Pour créer une belle base de connaissances avec des URL cliquables et des informations utiles, suivez ces étapes :

1. Rassembler le contenu pertinent : Commencez par collecter des informations sur le site Web de l'entreprise, comme les détails de tarification, les fonctionnalités des produits et les coordonnées. Concentrez-vous sur le contenu qui serait précieux pour les utilisateurs d'y accéder rapidement.

2. Organiser le contenu : Classez les informations en sections ou thèmes logiques. Cela aidera les utilisateurs à naviguer plus efficacement dans la base de connaissances.

3. Formater le contenu : Formatez le contenu de manière claire et facile à lire. Utilisez des titres, des puces et d'autres techniques de mise en forme pour rendre les informations visuellement attrayantes et faciles à parcourir.

4. Ajouter des liens cliquables : Identifiez les URL ou les coordonnées dans le contenu et rendez-les cliquables. Cela permettra aux utilisateurs d'accéder directement aux informations pertinentes en un seul clic.

5. Intégrer la base de connaissances : Incorporez la base de connaissances dans votre chatbot ou votre plateforme de messagerie. Assurez-vous que le contenu soit facilement accessible et que les utilisateurs puissent rapidement trouver les informations dont ils ont besoin.

6. Tester et affiner : Testez continuellement la base de connaissances et recueillez les commentaires des utilisateurs. Apportez des mises à jour et des améliorations au besoin pour garantir que le contenu reste pertinent et convivial pour l'utilisateur.

En suivant ces étapes, vous pouvez créer une base de connaissances complète et interactive qui fournit à vos utilisateurs les informations dont ils ont besoin, quand ils en ont besoin, de manière fluide et efficace.

Avant l'intégration de l'IA, les plateformes de chatbots nécessitaient l'utilisation de réponses par défaut. Les réponses par défaut étaient nécessaires pour s'assurer que le bot puisse répondre aux utilisateurs sans atteindre un mot-clé spécifique ou passer par un flux prédéfini. Cela a souvent conduit à des expériences de chatbot frustrantes, car les bots n'étaient conçus que pour gérer un ensemble limité de tâches.

Avec l'introduction de modèles de langage à grande échelle (LLM) comme GPT, le besoin de réponses par défaut a été éliminé. Vous pouvez maintenant activer Auto-GPT pour toute connexion LLM, et le bot utilisera les capacités de traitement du langage naturel du modèle de langage pour s'engager dans des conversations plus naturelles et ouvertes.

La différence clé est :

• Réponse par défaut : Une réponse prédéfinie que le chatbot fournirait si l'entrée de l'utilisateur ne correspondait à aucun déclencheur ou flux spécifique. Cela était nécessaire avant l'intégration de l'IA.

• Auto-GPT : Une fonctionnalité alimentée par l'IA qui permet au chatbot d'utiliser un modèle de langage connecté (par exemple, GPT d'OpenAI) pour générer des réponses contextuelles, sans avoir besoin de réponses prédéfinies. Cela offre une expérience plus naturelle et conversationnelle.

En activant Auto-GPT, vous pouvez exploiter la puissance des modèles de langage à grande échelle pour gérer une large gamme d'entrées et de requêtes d'utilisateurs, sans avoir à définir manuellement des réponses par défaut. Cela rend votre chatbot plus flexible, intelligent et capable de fournir une meilleure expérience utilisateur.

D'après l'image que vous avez envoyée, l'allée semble avoir une saleté modérée et quelques taches visibles, avec une certaine décoloration. Il y a aussi la présence de vert, qui pourrait être de la mousse ou des algues.

Compte tenu de cette évaluation, je recommanderais ce qui suit :

Niveau 1 (entretien minimal) : L'allée a une saleté et des taches minimales, nécessitant un simple lavage à haute pression. Le coût estimé pour ce niveau de service serait d'environ 150 $.

Niveau 2 (nettoyage modéré) : L'allée montre des niveaux de propreté variables, le côté gauche étant relativement propre et le côté droit affichant plus de saleté et de taches importantes. Cela nécessiterait un niveau modéré de lavage à haute pression. Le coût estimé pour ce niveau de service serait d'environ 300 $.

Niveau 3 (nettoyage approfondi) : L'allée a une accumulation plus importante de saleté, de taches et de mousse ou d'algues potentielles. Cela nécessiterait un processus de lavage à haute pression plus approfondi. Le coût estimé pour ce niveau de service serait d'environ 450 $.

Niveau 4 (nettoyage intensif) : L'allée semble avoir une forte pollution, des taches et une croissance importante de mousse ou d'algues. Cela nécessiterait un processus de lavage à haute pression étendu, incluant potentiellement l'utilisation de solutions de nettoyage spécialisées. Le coût estimé pour ce niveau de service serait d'environ 600 $.

Niveau 5 (restauration approfondie) : L'allée est dans un état de réparation importante, avec une forte pollution, des taches profondes et une croissance importante de mousse ou d'algues. Cela nécessiterait un processus de restauration complet, y compris l'utilisation d'équipements et de techniques spécialisés. Le coût estimé pour ce niveau de service serait d'environ 750 $.

N'hésitez pas à me poser d'autres questions ou à me demander une évaluation plus détaillée de l'état de l'allée et des mesures recommandées.

Dans ce tutoriel complet, nous avons exploré le processus étape par étape de la construction d'une base de connaissances robuste pour un chatbot sans utiliser de crochets et avec des URL et des numéros de téléphone cliquables.

Nous avons commencé par extraire les informations pertinentes du site Web de Wells Fargo, en créant une base de connaissances structurée et en l'intégrant de manière transparente dans notre chatbot. Pour améliorer l'expérience utilisateur, nous avons mis en œuvre une chaîne d'invites qui permet au chatbot de fournir des liens directs ou des boutons pour que l'utilisateur puisse accéder aux informations souhaitées.

De plus, nous nous sommes penchés sur les différences entre les réponses par défaut et Auto-GPT, soulignant les avantages de ce dernier pour fournir des réponses plus naturelles et contextuelles. En tirant parti de la puissance des modèles de langage à grande échelle, nous avons pu créer un chatbot capable de s'engager dans des conversations plus significatives et personnalisées.

Enfin, nous avons démontré la polyvalence de notre chatbot en intégrant des capacités d'analyse d'images. En utilisant des techniques avancées de vision par ordinateur, le chatbot peut évaluer avec précision l'état d'une allée et fournir une estimation détaillée du service de lavage à haute pression requis. Ce niveau d'intégration illustre le potentiel des chatbots alimentés par l'IA pour devenir de véritables assistants numériques, capables de gérer une large gamme de tâches et de requêtes.

Tout au long de ce processus, nous avons insisté sur l'importance de l'ingénierie des invites et du raffinement continu des réponses du chatbot pour garantir une expérience utilisateur fluide et agréable. En suivant les principes et les techniques décrits dans ce tutoriel, vous pouvez créer vos propres chatbots alimentés par l'IA qui dépassent les attentes des clients et favorisent le succès de votre entreprise.