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怎么制作网站wordpress 本地同步到服务器

怎么制作网站,wordpress 本地同步到服务器,自己如何网站建设,如何在vps上搭建网站前期准备 平台链接:https://keyue.cloud.baidu.com/ 一、开始创建 二、会话流程配置 我们以购车推荐的案例,来进行 AI agent 配置演示 1.添加开场白 在 起始主题 画布中,我们可以配置 AI agent 的开场白,画布左侧默认有 开始 …

前期准备

平台链接:https://keyue.cloud.baidu.com/

一、开始创建

二、会话流程配置

我们以购车推荐的案例,来进行 AI agent 配置演示

1.添加开场白

在 起始主题 画布中,我们可以配置 AI agent 的开场白,画布左侧默认有 开始 这一节点,将鼠标放置在左侧 信息表达,拖动 文本回复开始节点 右侧,即新建了文本回复节点,此时屏幕右侧弹出文本回复的编辑区,我们输入机器人的开场白文本(您好,我是您的购车推荐小助手Bowen,很高兴为您服务!),完成开场白的编写。

我们将鼠标放置在开始节点的右侧,拖动绿色节点至任务1,就可以完成两个节点之间的连接,此时机器人的开场白即配置完成。

2.配置推荐车辆意图及后续步骤

我们将鼠标点击右侧主题列表右上角的加号,即可新建主题画布,每个主题是一个单独的画布,将不同的业务场景划分到不同的主题,以便于我们清晰的配置和管理更多场景会话流程。

我们将购车推荐的意图,创建到这个主题中,此时画布默认出现意图这一节点,点击此意图,右侧会弹出意图编辑区,由于推荐车辆这个意图不是系统预制意图,所以这里点击新建意图

在弹出的新建意图编辑框中,填写相应的内容
意图名称:购车推荐
意图例句:给我推荐一款车
大模型生成:生成3条意图例句

大模型会根据新建的例句,自动生成相似例句,我们点击确定即可。

然后我们需要继续添加一个文本回复,引导用户提供基本需求。拖动 信息表达——》文本回复 至右侧工作台,编辑机器人回复(好的呀,我首先想简单了解一下您的购车需求,您有喜欢的品牌或者大致的预算吗?)

接着我们使用收集实体功能,收集客户的购车预算以及车型,拖动 收集实体 至 任务1 中 文本回复 的下方。


在右侧实体编辑框中,我们添加实体,系统预制中并没有购车预算,这里点击 新建实体 ,我们需要输入多个运算范围(十万以内;十五万以内;二十万以内;50万以内)作为实体值,输入一个后,单击右侧的加号或者回车,完成新建实体值。点击每个实体值右侧的彩色图标,点击生成3条同义词,利用大模型的能力生成同义词,点击确定即可完成。

 接下来,我们点击加号,再新建一个实体。车型这个实体也没有系统预制,同样 新建实体,步骤同上。

检查是否有引导话术,默认自动生成,如果没有请点击 大模型生成引导话术

 

将配置好的节点连接

3.配置收集详细需求的步骤

3.1 添加一个文本回复

添加文本回复,引导用户提供更多详细需求。
1️⃣拖动 信息表达——》文本回复 ,编辑回复内容(了解了,这个范围内有很多车子可以供您选择呢。 您对车子还有什么详细需求吗?比如说一般在什么场景需要用车,偏好什么品牌等等,都可以跟我讲讲,我再给你推荐)
2️⃣拖动 信息收集——》收集用户回复 至任务2文本回复下方,将节点进行连接。

3️⃣拖动 信息表达——》大模型回复 创建一个新的任务3,在右侧弹出大模型回复的编辑框中选择 Prompt+记忆驱动 的大模型回复,输入内容(请你根据客户的需求,帮客户推荐一款汽车。)

此步骤用于机器人调用大模型能力,分析用户前面的输入,并用大模型输出内容。

3.2 收集用户满意情况

1️⃣拖动 信息表达——》文本回复 至任务3下方,编辑文本回复,输入内容(请问您对我的推荐满意吗?您也可以让我推荐其他符合要求的汽车噢~)

再次利用大模型的能力,收集客户的态度是否满意

2️⃣拖动 信息收集——》收集用户回复 至任务3下方,并连接节点

3.3 大模型变量赋值

然后我们开始使用大模型变量赋值功能,利用大模型的能力,根据用户上一轮的输入,判断用户是否感到满意,我们将表达的满意定义为True,表达不满意定义为False,让大模型输出True or False ,并赋值到新变量中。

1️⃣拖动 动作——》大模型变量赋值 输入描述(判断客户是否满意)

2️⃣继续输入prompt(

请你判断客户的态度,如果客户表达了满意的意思,输出True,否则输出False。请注意,你只需要输出True或者False,不需要输出其他的任何内容。
###
例子:
用户:非常满意
输出:Ture
用户:不满意
输出:False
用户:推荐其他车
输出:False
用户:这次的服务真是出乎我的意料,非常满意!
输出:True
###
以下是用户的真实表达:
用户:{&last_user_response}
输出:

注意:这里的{&last_user_response}一定要加上地址引用符 &

3️⃣新增一个赋值变量(attitude

3.4 条件判断功能

使用条件判断功能,让机器人进行判断分支,即满意和不满意两条分支。

1️⃣拖动 逻辑——》条件判断 至任务4 的下方
2️⃣配置两个条件判断 满意 or 不满意 对应 True or False,并连接节点

3.5 配置满意和不满意分支结果

本次案例中,若客户满意,则文本回复,结束流程。

1️⃣拖动 信息表达 ——》 文本回复,编辑客户满意后机器人的回复(很高兴您能喜欢我的推荐!)并将满意与此节点连接;

本次案例中,若客户不满意,我们使用大模型回复的功能,让大模型重新推荐一款车,形成一个循环。
2️⃣拖动 信息表达 ——》大模型回复 新建任务5,选择prompt+记忆驱动大模型回复,输入(客户对当前推荐的车辆不满意。请你根据客户的需求,重新帮客户推荐一款车)

此步骤用户机器人调用大模型的能力,去分析用户前面十轮对话的输入,并用大模型再输出一个内容

3️⃣将不满意和此节点进行连接,将任务6连接至任务3 文本回复,形成循环。

最后可以将每一个任务修改名称,方便后续的理解和查看

(收集初步需求、收集详细需求、推荐车型是否满意、判断是否满意、满意结束、不满意循环)

此时我们的 购车推荐AI agent配置完成了。

三、agent测试

1️⃣点击右上方 AI客服测试,即可进入 agent测试页面。

2️⃣输入内容,测试流程

四、agent发布

 1️⃣点击右上方 发布,点击确定

2️⃣点击返回,此时可以看到已上线,表示agent发布成功

3️⃣点击左侧菜单中的集成

4️⃣点击Web——》集成方式——》体验连接https://keyue.cloud.baidu.com/unit/experience?accessToken=b2543270-1659-463f-9211-51787a48dbb7

 点击体验连接即可进入网页

以上就是快速搭建一个购车推荐 AI agent 智能客服大模型的全部流程了,谢谢观看

http://www.yayakq.cn/news/999318/

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