现代聊天机器人远不止是脚本化的决策树。我们构建由 LLM 提供支持的智能对话代理,它们能够理解上下文、维护对话状态、访问您的知识库并采取行动——所有这些都同时保持品牌形象并优雅地处理边缘情况。
我们使用 OpenAI 和 Claude 提供智能,定制的 RAG 进行知识基础构建,LangChain 进行对话管理,并通过 webhook 集成部署到各个渠道。我们的聊天机器人包括用于对话审查和知识库管理的管理仪表盘。
希望通过对话式 AI 自动化客户互动、降低支持成本或提升用户体验的公司。从需要首个支持机器人的初创公司到需要多渠道、多语言对话平台的企业。
绘制对话流程,识别自动化机会,定义个性,并建立成功指标。
摄取文档,创建嵌入,设计检索策略,并构建训练数据集。
构建对话引擎,实现工具使用,创建转接逻辑,并开发管理界面。
使用真实场景进行测试,优化响应,调整置信度阈值,并验证边缘情况。
跨渠道部署,监控对话,迭代质量,并随着时间推移扩展功能。
我们利用带有定制知识库的 LLM 构建 AI 驱动的客户支持聊天机器人、内部知识助手、潜在客户筛选机器人、电子商务购物助手以及多渠道对话代理。
MicrocosmWorks 的聊天机器人开发费用为 $20-$45/小时,涵盖对话设计、LLM 集成、知识库设置、渠道集成(web、Slack、Teams)以及持续的训练和优化。
是的,我们使用 RAG 架构构建文档聊天机器人,将您的文档、支持文章和知识库索引到向量存储中,然后生成准确的答案并附带来源引用,并在需要时无缝移交给人工座席。
我们实施情感检测、置信度评分和基于主题的路由规则,当机器人无法自信地回答时,这些规则会自动将对话升级给人工座席,同时为座席保留完整的对话上下文。
是的,我们将聊天机器人与 Salesforce、HubSpot、Zendesk、Freshdesk、Intercom 及其他平台集成,以便记录对话、自动创建工单,并在整个互动过程中提供客户上下文。