Jak zbudować AI Chatbota? Poradnik krok po kroku w Voiceflow

W tej lekcji poznamy proces budowania zaawansowanej logiki konwersacji w ViceFlow, skupiając się na:

1. Tworzeniu i konfigurowaniu intencji:

• Ustawianie nowego workflow dla obsługi zapytań o zabiegi

• Konfiguracja intencji z odpowiednim opisem i przykładowymi wypowiedziami

• Wybór między klasyfikacją NLU a LLM, ustawienie poziomu pewności (Threshold)

1. Implementacji logiki językowej:

• Dodanie modułu SetAI do wykrywania języka rozmowy

• Konfiguracja promptu z niską temperaturą dla precyzyjnych odpowiedzi

• Zarządzanie zmiennymi językowymi

1. Tworzeniu logiki warunkowej:

• Rozróżnianie między kliknięciem przycisku a wpisaną wiadomością

• Implementacja różnych ścieżek odpowiedzi w zależności od typu interakcji

• Dodanie wariantów komunikatów naprowadzających

1. Zarządzaniu pamięcią konwersacji:

• Aktualizacja longTermMemory o nowe wypowiedzi

• Śledzenie historii rozmowy i kontekstu

W tej lekcji skupimy się na implementacji systemu weryfikacji informacji z bazy wiedzy w VoiceFlow. Zaczniemy od tworzenia komponentu wielokrotnego użytku, gdzie zaimplementujemy moduł do obsługi bazy wiedzy oraz poznamy koncept komponentów jako elementów reużywalnych, wraz z konfiguracją ich podstawowej struktury. Następnie zajmiemy się generowaniem precyzyjnych zapytań poprzez konfigurację modułu SetAI do przetwarzania zapytań użytkownika, implementację promptu do generowania zoptymalizowanych pytań do bazy wiedzy oraz zarządzanie zmiennymi dla przechowywania wygenerowanych pytań (kbQuestion). W ramach przeszukiwania bazy wiedzy wykorzystamy moduł KB Search, skonfigurujemy parametry wyszukiwania takie jak chunk score i ilość chunków, oraz zajmiemy się obsługą scenariusza braku znalezionych informacji. Ostatnim elementem będzie system weryfikacji odpowiedzi, który obejmie implementację wielopoziomowego systemu sprawdzania poprawności, konfigurację licznika prób przepisywania (rewriterCounter), wykorzystanie różnych modeli (GPT-4.0, Gemini 1.5) do generowania alternatywnych odpowiedzi oraz zarządzanie logiką warunkową dla różnych scenariuszy weryfikacji.

W tej lekcji skupiamy się na dostosowaniu istniejącego scenariusza chatbota do nowych wymagań VoiceFlow, w związku z planowanym wycofaniem modułów SetAI i ResponseAI. Omówimy proces migracji do nowego systemu Prompt CMS, który zastąpi dotychczasowe rozwiązania. Przeprowadzimy krok po kroku konwersję istniejących modułów SetAI, zaczynając od komponentu powitalnego. Poznamy strukturę i funkcjonalności nowego interfejsu Prompt CMS, w tym system promptów, zarządzanie zmiennymi oraz ustawienia modeli językowych.

W tej lekcji przedstawimy kompletny system obsługi sytuacji, gdy chatbot nie posiada wystarczającej wiedzy do udzielenia odpowiedzi. Zaczniemy od stworzenia komponentu do rejestracji braków w bazie wiedzy, który będzie zapisywał nieobsłużone pytania wraz z kontekstem rozmowy w Airtable. Następnie zaimplementujemy automatyzację procesu aktualizacji bazy wiedzy poprzez integrację trzech platform: VoiceFlow, Airtable i Make. System będzie automatycznie przechwytywał pytania bez odpowiedzi, umożliwiał łatwe dodawanie nowych informacji poprzez interfejs Airtable, a następnie aktualizował bazę wiedzy w VoiceFlow poprzez dokumenty Google. Skupimy się także na konfiguracji niezbędnych połączeń API, webhooków oraz właściwej struktury danych pozwalającej na sprawne zarządzanie wiedzą chatbota.

W tej lekcji skupimy się na ulepszeniu interakcji z użytkownikiem poprzez implementację dynamicznych przycisków w VoiceFlow. Rozpoczniemy od dodania przycisków szybkiego wyboru dla najpopularniejszych zabiegów, co pozwoli na efektywniejsze kierowanie użytkownika przez ścieżkę konwersacji. Następnie zajmiemy się implementacją systemu dynamicznie generowanych przycisków kontekstowych, które będą się pojawiać po każdej odpowiedzi bota. W tym celu stworzymy specjalny prompt "pogłębiacz tematu", który będzie generował kontekstowe sugestie dalszej rozmowy. Skonfigurujemy również logikę JavaScript do przetwarzania wygenerowanych etykiet przycisków oraz zaimplementujemy system zmiennych do ich przechowywania. Całość zostanie zwieńczona integracją przycisku "umów się na konsultację" jako stałego elementu interfejsu, co ma na celu zwiększenie konwersji. Lekcja koncentruje się na zwiększeniu engagement'u użytkownika poprzez proaktywne sugerowanie kolejnych kroków w konwersacji, co przekłada się na większą efektywność biznesową chatbota.

W tej lekcji stworzymy system rezerwacji wizyt w VoiceFlow, wykorzystując integrację z Calendly. Pokażemy, jak w prosty sposób umożliwić użytkownikom umawianie wizyt bezpośrednio przez chatbota. Zbudujemy workflow obsługujący proces rejestracji, skonfigurujemy odpowiednie intencje i zintegrujemy kalendarz online.

W tej lekcji zagłębimy się w zaawansowaną obsługę intencji none w VoiceFlow, by Twój chatbot stał się jeszcze bardziej precyzyjny i responsywny. Dowiesz się, jak zamiast korzystać z domyślnego, często niedoskonałego rozwiązania, stworzyć dwa dedykowane workflowy – jeden obsłuży nietypowe zapytania, a drugi skupi się na zbieraniu danych kontaktowych.

Wprowadzimy innowacyjny komponent analiza intencji wraz z promptem klasyfikacja intencji, który na podstawie kontekstu inteligentnie przypisze wiadomość użytkownika do odpowiedniej ścieżki: start, konsultacje, usługi, kontakt, zakończenie lub off-topic. Dodatkowo zaimplementujemy mechanizm licznika pytań off-topic, który automatycznie zakończy rozmowę, gdy użytkownik wielokrotnie odchodzi od tematu. To podejście nie tylko poprawi jakość komunikacji, ale również uczyni interakcję z chatbotem bardziej dynamiczną i angażującą.

W tej lekcji zaimplementujemy zaawansowany system rekomendacji zabiegów w VoiceFlow, który pozwoli chatbotowi personalizować sugestie na podstawie indywidualnych potrzeb klienta. Stworzymy wieloetapowy workflow zbierający kluczowe informacje w trzech obszarach: oczekiwania klienta, historia zabiegów oraz przeciwwskazania zdrowotne. Wykorzystamy system promptów z techniką few-shot learning do precyzyjnej ekstrakcji danych z wypowiedzi użytkownika oraz zaimplementujemy nową funkcjonalność VoiceFlow - generowanie struktury JSON - do efektywnego zarządzania wieloma zapytaniami do bazy wiedzy. Dodatkowo, skonfigurujemy system alternatywnych rekomendacji oraz zintegrujemy go z modułem rezerwacji wizyt, dając użytkownikowi możliwość natychmiastowego umówienia się na wybrany zabieg. Skupimy się także na optymalizacji promptów oraz implementacji logiki warunkowej zapewniającej płynny przepływ konwersacji.

W tej finalnej lekcji z serii o budowaniu chatbota poznamy proces publikacji i wdrożenia projektu na stronie internetowej. Omówimy różnice między wersją deweloperską a produkcyjną oraz praktyki związane z publikowaniem kolejnych wersji. Przeanalizujemy zarządzanie backupami systemu i proces integracji chatbota poprzez implementację kodu widget'u. Poznamy możliwości customizacji interfejsu, włączając dostosowanie wyglądu, konfigurację wprowadzania głosowego oraz personalizację tekstów. Lekcja koncentruje się na praktycznych aspektach wdrożenia, z naciskiem na optymalne umiejscowienie kodu na stronie oraz wykorzystanie najnowszych interfejsów VoiceFlow.