要建立一个包含可点击 URL 和有用信息的良好知识库,请遵循以下步骤:

1. 收集相关内容: 从公司网站收集信息,如定价详情、产品功能和联系信息。重点关注用户快速访问的有价值内容。

2. 组织内容: 将信息划分为逻辑部分或主题。这将帮助用户更有效地浏览知识库。

3. 格式化内容: 以清晰、易读的方式格式化内容。使用标题、项目符号和其他格式技术,使信息在视觉上有吸引力并易于扫描。

4. 添加可点击链接: 识别内容中的任何 URL 或联系信息,并使其可点击。这将允许用户通过单击直接访问相关信息。

5. 集成知识库: 将知识库纳入聊天机器人或消息平台。确保内容易于访问,用户可以快速找到所需的信息。

6. 测试和完善: 持续测试知识库并收集用户反馈。根据需要进行更新和改进,以确保内容保持相关性和用户友好性。

通过遵循这些步骤,您可以创建一个全面且互动的知识库,为用户提供所需的信息,以无缝高效的方式。

在 AI 集成之前,聊天机器人平台需要使用默认回复。默认回复是必要的,以确保机器人能够在没有触发特定关键字或经过预定义流程的情况下响应用户。这通常会导致令人沮丧的聊天机器人体验,因为机器人只被设计用于处理有限的任务集。

随着大型语言模型(LLM)如 GPT 的引入,对默认回复的需求已经消除。现在,您可以为任何 LLM 连接激活 Auto-GPT,机器人将使用语言模型的自然语言处理功能进行更自然、开放式的对话。

关键区别在于:

• 默认回复: 聊天机器人在用户输入不匹配任何特定触发器或流程时提供的预定义响应。这在 AI 集成之前是必要的。

• Auto-GPT: 一种 AI 驱动的功能,允许聊天机器人使用连接的语言模型(如 OpenAI 的 GPT)生成上下文响应,无需预定义回复。这提供了更自然、更对话的体验。

通过激活 Auto-GPT,您可以利用大型语言模型的力量来处理各种用户输入和查询,而无需手动定义默认响应。这使您的聊天机器人更加灵活、智能,并能提供更好的用户体验。

根据您发送的图像,车道上有中等程度的污垢和几处可见的污渍,还有一些变色。还有绿色的存在,可能是苔藓或藻类。

根据这种评估,我建议如下:

1级(最小维护): 车道上有最小的污垢和污渍,只需轻度高压清洗。这一级服务的估计成本约为 150 美元。

2级(中度清洁): 车道显示不同程度的清洁,左侧相对较干净,右侧显示更多明显的污垢和污渍。这需要中度高压清洗。这一级服务的估计成本约为 300 美元。

3级(彻底清洁): 车道上有更多的污垢、污渍和可能的苔藓或藻类生长。这需要更彻底的高压清洗过程。这一级服务的估计成本约为 450 美元。

4级(重度清洁): 车道似乎有严重的污染、污渍和大量的苔藓或藻类生长。这需要广泛的高压清洗过程,可能包括使用专门的清洁溶液。这一级服务的估计成本约为 600 美元。

5级(广泛修复): 车道处于严重破损状态,有大量污染、深层污渍和广泛的苔藓或藻类生长。这需要全面的修复过程,包括使用专门的设备和技术。这一级服务的估计成本约为 750 美元。

如有任何其他问题,或者您需要我提供更详细的车道状况评估和建议的行动方案,请告诉我。

在这个全面的教程中,我们探讨了在不使用括号的情况下为聊天机器人构建强大知识库的分步过程,并添加了可点击的 URL 和电话号码。

我们首先从富国银行网站提取相关信息,创建了一个结构化的知识库,并将其无缝集成到我们的聊天机器人中。为了增强用户体验,我们实施了一个提示链,允许聊天机器人提供直接链接或按钮,供用户访问所需的信息。

此外,我们深入探讨了默认回复和 Auto-GPT 之间的差异,强调了后者在提供更自然、更上下文相关响应方面的优势。通过利用大型语言模型的力量,我们能够创建一个能够进行更有意义和个性化对话的聊天机器人。

最后,我们通过结合图像分析功能展示了我们聊天机器人的多功能性。使用先进的计算机视觉技术,聊天机器人可以准确评估车道的状况,并提供所需高压清洗服务的详细估算。这种集成水平展示了 AI 驱动聊天机器人成为真正数字助手的潜力,能够处理各种任务和查询。

在整个过程中,我们强调了提示工程的重要性以及不断完善聊天机器人响应的重要性,以确保无缝和愉悦的用户体验。通过遵循本教程中概述的原则和技术,您可以创建自己的 AI 驱动聊天机器人,超越客户期望,推动业务成功。