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Wissensquellen (KS) liefern Ihren KI-Agenten wichtige Informationen und helfen ihnen, effektiv mit Kunden zusammenzuarbeiten. Während die KI-Agenten über grundlegende Fähigkeiten verfügen, ist es entscheidend, sie mit unternehmensspezifischen Daten zu personalisieren, um spezialisierte Gespräche autonom zu behandeln.
In diesem Artikel erfahren Sie mehr über die besten Wissensquellen, die Sie Ihren Agenten zur Verfügung stellen können.
Zu den unternehmensspezifischen Informationen gehören Geschäftsrichtlinien, Prozesse, Produktpreise, Spezifikationen und vieles mehr. Respond AI hat standardmäßig kein Wissen über diese Informationen. Sie müssen es Ihren KI-Agenten zur Verfügung stellen, damit sie effektiv mit Kunden zusammenarbeiten können.
Sie können Ihre bestehende Wissensdatenbank nutzen, um Ihre KI-Agenten auszubilden oder sogar neue Quellen zu erstellen. Hier sind einige Beispiele:
Handbücher, Anleitungen oder FAQs (empfohlen): Handbücher, Anleitungen, Anleitungen, Hilfe-Center und FAQ-Dokumente sind sehr gute Informationsquellen und werden dringend empfohlen wie folgt:
Gut strukturiert.
Informationen sind einfach zu verarbeiten und zu absorbieren.
Einfach nachträglich zu lesen und Kontaktanfragen effizient zu beantworten. oder zum Beispiel FAQs wurden entwickelt, um häufige Fragen und Bedenken zu beantworten, die Kontakte über Ihr Geschäft haben. Indem Sie FAQ-Inhalte als Wissensquelle integrieren, kann Ihr KI-Agent vereinfachende Gespräche selbständig behandeln.
Homepage/Websites/Blogs: Geschäfts-Homepages oder Produktwebseiten sind eine gute Quelle für aktuelle Informationen über Ihre Produkte. Sie können die -Auto-Synchronisation Funktion verwenden, um die Wissensquelle automatisch mit der Website in eingestellten Intervallen zu synchronisieren.
AI Agenten werden über die neuesten Promotionen, Angebote und andere Informationen über Ihr Unternehmen informiert.
Webseiten mit zu vielen Bildern oder schlecht strukturierten Inhalten sind keine idealen Informationsquellen. Solche Webseiten don't make the best Knowledge Sources.
Konversations-Transkripte: Bestehende Konversations-Transkripte können Ihren Agenten wertvolle Einblicke und Informationen darüber geben, wie sie natürliche und aussagekräftige Gespräche mit Kontakten führen.
Infolgedessen führen menschliche und KI-Agenten ähnliche Gespräche.
Echte Gespräche enthalten oft domänenspezifische Informationen, die andere KS möglicherweise nicht haben. Ein Mangel an Kontext kann es dem AI Agent schwer machen zu verstehen, wann er die Informationen während des Gesprächs mit den Kontakten verwendet.
Die KI-Agenten müssen spezifische Informationen über die Domänen/Industrie erhalten, in der sie tätig sein sollen.
Echte Interaktionen bieten auch Sprachbehandlungen an die KI Agenten. Zum Beispiel kann der AI Agent lernen, wie man mit Slangsprache und unterschiedlichen Sprachmustern besser umgehen kann.
Kommunikationsprotokolle müssen auf Richtigkeit überprüft werden, und alle Informationen, die nicht veröffentlicht werden sollten, müssen zuvor entfernt werden.
Hier sind einige Empfehlungen, die Sie bei der Entwicklung Ihrer Wissensquellen berücksichtigen können.
Klare und präzise Inhalte, die leicht zu verstehen und an Kontakte weiterzugeben sind. Vermeiden Sie Fachjargon und komplexe Sprachen, die die Information schwer zu verarbeiten machen.
Enthält Informationen, die auf allgemeine Abfragen, Bedenken und Schmerzpunkte sowie alle einzigartigen Merkmale oder Präferenzen des Zielpublikums eingehen.
Verwalten Sie separate Wissensquellen für separate Sprachen.
Bleiben Sie dabei, KS zu pflegen, indem Sie es mit den neuesten Informationen versorgen.
Rewrite KS um die Lesbarkeit für KI zu verbessern, wenn Ihre bestehenden KS nicht den Standards entspricht, die in diesem Artikel empfohlen werden.
Analysieren Sie Konversationen zwischen Kontakten und KI-Agenten. Identifizieren, wo der AI Agent halluziniert hat, und die wahrscheinliche Ursache herausfinden.
Die wahrscheinliche Ursache kann entweder sein, dass die KI Persona angepasst werden muss oder der KS nicht ausreicht. Erfahren Sie mehr über die bewährten Methoden von hier.
Testen Sie Ihre Lösungen und beseitigen Sie das Problem. Führen Sie den Test fort, bis Ihre KI für Ihre Bedürfnisse optimiert wurde.
Englisch als Hauptsprache verwenden: Basierend auf den neuesten Erkenntnissen funktionieren Wissensquellen am besten, wenn sie in Englisch geschrieben werden. Dies gewährleistet genauere und zuverlässigere Antworten, da AI-Modelle wie ChatGPT primär auf Englisch ausgebildet werden.
Mehrsprachiges Setup: Anstatt separate Wissensquellen für jede Sprache zu erstellen bewahren Sie Ihre Wissensquellen in Englisch und konfigurieren Sie den AI Agenten, um in der notwendigen Sprache zu antworten. Dieser Ansatz minimiert Ungereimtheiten und Fehler, insbesondere bei komplexen Anfragen.
Fokussierte und präzise Informationen: Fokussierte Informationen helfen dem AI Agenten bei der Suche nach Informationen. Stellen Sie sicher, dass die Informationen so genau wie möglich sind
Task-Based Knowledge Organization: Strukturinformationen oder Daten basierend auf bestimmten Aufgaben oder Funktionen, die der AI Agent zu behandeln erwartet.
Benutzen Sie zuerst die KI Persona um den AI Agent über seine Rolle zu informieren und ihnen dann spezifische Wissensquellen zur Verfügung zu stellen.
Benutzen Sie dann KS, um die KI mit dem Wissen auszustatten, das sie für die effektive Kommunikation mit Kontakten benötigt.
Überschriftenverwenden: Überschriften erstellen eine Hierarchie und verbessern die Lesbarkeit der Informationen sowohl für Menschen als auch für KI-Systeme.
Einrückung Info: Einrückungen erstellen auch eine Hierarchie und erleichtern das Durchsuchen des Inhalts.
Fett verwenden umhervorzuheben: Wichtige Informationen hervorheben indem der Text als fett gesetzt wird.
Beschreibe Bilder: Unser aktuelles KI-Modell (GPT-4o mini) kann keine Bilder verarbeiten. Als Workaround, können Sie die Bilder in der Wissensquelle beschreiben.
Beispiel wie man ein Bild beschreibt:
Dies ist ein Balkendiagramm mit Quartalszahlen mit Barren als Q1 bis Q4 und Umsatzbeträge zwischen $10.000 und $50.000.
Erfahren Sie mehr über die Umwandlung von Bildern in akzeptable Formate hier.
Tabellendatenbeschreiben: Unser aktuelles KI-Modell (GPT-4o mini) kann keine Daten in Tabellen verarbeiten. Als Workaround, können Sie die Tabellen in der Wissensquelle beschreiben.
Beispiel wie man eine Tabelle beschreibt:
Gemüse im Bestand erhältlich:
Apple:
Verfügbarkeit: 20 auf Lager; Preis: 1$
Birne:
Verfügbarkeit: 10 Lager; Preis: 1,5$
Drachenfrucht:
Verfügbarkeit: Nicht verfügbar; Preis: 2$
Vollständige Sätzeverwenden: Vollständige Sätze verbessern die Klarheit. Hier sind zwei Beispiele eines FAQ-Dokuments:
Empfohlen:
Frage: Können Kunden den Artikel innerhalb von 30 Tagen nach Erhalt zurücksenden?
Antwort: Ja, die Kunden können den Artikel innerhalb von 30 Tagen nach Erhalt zurücksenden, solange der Preis eingetragen ist.
Nicht empfohlen:
Frage: Können Kunden den Artikel zurückgeben?
Antwort: Ja.
Sie können Ihre vorhandenen Wissensquellen nutzen, um Ihre KI-Agenten zu erziehen und zu optimieren, indem Sie den Empfehlungen und bewährten Praktiken folgen, die im Artikel erwähnt werden.
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