10分钟创建聊天机器人

目录

🤖 建立自己的聊天机器人

• 🛠️ 准备工作

  • ⚙️ 注册 Google Cloud 并登录 Vertex AI

  • ⚙️ 启用对话流 (Dialogflow)

• 🤖 创建聊天机器人

  • ⚙️ 创建数据存储

  • ⚙️ 设置代理与对话流

  • ⚙️ 测试与优化

• 🚀 发布与集成

  • ⚙️ 发布聊天机器人

  • ⚙️ 集成到网站

• 🔍 进一步优化

  • ⚙️ 添加更多数据

  • ⚙️ 定制化设置

  • ⚙️ 监控与反馈

🤖 建立自己的聊天机器人

在网站或互联网上使用自己的数据，定制化您的解决方案从未如此简单。这里有一个10分钟的演示，演示如何一步一步构建您自己的聊天机器人。如果您喜欢这个视频，请订阅，让我们开始吧。

创建聊天机器人

今天，我们将使用您的数据创建一个聊天机器人，它将最终使您能够创建出色的问答功能，为您的客户支持和查询提供帮助。您还可以将其部署到本地互联网上，以便向您的数据提问。在保险行业中的典型用例包括客户想要为所有风险、项目添加保险，但不确定是否可以在商业保险或额外的健康保健中做到这一点，或者在索赔环境中。因此，让我们围绕聊天功能构建一些东西。

准备工作

如果您尚未注册Google Cloud并登录Vertex AI，您可以查看我的其他视频，以最终帮助您实现这一点。但我假设您已经做到了。接下来，我们要做的是点击“Chat”，然后启用对话流，因为这是我们需要的。

启用对话流

点击“Chat”，然后点击“Enable API”，这可能需要一分钟。首先，为您的代理命名，然后填入公司名称和相关信息，选择时区，如果需要多区域，则进行选择。点击“Create”，然后选择“Create a new data store”。您可以选择网站URL、BigQuery、Google Cloud存储或API。暂时我们选择网站URL，点击“Continue”，填入数据存储名称，然后点击“Create”。

设置代理与对话流

现在，我们已经创建了应用程序代理，系统会自动将您定向到可用数据存储页面。您可以添加更多数据存储，打开对话流代理，并添加一些处理数据存储未涵盖场景的流程。我们可以进行一个快速测试，然后开始添加更多细节和优化。

测试与优化

我们可以进入代理设置，在那里可以获取更多信息。导出对话流历史记录到BigQuery，您现在可以开始记录客户与您的问题和聊天机器人的互动，以便了解他们在搜索什么。现在，我们可以开始测试代理。点击“Test Agent”，进行一些测试。这里还有保存用例的选项，但暂时我们只做一个测试。您可以看到代理的工作情况，您可以继续添加更多数据到数据存储以进行微调。

发布与集成

发布非常简单，只需确保保存了代理设置。然后点击“Publish”，选择环境为“Draft environment”，点击“Enable”，您将获得一个代码块，将其复制到您的网站上即可。

进一步优化

您可以添加更多数据到数据存储，进行定制化设置，并监控用户反馈以不断优化您的聊天机器人。