- 到2027年，Gartner预测大约25%的组织将把聊天机器人作为主要客户服务渠道。
- 构建AI聊天机器人的第一步是明确范围和目标，这将指导你选择平台并确定机器人的功能需求。
- 集成、精准的知识库以及强大的检索增强生成（RAG）对于高质量聊天机器人的表现至关重要。
- 上线后的成功取决于持续测试、用户反馈、分析监控和定期更新。
那么，你想打造一个AI聊天机器人吗？
我已经开发过不少聊天机器人——我们的公司还曾协助部署超过75万个机器人，你没听错——所以你来对地方了。
现在，任何人都可以创建AI聊天机器人，无论技术水平如何。
无论你想打造一个客户服务聊天机器人、一个AI销售机器人，还是只是想做个有趣的项目，我们都能满足你的需求。
1. 明确范围
创建AI聊天机器人的第一步很简单——明确它的用途。你的机器人要实现什么目标？
你可能会很快想到“解答常见客户问题”或“推荐产品”。很好，你已经有了大致的方向。
- 但它需要连接哪些工具？是否需要接入像HubSpot这样的CRM？
- 它需要什么样的知识库来提供准确的信息？是依赖LLM的知识，还是只用你提供的信息？
- 最后：你打算把它部署在哪里？在你的网站上？在WhatsApp或Facebook Messenger上？还是作为内部办公机器人，通过Slack或Microsoft Teams使用？
这些问题将决定你的聊天机器人需要哪些功能，也会影响你选择的平台。
2. 选择一个聊天机器人平台
随着近几年AI公司的爆发式增长，市面上有大量AI聊天机器人平台可供选择。
现在真的可以说是应有尽有：
我不会详细比较每个平台的优缺点——毕竟我对我们自己的平台有些偏爱——但我会给你一些选择平台时需要注意的事项。
请选择满足以下条件的平台：
- 拥有丰富的学习资源。 学习总有门槛，确保你能获得足够的支持。
- 符合你的需求。如果你既需要客户支持又需要销售功能，就不要选择只专注于客服的平台。
- 提供免费套餐，这样你可以在投入资金前（或无需投入）先试用。
选好平台后，你就可以直接进入最有趣的部分：开始搭建。
3. 搭建你的 AI 聊天机器人
打造AI聊天机器人的方法有很多，这里介绍一种。它基于我们的平台，适用于客户服务、AI线索收集或产品推荐机器人。
在开始搭建之前，你应该先草拟一个基本的聊天机器人设计——包括用户路径、一些对话设计，以及所有可能的互动结果。用户能否转接给人工？结束后能否收到案例邮件？
当你理清了基础内容，就可以进入有趣的部分：开始搭建你的聊天机器人。
步骤1：创建你的聊天机器人项目
在设计对话前，你需要明确机器人的用途并配置其行为。这能确保机器人与你的业务目标一致，并带来理想的用户体验。
a) 在Botpress中创建新项目，选择“从零开始”以实现完全自定义。
b) 定义聊天机器人的用途和语气风格。
- 你的机器人是用于客户支持、销售协助，还是网站导航？
- 设置代理指令，规定机器人与用户的互动方式。
这一步至关重要，因为它为聊天机器人的运行奠定基础。定义清晰的机器人行为更可预测，确保流畅的用户体验。
第二步：添加你的网站和文档知识库
聊天机器人的智能程度取决于其可获取的信息。无需为每个问题手动编程，Botpress允许你导入外部知识来源，让机器人动态生成准确答案。
- 进入Botpress的“知识库”部分
- 输入你的网站链接，让机器人可以引用特定页面的信息。
- 添加文档（txt或pdf文件），补充与你的演示文稿或常见问题相关的信息。
这样，机器人就能通过FAQ或服务页面获取准确信息，无需手动更新。
第三步：创建表格以存储收集到的信息
如果你的机器人需要收集潜在客户或存储数据，Botpress表格可用于收集结构化信息，如姓名、邮箱和咨询类型。以下是将其纳入工作流的方法。
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- 在Botpress菜单中进入“表格”
- 创建一个新表格（例如“customerLeads”）。
- 定义列 根据你需要存储的数据来设置：
- 姓名（用于个性化回复）
- 邮箱（用于后续跟进）
- 公司名称（用于定制化建议）
- 咨询类型（便于分类请求）
如果没有这一步，机器人收集的数据只是临时的，无法后续引用。妥善存储后，便于后续跟进、数据分析和流程自动化。
步骤4：搭建工作流
一旦我们声明了知识源，就可以将这些知识与大语言模型（LLM）集成，为我们的聊天机器人创建一个工作流程。
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设计你的欢迎语
虽然现在大多数聊天机器人都由LLM驱动，能处理对话，但你仍然应该自定义问候语，以带来最佳用户体验。
你的欢迎语应尽量清晰：直接说明你的机器人可以提供哪些帮助。
关于聊天机器人脚本编写，还有几点建议：
- 如果你想让用户操作更简单，可以选择聊天机器人按钮，让用户无需输入即可选择问题或需求。
- 尽量让你的机器人听起来更像真人，而不是冷冰冰的机器。（但始终以清晰为主，幽默为辅。）
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用通俗易懂的指令来回应用户提问
通过自主节点，你可以用自然语言指令说明机器人应如何处理问题。
例如，你可以指示机器人：“如果用户预算超过5000美元，引导其预约Calendly。”
这样，机器人既能自然地回答问题，又有规则和指引来规范处理流程。
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4. 集成工具和知识
如果你的聊天机器人需要使用任何工具或平台，你需要将它们连接起来（或者选择一个有预置集成库的聊天机器人平台）。如果需要公司知识（如网站、数据库、产品库存等），那你一定需要知识库。
工具连接
我们最常见的集成（我们见过很多）是与 CRM 系统集成。你可以将聊天机器人连接到 HubSpot CRM，也可以连接到像 GitHub 这样的代码仓库、像 Asana 和 Notion 这样的规划工具、像 Calendly 这样的日程安排工具……可集成的工具数不胜数。
当然，连接不同工具的流程会因所选工具或平台而有很大差异。如果你不擅长折腾技术，建议选择一个为你所需工具提供预构建集成的聊天机器人平台。
添加知识库
知识库可以是表格、文档或网站，包含你的AI聊天机器人需要引用的信息。
常见的知识库类型包括公司官网、产品库存、常见问题文档以及内部数据库。
例如，人力资源聊天机器人会利用公司的关键政策文件作为知识库。当员工询问如何处理某种具体情况时，聊天机器人可以参考这些政策文件（通过检索增强生成）来提供答案。
关于 RAG 的说明
想要从知识库或任何文件类型中获得准确回复，最佳方式是使用支持检索增强生成（RAG）的聊天机器人平台。采用 RAG 的回复不会生成随机信息——它们总是基于你提供的知识库来回答问题。
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5. 测试并迭代
当你完成 AI 聊天机器人的搭建后，接下来就是优化。部分开发者常常忽略测试和迭代的时间，但这是成功部署聊天机器人的关键步骤。
无论你选择哪个AI聊天机器人平台，都应该在工作室内配备一个模拟器，让你可以与聊天机器人进行对话练习。这是你在整个构建过程中反复使用的第一步测试。
当开发完成后，你可以通过 URL 将 AI 聊天机器人的测试版本发送给朋友或同事。正式上线前，一定要测试机器人的功能。
在测试过程中，你可以不断优化你的机器人。请做好准备：即使在部署后，这个过程也会持续进行。这是正常现象。
6. 部署
你的聊天机器人将部署在哪里？最常见的部署方式有：1）公司网站，2）WhatsApp渠道。
部署聊天机器人时，需要将其连接到你选择的平台，并配置权限、集成和触发器。具体流程会根据你选择的部署位置而有所不同。
但如果你选择了主流平台，我们可以为你提供帮助。我和我的优秀同事们已经为以下内容制作了详细的操作教程：
- 网站聊天机器人
- 短信聊天机器人
- WhatsApp 聊天机器人
- Telegram聊天机器人
- Facebook Messenger聊天机器人
- Instagram 聊天机器人
- WordPress聊天机器人
- Wix聊天机器人
- Slack机器人
如果你选择传统的网站机器人，可以决定是用传统的小部件，还是像专属网页这样的形式（你可以在这里查看我们某位客户的示例）。
别忘了通知你的用户你的聊天机器人已经上线——如果他们不知道它的存在，你的 AI 聊天机器人就无法真正发挥作用。
7. 监控
你的 AI 聊天机器人项目并不会在部署后结束——实际上，部署只是开始。一旦上线，你的 AI 聊天机器人就开始为你工作了。
任何值得信赖的 AI 聊天机器人平台都会持续为你提供有关机器人使用情况的分析数据——包括用户何时使用、他们咨询的话题，以及用户通过哪些平台与机器人互动。
事实上，聊天机器人分析应该成为你部署后策略的核心。如果你不清楚需要改进的地方，就无法有效优化你的机器人。
如果你想进一步了解如何在部署后管理和优化你的聊天机器人，可以查看我们的免费课程：管理你的聊天机器人。
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在 Botpress 上构建非常简单，拥有可拖拽的可视化流程编辑器、丰富的学习资料库，以及拥有 25,000 多名机器人开发者的活跃 Discord 社区。
我们可扩展的平台让你可以构建任何类型的代理，Integration Hub 里还集成了主流渠道的预构建连接器。
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常见问题
1. 我可以将现有的聊天机器人（在其他平台上构建的）迁移到 Botpress 吗？
可以，你可以将现有的聊天机器人迁移到 Botpress，但目前没有自动导入工具。你需要使用 Botpress Studio 手动重建流程和集成，以复现原有机器人的功能。
2. 我如何判断我的企业是否真的需要 AI 聊天机器人？
要判断你的企业是否需要 AI 聊天机器人，可以评估你的团队是否花费大量时间处理重复性咨询、客户支持或线索筛选。如果自动化这些互动可以降低成本或在不增加人手的情况下扩大服务范围，那么聊天机器人就是一个不错的投资。
3. 我应该多久对我的聊天机器人进行再训练或更新？
你应该每季度对聊天机器人进行再训练或更新，或者在产品内容或常见问题有重大变化时进行。对于高流量机器人，建议每月根据分析数据（如未识别意图或用户流失）进行性能回顾和增量更新，以确保最佳准确率和用户体验。
4. 启动第一个 AI 聊天机器人时有哪些常见的误区需要避免？
启动第一个 AI 聊天机器人时的常见误区是，在验证核心功能前试图覆盖过多用例。避免过度设计；应专注于最小可行流程，收集反馈，并根据实际表现迭代优化后再扩展。
5. 如何对不同的对话流程进行 A/B 测试？
要对聊天机器人的对话流程进行 A/B 测试，可以克隆不同的流程版本，并通过逻辑或随机分配方法将用户分流到不同版本。跟踪任务完成率或转化等结果指标，以判断哪个版本表现更好，并据此不断优化。
