Forstå og bruke AI-oppgaver i Botpress

Forsta Og Bruke Ai Oppgaver I Botpress



I dag er bedrifter sterkt avhengige av chatbots for kundestøtte, prosessautomatisering og engasjement med brukere på tvers av plattformer. Effektiviteten til en chatbot er sterkt avhengig av dens evne til å delta i naturlige samtaler og gi nøyaktige svar til brukerne. Det er her AI-oppgaver, som Generative AI-oppgaver, kommer inn for å forbedre en chatbots evner.

I denne bloggen vil vi utforske om AI-oppgavene i Botpress, spesielt de Generative AI-oppgavene. Vi lærer hvordan disse oppgavene utnytter den kunstige intelligensen til å automatisere oppgavene og lage innhold. Ved å gi AI-oppgaveinndata, klare instruksjoner og beskrivende variabler, kan brukerne forbedre oppgavene sine og øke produktiviteten.

AI-oppgavekortet i Botpress

AI Task Card er en grunnleggende komponent i Botpress som ligger i Botpress Toolbox. Applikasjonene er mangfoldige ettersom den kan automatisere ulike oppgaver som å generere tekst, oversette språk og lage kreativt innhold av forskjellige slag.









Den kobler brukerens behov til AI-motoren, og letter innholdsgenerering og automatisering.



Implementering av generative AI-oppgaver

For å utnytte det fulle potensialet til Generative AI-oppgaver, må brukerne gi spesifikke instruksjoner på naturlig språk gjennom parameteren Task Instructions.





Eksempel:



Disse instruksjonene fungerer som retningslinjer for AI-motoren, og spesifiserer oppgaven som må utføres sammen med eventuelle relevante begrensninger.

AI-oppgaveinngang

AI Task-inngangen er informasjonen eller dataene som sendes til Generative AI Engine for behandling. Det kan betraktes som temaet for problemet som AI-motoren prøver å løse eller generere innholdet for. For å sikre at AI-motoren produserer mer nøyaktige og relevante resultater, oppfordres brukere til å være så presise og detaljerte som mulig når de gir AI-oppgaveinndata. Denne klare og spesifikke inngangen gjør det mulig for AI-motoren å bedre forstå brukerens krav og levere mer skreddersydde og nyttige svar.

Eksempel:

Noen av inndatatypene inkluderer følgende:

  1. {{event.preview}} : Den siste verdien som leveres til chatboten brukes som input for AI-oppgaven. Ved å utnytte de siste interaksjonene kan AI-motoren kontekstualisere og svare på brukerforespørsler bedre, og forbedre den generelle samtaleopplevelsen.
  2. {{workflow.variableName}} : Her kan brukerne bruke en tidligere definert variabel (variableName) i arbeidsflyten som input til AI-oppgaven. Dette muliggjør en sømløs integrasjon med eksisterende data og sikrer innholdsgenerering som er tilpasset spesifikke arbeidsflytkrav.
  3. {{user.propertyName}}: PropertyName, i dette tilfellet, refererer til brukeregenskaper som kan brukes som input for AI-oppgaven. Denne åpne tilnærmingen gjør det mulig for brukerne å innlemme en fri tekst og relevant brukerinformasjon, imøtekomme et mangfold av brukstilfeller og mål.

Ved å bruke forskjellige inndatatyper, kan chatbot-skapere imøtekomme ulike brukssaker og trekke ut relevant informasjon effektivt.

Lagre resultater i variabler

Når AI-motoren genererer innholdet, kan brukerne spesifisere eller definere variablene hvor den utpakkede informasjonen eller dataene skal lagres. Å velge beskrivende og lett identifiserbare variabelnavn er avgjørende fordi disse navnene brukes til å referere til det genererte innholdet i forskjellige deler av Botpress-arbeidsflyten.

Eksempel:

Riktig lagring av resultatene i variabler letter en enkel gjenfinning og videre behandling av generert innhold som fører til mer effektive chatbot-svar.

Eksempel på oppgave:

Å gi klare og realistiske eksempler er en effektiv måte å hjelpe AI-oppgaven til å bedre forstå rollen sin og utføre mer nøyaktig. Brukere kan gi et eksempel på tekstinndata som AI-oppgaven kan forutse fra dem i oppgaveeksemplet, samt eksempler på utdataene som AI-oppgaven bør gi som svar.

Disse eksemplene hjelper AI-oppgaven med å forstå instruksjonene og det ønskede utdataformatet som bidrar til en vellykket og produktiv brukeropplevelse.

AI-baserte overganger

AI-overganger i Botpress gjør det mulig for brukere å lage overganger på vanlig språk, og sikrer at chatboten reagerer riktig på brukerinndata.

AI Transitions gir stor fleksibilitet når det gjelder å lage chatbots som har evnen til å forstå og svare på en rekke spørsmål og utsagn. Brukere kan skrive ut overgangskommandoer på vanlig språk, og chatbot vil automatisk generere den nødvendige koden for å lette overgangene.

Generer kode ved hjelp av AI

Generativ AI for utfør kode er en robust funksjon som gjør det mulig for brukere å gi ren tekstinstruksjoner på naturlig menneskelig språk, og AI genererer en kode som svar. Denne funksjonen forenkler et bredt spekter av oppgaver i chatboten uten å kreve omfattende kodekunnskap.

I tillegg kan brukerne bygge sin egen kode ved å bruke populære nodepakker som Axios, Lodash og Moment Luxon som muliggjør mer komplekse oppgaver og spesifikke tilpasninger.

AI Prompt Chaining

Det er en teknikk for å koble sammen flere AI-oppgavekort for å lage komplekst innhold ved å dele opp store oppgaver i mindre deler. Dette gjør innholdet mer nøyaktig og relevant ved å optimalisere hvert AI-oppgavekort for spesifikke oppgaver og bruke utdataene fra ett kort som input for det neste.

For å gjøre ledeteksten godt, del store oppgaver i mindre, test hvert AI-oppgavekort separat, formater utdataene riktig og bruk passende variabelnavn. Disse tipsene sikrer en jevn og effektiv innholdsgenereringsprosess.

Forbedre Chatbot-funksjonaliteten med AI-oppgaver

Inkorporering av AI-oppgaver, spesielt Generative AI-oppgaver, i utviklingen av chatbots kan forbedre funksjonaliteten og ytelsen deres betydelig. Ved å utnytte kraften til kunstig intelligens kan chatbot-skapere automatisere oppgaver, generere relevant innhold og forbedre arbeidsflyter.

Ved å bruke AI Task Card i Botpress kan brukere gi klare instruksjoner og spesifikke input, noe som gjør det enklere å implementere og bruke Generative AI-oppgavene effektivt. Riktig lagring av resultatene i variabler sikrer enkel gjenfinning og videre behandling av det genererte innholdet, og optimaliserer chatbotens svar.

Dessuten lar AI-baserte overganger chatbots reagere intelligent på brukerinndata, noe som forbedrer brukeropplevelsen. Muligheten til å generere en kode ved hjelp av AI forenkler de komplekse oppgavene og gjør det mulig for brukerne å bygge tilpassede funksjoner som er skreddersydd for deres spesifikke behov.

Konklusjon

AI-oppgaver, spesielt Generative AI-oppgaver, forbedrer chatbot-funksjonaliteten i Botpress ved å automatisere oppgaver og generere relevant innhold. Å omfavne AI-oppgaver gir bedrifter mulighet til å gi bedre kundestøtte og strømlinjeforme prosesser og levere tilfredsstillende brukeropplevelser. Integrering av AI-oppgaver i Botpress låser opp chatbotens sanne potensial, og forvandler dem til smarte samtaleagenter.