常见问题聊天机器人终极指南 (2025)

情境人工智能代理

人工智能代理是其中的佼佼者，其功能远远超过常见问题机器人。在LLMs 的支持下，它可以采取高级行动，以便更好地为用户提供信息。例如，人工智能代理可以

• 调出当前库存（用于电子商务聊天机器人）
• 推荐个性化产品
• 回顾之前与用户的对话
• 更改密码
• 排除技术问题
• 预订与销售代表会面（作为人工智能增强型销售漏斗的一部分）

基于LLM 的动态聊天机器人

完美的中间选择：LLM 代理可以灵活地回答用户的各种问题（即使他们使用俚语、拼错单词或以聊天机器人从未见过的方式提问）。

这些人工智能聊天机器人由大型语言模型驱动，可以与用户进行复杂的对话。您可能用过的一款聊天机器人是 ChatGPT.

如果您想要的只是一个简单的常见问题，LLM 聊天机器人是最好的选择。考虑到常见问题机器人的简单性，您最好还是自己创建一个自定义聊天机器人。

基于静态规则的聊天机器人

如果你曾经在使用聊天机器人时遇到过令人沮丧的经历，那很可能是一个静态的、基于规则的聊天机器人。

这些常见问题机器人遵循一个简单的程序（早在人工智能创新之前就可以实现，如今大多数聊天机器人都具备了人工智能）。它们得到一系列问题和答案，然后向全世界发布。 

虽然这些机器人已经过时，但它们仍有存在的必要。虽然我现在还叫不出它们的名字。即使是人工智能学习伙伴，也比简单的卡片机更能满足你的需求。

全天候支持

没有人喜欢等待。等待很糟糕。而常见问题聊天机器人能确保用户获得即时帮助，即使是在工作时间之外。全天候支持可能是推动企业使用聊天机器人的最大原因。

可跨渠道扩展

无论您的用户喜欢网站聊天、WhatsApp 还是Slack ，常见问题聊天机器人都能满足他们的需求。 

它能使每个渠道的答案保持一致，不同服务代表不会再提供相互矛盾的信息。

成本效益高

雇佣更多的代理来处理重复性的询问成本高昂。常见问题机器人只需花费很少的成本就能完成繁重的工作，而且不会影响质量。

节省员工时间

常见问题解答聊天机器人能解决让您的团队陷入困境的重复性问题。有了处理常见问题解答的机器人，员工就可以专注于解决实际问题，而不是今天第十次回答 "你们的退货政策是什么？"。

1) RAG

检索增强生成（RAG）技术可以最大限度地降低传统LLM 使用时产生幻觉的风险。

人工智能中的检索增强生成（RAG）是一种技术，它将 a) 检索相关外部信息和 b) 人工智能生成的响应结合起来，从而提高了准确性和相关性。

RAG 模型不依赖于大型语言模型（LLMs ）的生成，而是根据人工智能代理构建者提供的知识库（如公司网页或人力资源政策文件）做出响应。

如果您要构建常见问题聊天机器人，请选择具有强大知识库 RAG 方法的平台。 

2)vingt-cent法

Vingt-cent = 法文 "二百 "的意思

常胜定律规定，您应该将常见问题聊天机器人限制在 20 个主题和总共 100 个常见问题。如果超过这个数量，您应该建立一个授权架构，确保每个常见问题聊天机器人都能发挥最佳性能。

我们的团队在构建了数百个对话助手后，总结出了这一规则。 

这是一个经验法则，有助于以可维护的方式构建内容，并使 NLU 达到最高效率。

整合渠道

常见问题聊天机器人需要随时随地满足用户的需求。这意味着它应在网站、移动应用程序、消息平台（如WhatsApp,Slack ）甚至语音助手等多个渠道上无缝运行。这样才能确保用户无论在哪里与机器人互动，都能得到一致的答案。

LLM-强大的人工智能

与传统的基于规则的机器人相比，由LLMs 支持的常见问题聊天机器人可以处理更复杂的查询。LLMs 使聊天机器人能够：

• 了解各种形式的用户问题
• 有效处理自然语言
• 即使用户输入不完整或不正式，也能提供准确、自然的响应

RAG

检索增强生成可以让您的机器人回答有关复杂文件的复杂问题。例如，RAG 可以让您的常见问题聊天机器人实现以下功能

• 从 100 页的技术手册中提取详细的产品规格
• 在法律政策文件中查找资格规则
• 从多页 Excel 文件中检索定价层级
• 提供用户手册中的故障排除步骤

实时知识更新

具有实时知识更新功能的常见问题聊天机器人可确保用户始终获得最新信息。 

无论是产品目录、政策更新还是定价变更，机器人都能从实时数据源中提取信息，提供准确的答案，而无需人工干预。

丰富的媒体响应

现代常见问题聊天机器人不仅限于基于文本的回答。它应能提供图片、视频、可下载文件和其他内容链接等富媒体回复。

门禁控制

访问控制可确保常见问题聊天机器人既能处理公共知识库，也能处理私人知识库。例如，面向员工的内部常见问题可能需要安全身份验证才能访问敏感信息，而面向客户的常见问题仍可公开访问。

客户支持 

1. 回答常见的产品或服务问题
2. 提供退货、换货和退款政策
3. 指导用户完成故障排除步骤
4. 提供实时发货或订单状态更新
5. 分享定价、折扣和促销详情
6. 处理与预订或预约相关的询问
7. 解决常见的安全或隐私问题

内部知识管理

8. 帮助员工查找人力资源政策或福利信息
9. 提供常见问题的 IT 故障排除步骤
10. 为新员工提供入职指南
11. 回答有关内部工具或工作流程的问题
12. 分享公司政策和合规指南

销售和营销 

13. 提供产品比较或功能详情
14. 股票定价计划和订阅选项
15. 为销售团队提供销售线索鉴定常见问题
16. 回答有关试用期或演示的问题

一般自助服务

17. 为与会者分享活动或网络研讨会常见问题
18. 提供文档或用户手册摘要
19. 回答社区或论坛参与问题
20. 为自助操作提供分步指南

选择一个平台

首先要选择一个适合您需求的聊天机器人平台。寻找一个支持动态知识库、多渠道部署和人工智能响应的平台。

试着寻找

• 教程：是否提供入门支持？
• 集成选项：能否与网站、客户关系管理或信息应用程序连接？
• 自定义：是否允许您调整机器人的语气、后备响应和外观？

将常见问题数据作为知识库上传

设置好平台后，收集常见问题内容。这可能包括有关产品、服务、定价或政策的常见问题。 

将这些数据作为知识库上传到您的平台，并按主题进行整理，以提高检索的准确性。确保您的回答清晰、简洁，并且是最新的--请记住，只有提供的信息越多，机器人的性能就越好！

配置您的聊天机器人

上传常见问题数据后，自定义机器人的行为。这可能包括

• 为机器人不知道答案时设置后备回复
• 调整置信度阈值以确保准确性
• 调整机器人的语气以适应您的品牌

对于更高级的机器人，您可以启用聊天机器人可能采取的行动--比如在用户需要高级帮助时通知人工。

跨渠道部署

无论您的用户在哪里，您的常见问题聊天机器人都应该可用。大多数平台都允许您在多个渠道部署机器人，如网站、WhatsApp 、Slack 或Notion 等内部工具。 

测试和重申

没有一个机器人在推出时是完美的。通过模拟真实对话、跟踪分析和收集用户反馈来测试您的聊天机器人。确定它能很好地回答哪些问题，在哪些方面存在不足。 

定期更新知识库以保持回复的相关性，根据需要调整后备流程，并完善置信度阈值以提高准确性。 

最好的聊天机器人是那些随着时间推移不断改进的聊天机器人。

是托管自己的常见问题聊天机器人好，还是使用托管服务好？

如果你想完全控制和定制（并拥有一支技术团队），那么自己托管就很好。但是，如果您想省去令人头疼的设置工作并快速扩展，托管服务无疑是更顺畅的选择。

我可以将常见问题聊天机器人与 Alexa 或 Google Assistant 等语音助手整合吗？

您只需将聊天机器人连接到各自的开发者平台（如 Alexa Skills 或 Google Actions），然后稍微调整一下语音界面即可。

在评估常见问题聊天机器人的性能时，我应该注意哪些分析？

从解决率、回退频率和用户满意度等基本要素入手。这些将很快告诉你，你的机器人到底有多有用（或令人沮丧）。

我能否针对特定行业或专业术语对基础LLM 模型进行微调？

当然可以。你可以训练一个较小的自定义模型，或者给它提供一个非常坚实的知识基础，这样它就能学会你的行话，而不需要进行全面的重新训练。

什么时候应该从常见问题聊天机器人过渡到完整的人工智能助理或代理？

一旦你的用户开始需要个性化帮助、提出请求或做更多的事情而不仅仅是问问题，这就是你升级为人工智能助理的提示。