憑藉市場上所有免費的聊天機器人技術，構建自己的 AI 聊天機器人從未如此簡單。
在本文中，我將帶您瞭解建立 AI 聊天機的必要步驟。這個專屬於開發人員的專案，現在只要有電腦，任何人都可以使用聊天機平台建立 AI 聊天機。
1.定義您的範圍
創建 AI 聊天機器人的第一步很簡單——確定範圍。你的聊天機器人要完成什麼？
您的 AI 聊天機器人的目的將決定它需要哪些功能，這將決定您使用的平臺。
AI 聊天機器人的一些最常見用例包括：
- 一個銷售聊天機器人，可以提出問題，比較模型，並提供有關價格和功能的資訊
- 一個 客戶服務聊天機器人 ，用於回答客戶問題、分發資訊或分享視頻。
- 一個 潛在客戶生成聊天機器人 ，可以發送電子郵件，發送消息 WhatsApp 或 臉書 Messenger，並將資訊與CRM（客戶關係管理）系統同步
- 教育聊天機器人可以用閃卡來測驗您，或解釋如何解決數學方程式
如果你有一個專門的行業，你甚至可以構建一個處理多個流程的人工智慧聊天機器人。例如， 房地產聊天機器人 可以推薦房產、跟蹤文書工作並管理客戶關係。或者 ，酒店聊天機器人 可以處理預訂、簡化客房服務請求並銷售額外服務。
如果你使用一個可擴展的平臺，世界就是你的牡蠣。一個精心設計的 AI 聊天機器人可以承擔您夢寐以求的任何對話式 AI 任務。
一旦你確定了你的範圍，就該選擇一個平臺了。
2.挑選平台
有很多 AI 聊天機器人平臺供您選擇。如果您需要靈感，您可以查看我們 的最佳 9 個聊天機器人平台清單 。
根據您的特定需求，您可以選擇開放原始碼聊天機平台，如果您想要進階功能，也可以選擇AI 代理框架，以代理式 AI 建立機器人。
我不會深入探討每個平臺的優缺點——因為我對我們的一些平臺有點偏見——但我會給你一些注意事項，在為你的項目選擇一個時要記住。
確保您選擇的平臺符合以下條件：
- 擁有廣泛的教育資源。總會有一個學習曲線，所以要確保你已經做好了充分的準備。
- 符合您的意圖。如果您想要銷售機器人，請不要選擇專門從事客戶服務的平臺。
- 包括一個免費套餐，因此您可以在做出財務承諾之前（或不做出）進行測試。
一旦你選擇了一個平台開始，你就可以直接進入有趣的部分：構建。
3.建立您的 AI 聊天機器人
你已經成功了：你確定了一個聊天機器人的想法，你找到了一個平臺，你已經準備好構建自己的人工智慧聊天機器人。這是一個激動人心的時刻。
現在，您構建的 AI 聊天機器人將是完全獨特的——您有自己的願景和需求。該過程的一部分將涉及熟悉您的平臺並將您的理解應用於您獨特的路線圖。
但是，我可以引導您瞭解所有聊天機器人中的一些共同主題，以便您可以構建 AI 聊天機器人的骨架。
打個招呼
任何機器人的第一步都應該是設置對使用者的問候語。這將確定您的 AI 聊天機器人的目的，併為您的目標受眾設定期望。
為了讓對話繼續進行，您需要包含一個提示，要求使用者提供資訊（例如他們需要幫助的內容，或者他們正在尋找什麼樣的產品）。
創建變數以收集資訊
您的 AI 聊天機器人將向您的使用者提出一些問題。例如：
- 旅行聊天機器人可能會詢問使用者想要哪個城市的行程
- 心理健康聊天機器人可能會詢問使用者的感受
- 客戶服務機器人會詢問使用者需要什麼説明
- AI 學習好友會詢問使用者想要專注在哪個科目或主題上
根據您的對話流程，您將包含1-x 變數以收集資訊。
例如，旅行機器人可能會詢問使用者要去哪裡、他們是否想預訂航班、他們與多少人一起旅行、他們的預算、他們喜歡的活動等。
或者銷售聊天機器人可能會詢問使用者在尋找什麼，然後根據使用者的回答進入不同的對話流程。
拖放節點以創建對話流
一旦你創建了你的第一個變數--比如詢問使用者需要什麼説明，或者他們想去哪個城市旅行--你就可以通過將節點相互連接來進一步構建你的機器人。
如果您想要建立一個擁有更先進功能的 AI 聊天機器人，您可能需要學習對話設計的基本知識。
但一開始，您可以寫一個簡單的聊天機器人腳本，滿足您的基本需求。試著讓您的聊天機器人聽起來更人性化，方法是改變它的回應並使用平實的語言。
如果您正在建立一個LLM 代理（即由LLM的 AI 代理），您不需要擔心翻譯的問題。由於其他公司的辛勤工作，您的機器人會自動說數十種語言。但如果有需要，您可以隨時為您的聊天機器人建立自訂翻譯。
LLM機器人也意味著您不需要使用棘手的意圖分類器。LLM 取代了這種過時的技術 - 它更容易建立，而且在判別使用者需求方面也更精確。(就我個人而言，我們很久以前就摒棄了意向分類器）。
語氣和個性的高級提示
如果您想要超越問與答聊天機器人，您應該考慮設定您的 AI 聊天機器人顯示特定的個性。
如果它是一個專業的 AI 聊天機器人——就像你將其用於工作場所或商業企業一樣——你可能會想指示你的聊天機器人保持專業、友好和樂於助人。
如果您的使用者將使用特定的語言，則 LLM 可能無法識別（如地方方言或俚語），您可以訓練聊天機器人識別文本輸入中的這些變化。
構建速度提高10倍
自主節點可以輕鬆定義機器人的目的和個性——在幾行簡單的文本中，您可以告訴您的 AI 聊天機器人它應該以什麼為目標以及在執行此操作時應該如何行動。
您仍然需要將您的 AI 聊天機器人連接到您現有的系統（例如您的網站），但它使構建過程快 10 倍。
在Botpress 平台上，自主節點允許使用者建立 AI 聊天機器人，以決定何時使用結構化流程，何時使用LLM。這表示您可以在我們的工作室建立真正的AI 代理。
你的人工智慧聊天機器人的某些部分應該是結構化的——比如你的問候語。但是，如果你想建立一個人工智慧聊天機器人，那麼你可能會想將對話的某些方面卸載到一個 LLM.
如果您需要更多關於建立人工智能聊天機器人的指導，您可以查看 Botpress Academy、建立聊天機器人的最佳 YouTube 頻道或我們的說明文件。
4.整合
如果您想將您的 AI 聊天機器人連接到另一個系統或平臺——例如 Hubspot， WhatsApp，或您的網站 - 然後您的構建過程的一部分將包括將您的機器人集成到必要的系統中。
只要您使用的是彈性的建置平台，您可以整合聊天機器人的管道或平台就沒有限制：
- 您可以為網站建立 WordPress 聊天機或建立 Wix 聊天機
- 如果您偏好OpenAI 的LLMs，您可以建立一個GPT 聊天機器人，也可以為您的機器人客製化LLM。
如何執行？透過Execute Code 卡，開發人員可以在機器人的工作流程中執行任何自訂程式碼 (使用 JavaScript)。它可以整合任何自訂 API - 您的機器人可以分析自訂平台的資料，甚至與您的智慧型冰箱對話。
如果您正在建構客戶服務聊天機器人，則需要將其與您的網站整合：
或者，如果您的 AI 聊天機器人要提供有關您有哪些庫存產品的資訊，您會想要將它連接到您的內部真相來源，通常稱為知識庫。
知識庫可以是一個表格、文檔或網站，其中包含您的AI聊天機器人將從中提取的資訊。
例如，人力資源聊天機器人將使用公司的關鍵政策文件作為其知識庫。當員工詢問如何處理特定情況時，聊天機器人可以使用政策檔來告知其答案。
從知識庫或任何檔案類型取得精確回應的最佳方式，就是使用具有檢索增強產生(RAG) 功能的聊天機平台。使用 RAG 的回應不會隨機產生資訊 - 它們總是以您提供的知識庫為基礎來回答。
因此，如果您不希望您的人力資源機器人告訴員工他們每年有 20 週的假期，那麼您可能會想要建立一個 RAG 聊天機器人。
5.測試與迭代
一旦你完成了你的人工智慧聊天機器人的構建，就該讓它變得更好了。一些構建器忘記考慮測試和反覆運算時間，但這是部署成功的聊天機器人的關鍵步驟。
無論您選擇哪個 AI 聊天機器人平臺，它都應該在工作室內有一個模擬器，讓您可以練習與聊天機器人的對話。這是您將在整個構建過程中使用的測試的第一步。
構建完成後，您將能夠使用 URL 將 AI 聊天機器人的範例版本發送給您的朋友或同事。在正式部署機器人之前，應執行此操作以測試機器人的功能。
在進行測試時，您將能夠更好地調整您的機器人。並做好準備：即使在您部署聊天機器人后，此過程仍將繼續。這很正常。
6.部署
一旦你的機器人處於最終形式，你就可以將其發佈給全世界。它們是 AI 聊天機器人部署的幾個選項：
- 大多數 AI 聊天機器人構建者會將他們的聊天機器人添加為網站上的小部件。
- 您可以通過 URL 分享您的聊天機器人。
- 您可以將您的 AI 聊天機器人部署到消息傳遞管道，例如 WhatsApp, Instagram, Telegram、臉書 Messenger或 Slack.
不要忘記向您的使用者傳達您的聊天機器人是即時的——如果他們不知道它在那裡，那麼您的 AI 聊天機器人就無法正確實現其目的。
7.監控
您的 AI 聊天機器人專案不會在部署後結束——事實上，部署只是一個開始。一旦它出現在世界上，您的 AI 聊天機器人就會開始為您工作。
任何有價值的 AI 聊天機器人平臺都會為您提供有關您的聊天機器人的持續分析——人們何時使用它、他們詢問的話題以及人們用來與之互動的平臺。
事實上，聊天機器人分析應該是您部署後策略的核心。如果您不清楚需要改進的地方，您就無法正確重申您的機器人。
如果您想更好地瞭解如何在部署後管理和改進您的聊天機器人，您可以查看我們的 免費課程 管理您的聊天機器人.
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