围绕经过批准的知识、明确的任务、安全的工具访问、人工交接和对话证据而不是通用答案框构建聊天机器人。
希望更快地做出响应而不让未经验证的机器人发表超出其权限的言论或行为的服务、销售和运营团队。
- 明确的工作和聊天机器人的边界
- 基于经批准的业务来源的答案
- 不确定情况的升级和审核路径
选择它是否回答产品问题，确定潜在客户资格、检查订单、预订会议或帮助员工查找程序。狭隘的工作使成功变得可衡量，并限制了发明的答案。在编写问候语之前，写下机器人必须拒绝或升级的内容。
收集当前政策、产品信息、价格、营业时间和程序。为每个来源指定所有者和审核日期。检索应引用或记录答案所用的来源，这样错误的回答就可以追溯到内容、检索或推理。
读取订单状态与更改地址或发放退款不同。为每个操作提供键入的输入、权限检查和收据。敏感或不可逆转的操作应需要确认或人工批准。
机器人应该在缺乏证据时说出，收集最少的上下文，并以简洁的摘要传输对话。人类应该看到客户问了什么，检查了哪些来源，以及机器人已经尝试了什么。切换是产品的一部分，而不是失败状态。
创建一组普通、模糊、对抗性和高风险的对话。检查答案的准确性、来源使用、动作许可、语气以及误解后的恢复。每当知识或工具发生变化时，请重新运行同一组。
跟踪经过验证的解决方案、升级原因、重复联系、响应时间和人工纠正。如果客户因为第一个答案错误而返回，那么高自动化率就不算成功。通过证据优化已解决的工作。
使用经批准的当前业务来源以及所有者和审核日期。避免将旧聊天或未经验证的网页视为政策。
在证据缺失、请求风险高、客户要求人员或可用工具无法安全完成任务时转移。
可以，通过范围狭窄的工具，在需要时进行权限检查、验证、确认，并持久接收结果。
限制工作，在批准的来源中提供答案，允许明确的未知响应，并评估真正的多轮对话。