- 根據 Gartner 預測，到 2027年，約有 25% 的組織將以聊天機器人作為主要的客服管道。
- 打造AI聊天機器人的第一步是明確定義範圍與目標，這將引導你選擇合適的平台及功能需求。
- 整合能力、精確的知識庫，以及強大的檢索增強生成（RAG）功能，對於聊天機器人的高品質表現至關重要。
- 上線後的成功仰賴持續測試、用戶回饋、分析監控與定期更新。
那麼，你想打造一個 AI 聊天機器人嗎？
我已經打造過不少聊天機器人——我們公司甚至協助部署超過 75 萬個機器人，你沒聽錯——所以你來對地方了。
現在，無論技術程度如何，任何人都能打造一個 AI 聊天機器人。
不論你想打造一個 客服聊天機器人、AI 銷售機器人，還是單純想玩玩看，我們都能協助你。
1. 定義範圍
打造 AI 聊天機器人的第一步很簡單——先確定它的用途。你的聊天機器人要達成什麼目標？
你可能會很快想到「回答常見客戶問題」或「推薦產品」。很好，這樣大方向就有了。
- 但它需要連接哪些工具？是否需要連接像 HubSpot 這樣的 CRM？
- 它需要什麼樣的知識庫才能提供正確資訊？會直接用 LLM 的知識，還是只用你提供的資料？
- 最後：你要把它部署在哪裡？在你網站上？還是 WhatsApp 或 Facebook Messenger？也許你想在內部工作場合用 Slack 或 Microsoft Teams。
這些問題會決定你的聊天機器人需要哪些功能，也會影響你選擇的平台。
2. 選擇聊天機器人平台
這幾年 AI 公司爆炸性成長，你有很多 AI 聊天機器人平台可以選擇。
現在真的什麼需求都有對應的方案：
我不會深入比較各平台的優缺點——畢竟我對我們自家的平台有點偏心——但我會提供幾個選擇時該注意的重點。
請確保你選擇的平台：
- 擁有豐富的教學資源。 學習曲線總是存在，確保你有足夠的資源可以參考。
- 符合你的需求。如果你同時需要客服和銷售功能，就不要選只專注於客服的平台。
- 提供免費方案，讓你可以在投入資金前先試用。
選好平台後，就可以進入最有趣的階段：開始打造。
3. 建置你的 AI 聊天機器人
打造 AI 聊天機器人的方法有很多，這裡介紹其中一種。我們會用我們的平台，打造客服、AI 潛在客戶開發或產品推薦機器人。
在開始製作之前，建議先草擬你的 聊天機器人設計——規劃使用者流程、一些 對話設計，以及所有可能的互動結果。用戶能否轉接真人？結束後能否收到案例研究的電子郵件？
規劃好基本流程後，就可以進入有趣的部分：開始打造你的聊天機器人。
步驟一：建立你的聊天機器人專案
在設計對話前，需先明確定義聊天機器人的目標並設定其行為。這能確保機器人符合你的商業目標，並帶來理想的用戶體驗。
a) 在 Botpress 建立新專案，並選擇 「從零開始」 以完全自訂。
b) 定義聊天機器人的目標與語氣。
- 這個聊天機器人是要提供客服、協助銷售，還是導覽網站？
- 設定 代理人指令，規範機器人與用戶互動的方式。
這一步很關鍵，因為它奠定了聊天機器人運作的基礎。明確的設定能讓機器人表現更穩定，並確保流暢的用戶體驗。
步驟二：新增網站與文件知識庫
聊天機器人的智慧程度取決於可存取的資訊。你不必手動為每個問題編寫回應，Botpress 允許你 匯入外部知識來源，讓機器人能動態產生正確答案。
- 進入 Botpress 的「知識庫」區塊。
- 上傳你網站的連結，讓聊天機器人可以參考特定頁面資訊。
- 新增文件（txt 或 pdf 檔），補充你的簡報或常見問答等資訊。
這樣能讓聊天機器人直接從 FAQ 或服務頁面取得正確答案，省去手動更新。
步驟三：建立表格儲存收集到的資訊
如果你的聊天機器人需要蒐集名單或儲存資料，Botpress Tables 能收集結構化資訊，如姓名、信箱與詢問類型。以下是如何將其納入你的流程。
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- 在 Botpress 選單中進入「表格」。
- 建立新表格（例如「customerLeads」）。
- 定義欄位 根據你需要儲存的資料來設計：
- 姓名（用來個人化回覆）
- 電子郵件（方便後續聯絡）
- 公司名稱（用來提供更適合的建議）
- 詢問類型（方便分類需求）
若未執行這步，聊天機器人蒐集的資料僅為暫存，無法後續查詢。妥善儲存後才能進行追蹤、分析與流程自動化。
步驟四：建立對話流程
當我們宣告完知識來源後，就可以將這些知識與 LLM 整合，為聊天機器人建立一個工作流程。
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撰寫你的開場訊息
雖然現在大多數聊天機器人都用 LLM 技術來處理對話，但你還是應該自訂問候語，讓使用者體驗更佳。
你的問候語應該盡量清楚明確：直接說明你的聊天機器人能協助哪些事情。
這裡還有一些 聊天機器人腳本的小建議：
- 如果你想讓用戶更方便，可以設計聊天機器人按鈕，讓用戶直接點選問題或需求，不用自己輸入。
- 盡量讓你的聊天機器人聽起來更像真人，不要太冷冰冰。（但清楚比幽默更重要。）
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用簡單明瞭的語言來回應問題
利用 自主節點，你可以用白話指示說明聊天機器人該如何處理問題。
例如，你可以指示機器人：「如果用戶預算超過 5000 美元，請引導他預約 Calendly。」
這樣一來，你的機器人可以自然地回應問題，同時也有明確的規則和指引。
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4. 整合工具與知識
如果你的聊天機器人需要用到其他工具或平台，你必須將它們串接起來（或選擇有豐富 預建整合的平台）。如果需要公司內部知識（像網站、資料庫、產品庫存等），那你一定要有知識庫。
串接工具
我們最常見的整合（而且真的見過很多）是與 CRM 相關。你可以將聊天機器人連接到 HubSpot CRM，也可以連接像 GitHub 這樣的儲存庫、Asana 和 Notion 這類規劃工具、Calendly 這類排程工具……可整合的清單幾乎無窮無盡。
連接工具的流程當然會根據你想要的工具或平台而有很大不同。如果你不擅長自己摸索，我建議你選擇一個有提供預先建置整合功能的聊天機器人平台，這樣就能直接連接你需要的工具。
新增知識庫
知識庫可以是表格、文件或網站，裡面包含 AI 聊天機器人會用到的資訊。
常見的知識庫類型包括公司網站、產品庫存、常見問答文件以及內部資料庫。
舉例來說，人資聊天機器人會以公司的重要政策文件作為知識庫。當員工詢問如何處理特定情境時，聊天機器人可以參考這些政策文件（透過檢索增強生成）來提供解答。
關於 RAG 的說明
想從知識庫或任何檔案類型獲得準確回應，最佳方式是使用具備檢索增強生成（RAG）功能的聊天機器人平台。採用 RAG 的回應不會隨機產生資訊——它們都會根據你提供的知識庫來回答問題。
RAG 越來越被視為專業聊天機器人設計的標準，因為它讓 AI 能夠提供有根據、來源明確的回應。
5. 測試與調整
完成 AI 聊天機器人建置後，接下來就是讓它更完善。有些開發者會忽略測試與優化的時間，但這是成功部署聊天機器人的關鍵步驟。
無論你選擇哪一個 AI 聊天機器人平台，都應該在 Studio 內建有模擬器，讓你可以與你的聊天機器人練習對話。這是你在建置過程中會持續使用的第一步測試。
當建置完成後，你可以透過網址將 AI 聊天機器人的測試版本發送給朋友或同事。正式部署前，務必測試機器人的功能。
在測試過程中，你可以不斷調整你的機器人，讓它變得更好。請做好準備：這個過程即使在你部署聊天機器人後也會持續進行。這是很正常的。
6. 部署
你的聊天機器人要部署在哪裡？最常見的選擇是 1）公司網站，2）WhatsApp 頻道。
部署聊天機器人時，你需要將它連接到選定的平台，並設定權限、整合與觸發條件。這個流程會依據你選擇的部署位置而有所不同。
但如果你選擇的是熱門平台，我們可以協助你。我和優秀的同事們已經為以下內容製作了詳細的教學：
- 網站聊天機器人
- SMS 聊天機器人
- WhatsApp 聊天機器人
- Telegram 聊天機器人
- Facebook Messenger 聊天機器人
- Instagram 聊天機器人
- WordPress 聊天機器人
- Wix 聊天機器人
- Slack 機器人
如果你選擇經典的網站機器人，可以決定要用傳統的小工具，還是像專屬網頁這樣的形式（你可以參考我們客戶的範例）。
別忘了通知你的用戶你的聊天機器人已經上線——如果他們不知道有這個機器人存在，你的 AI 聊天機器人就無法真正發揮它的作用。
7. 監控
你的 AI 聊天機器人專案不會在部署後結束——事實上，部署只是開始。一旦上線，你的 AI 聊天機器人就開始為你工作。
任何值得信賴的 AI 聊天機器人平台都會持續提供你的聊天機器人分析數據——像是使用時間、詢問主題，以及用戶互動的平台。
事實上，聊天機器人分析應該是你部署後策略的核心。如果你不清楚哪些地方需要改進，就無法有效優化你的機器人。
如果你想更了解如何在部署後管理和優化你的聊天機器人，可以參考我們的免費課程：聊天機器人管理。
立即開始打造免費 AI 聊天機器人
你有 AI 聊天機器人的好點子——我們有最先進、最易用的平台。
在 Botpress 上建置很簡單，擁有拖放式視覺流程編輯器、豐富的教學資源，以及超過 25,000 名機器人開發者的活躍 Discord 社群。
我們可擴充的平台讓你能打造任何應用，Integration Hub 也提供眾多主流平台的預建連接器。
立即開始打造，完全免費。
常見問題
1. 我可以將現有（在其他平台上建立的）聊天機器人遷移到 Botpress 嗎？
可以，你可以將現有的聊天機器人遷移到 Botpress，但目前沒有自動匯入工具。你需要使用 Botpress Studio 手動重建流程和整合，來還原原本機器人的功能。
2. 我該如何判斷我的企業是否真的需要 AI 聊天機器人？
要判斷你的企業是否需要 AI 聊天機器人，可以評估你的團隊是否花費大量時間在重複性詢問、客服或潛在客戶篩選上。如果自動化這些互動能降低成本或在不增加人力的情況下擴大服務範圍，聊天機器人就是值得投資的選擇。
3. 我應該多久訓練或更新一次我的聊天機器人？
你應該每季訓練或更新一次聊天機器人，或在產品內容或常見問題有重大變動時進行。對於高流量的機器人，建議每月檢視效能並根據分析數據（如誤解意圖或中斷點）進行逐步優化，以確保最佳準確度與互動體驗。
4. 推出第一個 AI 聊天機器人時，有哪些常見陷阱需要避免？
推出第一個 AI 聊天機器人時，常見陷阱是還沒驗證核心功能就想涵蓋太多應用場景。避免過度設計；應先專注於最小可行流程，收集回饋，並根據實際運作結果逐步優化再擴展。
5. 我該如何對不同對話流程進行 A/B 測試？
要對聊天機器人的對話流程進行 A/B 測試，可以複製不同流程版本，並用邏輯或隨機分配方式將用戶分流。追蹤任務完成率或轉換等成效指標，判斷哪個版本表現較佳，並據此持續優化。
