- 由大型语言模型驱动的人工智能助手将网站转化为互动空间，通过提供即时、类似人类的对话来引导用户、回答问题并减少放弃率。
- 从客户支持到医疗保健和销售，各行各业都在利用人工智能助手来自动执行任务，如日程安排、线索鉴定和故障排除，从而提高用户参与度和运营效率。
- 为了优化成本和性能，企业应尝试不同的人工智能模型，使用自主节点简化工作流程，并管理令牌的使用，以保持效率和可扩展性。
你建立了一个很棒的网站。它看起来美观大方，内容充实，访问量也很高。但有一个问题--访客没有采取任何行动就离开了。他们退出而不是预约电话，放弃购物车而不是结账，有问题也从不联系。
这就像经营一家商店，顾客走进来，随便看看，然后不跟任何人说话就离开了。
您一定听说过ChatGPT 的智能--智能到可以编写代码、起草电子邮件，甚至解释量子物理学。但它是否也能回答客户的问题，引导他们找到正确的产品，或帮助他们排除故障，而无需让他们在您的网站上翻来翻去？
网站为何需要人工智能助理
人工智能助理使用大型语言模型LLMs）来理解、处理和实时生成类似人类的反应。它通过文本或语音与用户互动，自动执行任务、检索信息并协助决策。
人工智能助手不仅仅是一种花哨的附加功能，它们正在改变各行各业企业与用户的互动方式。
客户支持
没有人喜欢等待。人工智能助理可提供即时响应，减少票单数量并缩短解决时间。它们可以处理常见问题、排除故障，并在必要时将复杂的询问升级到人工座席。
教育
人工智能助手可以回答问题、解释概念并提供实时反馈，充当学生的随需导师。平台利用人工智能提供互动课程和测验，使学习更有吸引力。
医疗保健
患者需要快速获取有关症状、预约和药物的信息。人工智能助手可以帮助安排预约、提供健康建议（在指导原则范围内），并通过聊天咨询提供心理健康支持。
销售和销售线索生成
对于科技公司来说，人工智能聊天机器人可以充当销售助理，回答产品问题、筛选潜在客户并安排演示。它们还能帮助现有用户解决软件问题，指导他们使用各种功能。
部署OpenAI 助手的三种方法
人工智能助理正在改变企业与用户的互动方式，但部署人工智能助理并不像以前那么简单。
OpenAI 提供了功能强大的模型，但他们对助手的处理方式已经发生了变化。截至 2025 年，Assistants API 仍处于测试阶段 ，OpenAI 正在将重点转向 GPTsChatGPT --非常适合在ChatGPT 中使用，但不能直接嵌入网站。
这就给你留下了三个真正的选择：
- 直接使用OpenAI 构建（但有限制）--由于OpenAI 已转向 GPTs，因此不完全支持通过其平台直接部署助手。
- 使用无代码聊天机器人平台--在网站上部署自定义OpenAI 机器人的最快方法，非常适合非开发人员。
- 使用OpenAI的应用程序接口从零开始构建- 完全可控、灵活，但需要开发工作。
让我们来分析一下哪种方法最符合您的需求。
1.直接使用OpenAI构建
OpenAI 此前推出了 "助手 "API，但截至2024 年 4 月，其开发工作已经停滞，目前仍处于测试阶段，没有明确的路线图。取而代之的是，OpenAI 将重点转向了 GPTs，允许用户在ChatGPT 平台内创建量身定制的人工智能助手。
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不过，GPTs 不能部署在外部网站上，只能部署在 OpenAI的生态系统中。如果您想在自己的网站上嵌入聊天机器人，就需要使用OpenAI API 并构建自己的界面。
2.使用无代码 AI 助手生成器
对于那些希望无需大量编码就能获得快速、可扩展解决方案的人来说，无代码人工智能助手平台提供了一种部署聊天机器人的简单方法。这些平台提供
- 与OpenAI 和其他人工智能模型的预建集成。
- 在网站、信息应用程序和客户支持工具上进行多渠道部署。
- 内置工作流程，用于管理用户交互、内存和自动化。
其中包括Botpress、Voiceflow 和 Chatbot.com 等。这些工具非常适合需要功能性人工智能聊天机器人而无需深度开发的企业。
3.从零开始打造定制的人工智能助理
为了实现全面控制，开发人员可以将OpenAI的 API与LangChain 等人工智能代理框架 、矢量数据库和自定义用户界面组件集成。这样就能实现以下高级功能
- 个性化响应的检索增强生成（RAG）。
- 与数据库、客户关系管理和内部工具的定制集成。
- 超越OpenAI内置功能的高级内存处理。
这种方法有一定的学习曲线，但通常可以外包给开发团队。
每种选择都有其利弊，但如果你想在网站中完全嵌入人工智能助手，使用OpenAI的 API 或无代码人工智能助手生成器是个不错的选择。
接下来，让我们一步步了解如何构建和部署OpenAI 助手。
如何构建和部署OpenAI 助手
以下是如何使用Botpress 这样的无代码平台构建和部署OpenAI助手，确保灵活性、准确性和无缝的用户体验--而无需编写复杂的代码。
步骤 2：编写清晰的说明
指令对人工智能助手的行为至关重要，请利用这个机会改变聊天机器人与用户和信息交互的以下方面。
- 打开工作室的"说明 "部分。
- 定义助理的行为方式：
- 语气和格式--应该正式、随意、简洁还是详细？
- 知识访问- 应使用哪些工具、应用程序接口或数据源？
- 禁止的行为- 应避免哪些反应？
- 保存说明，以便应用到您的聊天机器人中。
第 3 步：为人工智能助理选择OpenAI 模型
Botpress Studio 允许您根据需要选择不同的OpenAI 模型：
- 从主菜单中打开 "机器人设置"。
- 向下滚动至LLM 选项。
- 根据需要选择GPT 型号（例如，选择GPT mini，以提高速度和成本效益）。
不同的模式可在成本、速度和响应质量之间做出不同的权衡，因此请选择适合您需求的模式。Botpress 不会在LLM 提供商定价的基础上增加额外费用--在此查看GPT 模式定价。
第 4 步：添加知识源
为了让人工智能助手发挥更大的作用，请将其与相关的外部知识（如 PDF 文档、网站 URL 或 API）连接起来。以下是您可以采用的方法：
- 从菜单中进入 "知识库 "部分。
- 上传文件或添加网站 URL 作为来源。
- 然后，平台应自动编制内容索引，将内容分割成更小的、可检索的知识块。
这可确保您的助理在回复用户时能够获取准确的最新信息。
第 5 步：部署聊天机器人
配置好助手后，就可以在网站上发布和嵌入了：
- 点击右上角的"发布"。
- 进入"自定义Webchat"，然后选择"共享"。
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- 复制嵌入代码并粘贴到网站的 HTML 中。
您的OpenAI 助手现已上线，可为用户提供实时帮助。
优化OpenAI 助手的性能
人工智能助手上线后，下一步就是优化--确保它在提供最佳用户体验的同时控制成本。以下是改进其性能的几种关键方法：
1.尝试提供不同的模式
并非所有人工智能模型在不同任务中的表现都一样。尝试不同的方案，在令牌使用、用户体验和成本效益之间取得平衡：
- 改用性价比更高的模式--如果你的助手主要处理基本查询，可以考虑使用DeepSeek-V3等更便宜的对话模式，而不是GPT。
- 使用推理优化模型来完成复杂任务--例如 OpenAIo1 或 o3 等模型可提供更好的逻辑处理，如果您的助手需要高级推理或长语境理解。
2.利用自主节点和人工智能转换增强工作流程
单一的提示-回复设置会限制人工智能的功能。相反，可以通过以下方式深化助手的工作流程：
- 使用自主节点，让人工智能处理多步骤交互，而无需手动触发。
- 实施人工智能转换，根据用户输入动态引导对话。
- 整合工具访问和应用程序接口，以获取实时数据并增强响应。
3.优化人工智能支出和代币使用
- 监控人工智能的使用趋势，了解代币的使用效率。
- 调整回复长度和冗长度，在不影响清晰度的前提下减少令牌消耗。
- 实施缓存或内存功能，避免重复查询时的冗余 API 调用。
对这些元素进行微调有助于降低成本、改善用户体验，并使您的OpenAI 助手随着时间的推移变得更加智能。
立即在网站上部署人工智能助手
如今，用户期待即时、智能的互动，等待不再是一种选择。人工智能助理可以吸引访客、回答问题并自动执行工作流程，同时还能在后台毫不费力地运行。
Botpress 具有拖放式可视化生成器、内置人工智能集成和灵活的自定义功能，让您无需复杂的编码即可部署强大的人工智能助手。
今天就开始建设。它是免费的。
