在彈出視窗中，輸入機器人名稱、顯示名稱和名稱。選擇Brain AI作為機器人建立選項，然後點擊「建立機器人」按鈕。
第 7 步：建立聊天機器人邏輯
在Chatbot Builder頁面中，點擊起點處的連接器並將其拖曳到空白處，將出現聊天機器人操作面板。
從聊天機器人操作面板中，導覽至進階操作子選單並選擇Brain AI 操作。
創建 LLM 聊天機器人
新增在觸發機器人時顯示的文字訊息，並選擇您先前訓練過的知識庫來回應訪客查詢。
步驟 8：設定響應限制並新增自訂按鈕
現在，您可以在轉移到即時代理之前限制聊天機器 老撾 WhatsApp 號碼數據 人回答的查詢數量，或者選擇「無限制」以連續回應。將自訂按鈕新增至每個 LLM 回應中以引導訪客。
例如，新增「與客服人員交談」按鈕，透過新增「聊天轉移操作」將聊天轉移給即時客服人員。並新增聊天關閉按鈕，以允許客戶在問題解決後結束聊天。
設定響應限制並新增自訂按鈕
第 9 步：發布並測試聊天機器人
發佈聊天機器人並使用 REVE Chat 查詢進行測試，例如詢問REVE Chat 的功能。例如，嘗試詢問票務功能。聊天機器人需要一些時間將查詢轉換為向量模式並蒐索知識庫。
透過執行這些步驟，您將在 REVE Chat 中使用Brain AI成功建置和部署一個簡單的 LLM 聊天機器人，能夠透過相關的、基於知識的回應來回答訪客的查詢。
立即開始將您的網站訪客轉換為客戶！
開始使用
LLM 聊天機器人在業務支援中的未來
由法學碩士支援的聊天機器人的未來有望重新定義人工智慧功能並重塑客戶服務和業務支援。隨著這些模型的不斷發展，以下一些關鍵進步可能會使 LLM 聊天機器人變得更加強大和多功能：
1. 透過檢索增強生成 (RAG) 提高準確性
檢索增強生成（RAG）技術的採用將是一個重大飛躍。 RAG 將語言模型與即時資料檢索相結合，允許聊天機器人從知識庫、資料庫甚至網路中提取更新的、特定於上下文的資訊。
這使得響應不僅更加準確，而且更加動態。這使得企業能夠提供用戶最新、最相關的資訊。想像客戶支援聊天機器人，它可以立即參考不斷更新的產品手冊或政策變更資料庫，並根據即時變更提供高度精確的答案。
2. 用於自主業務功能的人工智慧代理
我們也即將看到法學碩士聊天機器人演變成成熟的人工智慧代理，能夠承擔更複雜的自主任務。與根據用戶提示做出回應的傳統聊天機器人不同，未來的人工智慧代理可以主動管理任務、監控客戶帳戶並在沒有提示的情況下提出建議。
例如，銀行環境中的人工智慧代理人可以分析交易數據，以提供主動的財務建議或標記潛在的詐欺行為。必要時與客戶無縫互動。
這種程度的自動化可以讓企業提供更個人化和更有效率的服務，而無需嚴重依賴人工幹預。
結論
LLM 聊天機器人正在改變企業與客戶的聯繫方式，提供更聰明、更快速、更人性化的大規模互動。
憑藉其處理複雜查詢、支援多種語言和簡化操作的能力，它們不僅是工具，而且是客戶參與和業務成長的遊戲規則改變者。
採用這種變革性技術意味著投資於更牢固的客戶關係、更聰明的工作流程以及業務蓬勃發展的未來。