如何在 2025 年构建 RAG 聊天机器人

撰写人

阿利安-卡格瓦尔

人工智能开发人员、博士候选人和内容创作者（edtr 新闻通讯和Botpress

步骤 1：该步骤的标题如期出现在这里

摘要

RAG 聊天机器人结合了检索和语言生成功能，可提供比传统机器人更准确、更能感知上下文的答案。
RAG 可通过访问外部数据来减少错误并提高可靠性，而不是仅仅依赖语言模型的内部知识。
创建 RAG 机器人需要建立一个项目、编写清晰的行为说明并连接知识源。

聊天机器人正在重塑企业与用户的互动方式，但许多聊天机器人在语境和准确性方面仍然存在缺陷。这就是检索增强一代（RAG）的作用所在。

RAG结合了知识检索和语言生成的优势，使聊天机器人能够访问外部数据，并提供精确的上下文感知答案。结果如何？更少的不准确性、更少的资源浪费和更可靠的回复。

在过去几年中，我们已经部署了超过 75 万个聊天机器人，我们甚至还为它们定制了先进的 RAG 流程。

因此，在本指南中，我将带您了解构建自己的 RAG 聊天机器人的步骤--从定义行为到无缝部署。‍

构建人工智能Chatbots

构建自定义代理聊天机器人

现在开始

RAG 聊天机器人的应用

您是否正在迈出第一步，将 RAG 驱动的聊天机器人集成到您的产品、项目或爱好中？让我们来探索一些更广泛的应用，根据您的需求量身定制的知识型聊天机器人可以增强这些应用。

类别	说明	使用示例
客户支持	从政策、常见问题和指南中获得准确答案。	"什么是漫游费？"或 "修好我的路由器"。
教育工具	即时获取教科书、研究成果和课程。	"解释相对论 "还是 "工业革命"？
法律援助	从判例法、法规和文件中获取建议。	"违约处罚？"还是 "注册商标？"
人力资源支持	人力资源信息：政策、福利、培训材料。	"假期？"或 "参加医疗保险"。

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使用Botpress 创建 RAG 聊天机器人是一个简单明了的过程。下面的分步指南将助您一臂之力。

在本教程中，我们将创建一个图书琐事聊天机器人。创建完成后，聊天机器人可以通过相关集成部署到多个渠道。

如何使用 RAG 创建人工智能代理

步骤 1：设置项目

首先在Botpress 中创建一个新项目。登录后，选择 "从零开始 "模板，实现完全自定义和灵活性。

步骤 2：编写清晰的指令集

说明对 RAG 聊天机器人的行为至关重要，可以通过编辑 Studio 中的 "说明 "部分添加。指定聊天机器人应如何检索和展示信息。

在编写指令集时，要注意以下几点：

规定机器人应优先使用外部知识源，而不是内部模型数据。
概述答复的语气和风格，最好通过对话和答复范例来完成。

下面是 "服装网站常见问题 "聊天机器人行为的指令集示例：

使命
帮助用户探索可持续时装，了解环保材料，并在知情的情况下选择符合道德标准的服装。

个性特征：
- 知识渊博：从知识库中提供准确的答案。
- 友好：热情、平易近人。
- 鼓舞人心：鼓励可持续的选择。
- 透明：只分享经过验证的信息。

能力：
- 教育：利用知识库解释可持续时装原则、环保材料和认证。
- 协助：推荐产品，严格按照批准的数据提供信息。
- 启发：强调道德时尚的好处，不带个人观点。
- 参与：清晰礼貌地回答询问，如果无法回答，则将用户转至支持部门。

语气：
- 积极、专业，不使用专业术语。
- 尊重和同情，确保提供支持性体验。

行为规则：
- 只使用所提供的知识库（如Wikipedia 、Green Threads 文档）。
- 如果没有答案，应告知用户，并建议咨询 Green Threads 的客户支持。

响应策略示例：
查询："什么是有机棉？
回答："什么是有机棉？"有机棉花在种植过程中不使用有害杀虫剂或合成肥料，减少了对环境的影响"。

询问："什么是有机棉？"能告诉我你们的退款政策吗？
答："我没有这方面的信息："我没有这方面的信息。请访问我们的网站或联系支持部门寻求帮助"。