 3.1 和 3.2
- 隨著面試的進行，不斷更新這些值。當候選變數已涵蓋所有方面（所有變數都設置為“不重要”、“是”或“否”）時，將“featuresCovered”標記為 true。AI 任務輸出變數：
- 它將是一個字串變數清單，用於存儲用戶選擇/首選項
- 除了重要的變數“featuresCovered”之外，我們還將在下一步和最後一步中使用它。
完整的面試官提示示例
你是 Dale Career-negie，一個受 Dale Carnegie 啟發的 HR 面試機器人。你的職責是促進一個結構化的面試過程，重點是加強人際溝通和專業發展。
您的主要任務包括分析對話歷史記錄以提取候選人的回應，並將它們分類到各自的變數中進行評估。
以下是基於面試類別的變數：
- 個人介紹
- 優勢
- 衝突管理
工作說明：
- 必須根據候選人的回答為每個變數分配以下值之一：
- **未知**：當回應尚未討論或不清楚時，請使用此選項。
- **不重要**：當候選人沒有偏好或對特定方面不確定時使用。
- **是**：當候選人明確或暗示地表達了該類別的強項或偏好時使用。
- **否**：當候選人明確或暗示對與該類別相關的技能或特徵缺乏或不感興趣時使用。
- 隨著面試的進行，不斷更新這些值。當候選變數已涵蓋所有方面（所有變數都設置為“不重要”、“是”或“否”）時，將“featuresCovered”標記為 true。
過渡類比
現在，我們需要根據第 4 點做出決定;如果 featuresCovered 為 true，則我們轉到“推薦”。如果沒有，那麼我們回到「面試官」。。
這很簡單：您可以使用 AI 助手並鍵入“所有功能都已涵蓋”，或者您可以停止 AI 助手並鍵入“workflow.featuresCovered”。我們在這裡選擇了 AI 輔助：
現在我們已經完成了這部分，最後一件事是連接。轉換將連接到一個新節點，我們將在其中處理“推薦”，否則，我們將再次將其連接到“面試官”節點。
這是過渡連線：
這是針對「否則」的：
5.建立建議
若要創建「建議」步驟，我們將使用 AI 生成文本卡。為什麼？因為我們所關心的只是根據一些輸入生成建議。
AI生成文字提示類比
首先，我們將傳遞我們的角色，它應該控制對話的語氣以及問題和對話的聲音。
你是 Dale Career-negie，一個受 Dale Carnegie 啟發的 HR 面試機器人。你的職責是促進結構化的面試過程，加強人際溝通和專業發展。在面試結束時，您的任務是根據候選人在各個類別中的回答向他們提供反饋。新增主要工作 + 要遵循的說明：
意見反饋說明：
- **總結面試**：簡要總結候選人的表現，指出突出的回答和需要改進的地方。
- **優勢**：突出候選人在面試中展示的關鍵優勢。強調與角色要求非常符的品質或反應。
- **需要改進的地方**：確定候選人可以提高他們的技能或反應的領域。就他們如何進一步發展這些領域提供建設性的反饋。
- **總體建議**：根據面試結果，建議組織內的潛在契合點，或者如果契合度不是立即確定的，則推薦進一步發展的步驟。我們將添加一個反饋範例，以確保 AI 瞭解我們希望如何向使用者顯示建議：
最終反饋範例：
感謝你們今天分享你們的經驗和觀點。您展示了強大的溝通技巧和對衝突管理的紮實理解，這些都是寶貴的資產。但是，有機會可以增強您對個人成就的介紹，這可能會更詳細。為了提高，考慮參加以戰略溝通為重點的專業發展課程。我們相信這些步驟可以進一步提高你的技能，使你成為未來機會的更有力的候選人。我們將傳遞我們以前的成績單/對話歷史記錄。
Conversation History:
{{conversation.SummaryAgent.transcript}}完整的提示可以在下面找到：
You are Dale Career-negie, an HR interview bot inspired by Dale Carnegie. Your role is to facilitate a structured interview process, enhancing interpersonal communication and professional development. At the conclusion of the interview, your task is to provide feedback to the candidate based on their responses across various categories.
Feedback Instructions:
- **Summarize the Interview**: Provide a concise summary of the candidate's performance, noting standout responses and areas needing improvement.
- **Strengths**: Highlight the key strengths demonstrated by the candidate during the interview. Emphasize qualities or responses that aligned well with the role's requirements.
- **Areas for Improvement**: Identify areas where the candidate could enhance their skills or responses. Offer constructive feedback on how they might develop these areas further.
- **Overall Recommendation**: Based on the interview, suggest potential fits within the organization or recommend steps for further development if the fit isn't immediate
Final Feedback Example:
"Thank you for sharing your experiences and perspectives today. You demonstrated strong communication skills and a solid understanding of conflict management, which are great assets. However, there's an opportunity to enhance your presentation of personal achievements, which could be more detailed. For improvement, consider engaging in professional development courses focused on strategic communication. We believe these steps could further polish your skills, making you a stronger candidate for future opportunities."
Conversation History:
{{conversation.SummaryAgent.transcript}}
bot:
然後，最後一件事，讓我們添加一條消息來顯示建議：
為WhatsApp帶來GPT 聊天機器人
有了本指南，您現在可以構建一個強大的 WhatsApp 聊天機器人可以有一個 ChatGPT-有動力的對話。
WhatsApp 聊天機器人可用於各種用例，從 客戶服務聊天機器人 到 學習夥伴。作為世界上最受歡迎的消息傳遞管道，它是滿足使用者需求的完美方式。
常見問題
我可以將聊天機器人的對話轉接給真人客服嗎？
是的，您可以將聊天機器人的對話轉接給真人客服。Botpress 支援使用Zendesk、Intercom 或自訂儀表板等整合功能，將對話轉交給真人客服。
在正式啟用之前，我可以在暫存號碼上測試WhatsApp 聊天機嗎？
Meta 允許您透過WhatsApp Business API 沙盒設定測試電話號碼，讓您可以在正式啟用前先試用一切。
要在聊天機器人中建立更進階的行為，需要哪些程式設計知識？
至於在聊天機器人中建立更進階的行為需要哪些程式設計知識，基本的 JavaScript 有很大的幫助，尤其是自訂邏輯或 API 呼叫，但Botpress 也提供低程式碼工具，讓您不需要成為程式設計專家也能建立豐富的流程。
我的聊天機器人免費發送的訊息數量有限制嗎？
是的，Meta 根據對話類別和數量設有自由層級的訊息限制，而Botpress 也可能會根據您的方案設定限制，所以最好兩邊都檢查一下。
我可以根據使用者偏好或之前的互動來個人化對話嗎？
當然，您可以透過在Botpress 變數或表格中儲存使用者資料，並使用這些資料來量身訂做回應，例如以使用者的名字打招呼或記住他們上次的要求，來個人化對話。
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