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LINE自動化回應秘訣:如何將SeaChat與LINE自動回應無縫整合

甚麼是LINE自動回覆? 想讓LINE成為你品牌的超級助手?當客戶越來越多,一個人忙不過來時,無法一則一則回應客人,而LINE推出的「自動回覆機器人」好像可以滿足這個惱人的問題! 無論是歡迎新朋友,還是關鍵字回答,好像輕鬆多了,對吧? 但是設定關鍵字回覆似乎是一個持續的過程,並且回應的模式相對固定,可能會讓交流顯得稍嫌單調。這樣固定模式的回答有時候可能不盡如人意,不良的設定會讓客戶感覺和品牌之間有點距離像隔了一層玻璃似的,雖然LINE的自動回覆讓事情變得輕鬆,但缺乏靈活性,不能完全理解顧客的具體問題,只能對特定關鍵字做出反應,這是個小挑戰。 設定LINE自動回覆訊息 甚麼! LINE的自動回應訊息功能要停止服務! 在這個AI技術蓬勃發展的時代,有點小遺憾的是,LINE的AI自動回覆功能將在2024年5月停止服務。大家可能都在想,有沒有什麼工具既能提供溫馨的回覆,又能像小夥伴一樣聰明地幫忙解答客戶問題的自動回覆機器人呢?不妨看看SeaChat結合ChatGPT的LINE客服聊天機器人,說不定它正是你需要的那個助手!

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SeaChat對比Microsoft Bot 框架與Azure Bot 服務(LUIS.ai)

對話式AI的世界對於Microsoft與OpenAI日益深入的合作關係的最新消息感到激動。雖然有些人慶祝這一合作的潛力,但在Microsoft內部也有不滿的聲音。據報導,內部人士擔心,會偏離內部AI開發,以推廣OpenAI的產品。 一個特別提到的領域是Microsoft的Azure Bot Service的命運。內部消息來源暗示,它可能“或多或少地消失了”,被OpenAI的解決方案所取代。 Microsoft Bot Framework和Azure AI Bot Service(以及LUIS.ai)是一系列庫、工具和服務的集合,讓您可以構建、測試、部署和管理智能機器人。然而,Bot Framework SDK的GitHub倉庫在2年多的時間裡(截至2024年)除了README之外沒有更新:

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不只巧言:為什麼從wit.ai升級到SeaChat能提升您的對話式AI體驗

聊天機器人的世界正以驚人的速度進化。當Meta/Facebook的wit.ai作為構建語音驅動程式的墊腳石時,一股新的技術浪潮正慢慢成為舞台中的焦點:大型語言模型(LLMs)。SeaChat,一個建立在LLM技術之上的平台,為對話式AI提供了突破性的方法,將意圖式引擎的wit.ai遠遠拋在腦後。是時候考慮為您的聊天機器人進行升級了嗎? wit.ai:一個簡單的入門點,但範圍有限 wit.ai作為一個用戶友好的平台,常被用於構建基本的語音界面。其專注於意圖識別的技術讓開發者能夠快速開始,並簡單的應用。 這裡是wit.ai的一些優點: 可及性:直觀的界面簡化了基本語音界面的創建,使其成為初學者或小規模項目的好選擇。 專注於意圖識別:從口語中提取用戶意圖是wit.ai功能的核心。這對於僅需簡單用戶輸入的任務可能很有幫助。 免費方案:wit.ai提供免費方案,使其成為預算有限或實驗語音應用的開發者的人選。 然而,隨著您的聊天機器人項目在複雜性上的增長,wit.ai的限制變得明顯:

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升級您的對話式AI:為什麼從Dialogflow遷移到SeaChat會是一個戰略優勢

對話式AI領域正在經歷一波創新高潮。雖然Google的Dialogflow一直是構建互動語音和文本界面的基石,一股新的技術浪潮正在引起關注:大型語言模型(LLMs)。SeaChat,一個基於LLM技術的平台,提出了一種突破性的對話式AI方法,超越了像Dialogflow這樣的基於規則的引擎。對於希望提高其聊天機器人效能和用戶體驗的企業來說,遷移到SeaChat可能是一個戰略優勢。 Google Dialogflow:一個成熟的平台,但有局限性 Dialogflow身為一個受信任的聊天機器人製作平台。它的用戶友好界面和預構建的代理使其對開發者尤其是那些剛開始構建聊天機器人的人來說是一個有吸引力的選擇。 這裡是Dialogflow的一些優勢: 可及性:直觀的界面簡化了聊天機器人的創建,允許擁有較少程式碼經驗的開發者快速開始。這種易用性使Dialogflow成為原型制作或小規模項目的受歡迎選擇。 預構建組件:Dialogflow為常見任務(如安排約會或回答常見問題)提供了一個預構建代理的知識庫。這可以顯著地加快開發過程。 與Google Cloud的整合:對於已經投資於Google Cloud生態系統的企業,Dialogflow與其他Google產品的無縫整合簡化了開發和數據管理。 然而,隨著聊天機器人的功能成熟和用戶期望演進,Dialogflow的局限性變得更加明顯:

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對話式AI的未來:SeaChat取代Nuance Mix NLU?

對話式AI的世界正響起創新的迴響。雖然Nuance Mix NLU已經證明自己在用於理解用戶意圖上,是一個強大的工具,但大型語言模型(LLMs)的出現提供了一個引人注目的替代方案。SeaChat,一個基於LLM技術的平台,展示了對話式AI潛在的未來。 Nuance Mix NLU:對話應用的基礎 Nuance Mix NLU是許多對話式AI項目的基石。其解讀用戶在各種渠道(文本、語音)內的語句的能力,賦予了企業開發有效的聊天機器人和虛擬助理的能力。 全渠道支持:Nuance Mix NLU在不同渠道上運作,提供用戶互動的靈活性。 行業專業知識:Nuance在語音識別和NLU領域擁有多年經驗,提供了一個強大的解決方案。 定制化:該平台允許開發者根據特定行業需求和術語定制NLU引擎。但它們可能有可擴展性問題。 Nuance Mix NLU的缺點: 有限的自然語言理解:Nuance Mix NLU經常在準確理解和解釋用戶輸入方面掙扎,導致用戶體驗挫折和效果降低。 複雜的開發過程:使用Nuance Mix NLU構建和部署對話式AI可能既繁瑣又耗時,需要專門的技能和專業知識。 缺乏可擴展性:隨著業務規模擴大和互動量增加,Nuance Mix NLU可能難以跟上需求,導致性能問題和可擴展性挑戰。 有限的定制選項:Nuance Mix NLU提供有限的定制選項,使企業難以根據其獨特的需求和要求定制對話體驗。 LLM的力量:SeaChat的崛起 SeaChat,由LLM技術驅動,提供了對話式AI的獨特方法:

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拋棄腳本,擁抱自然對話:為什麼從Amazon Lex升級到SeaChat非常合理

聊天機器人的世界正在迅速進化。雖然Amazon Lex一直是構建語音和文本界面的受歡迎選擇,但一股新的技術浪潮正在成為主角:大型語言模型(LLMs)。SeaChat,一個由LLMs驅動的平台,為對話式AI提供了一種突破性的方法,使像Lex這樣基於規則的引擎遠遠落後。是時候考慮為您的聊天機器人升級了嗎? Amazon Lex:困於過去的聊天機器人系統。 Amazon Lex已確立其作為構建聊天機器人的地位。其拖放界面和與其他AWS服務的整合使其成為一個用戶友好的選擇。以下是Lex的一些優勢: 易於使用:視覺界面簡化了聊天機器人的創建,最小化了程式碼專業知識的需求。 快速部署:Lex允許快速聊天機器人的開發和部署,非常適合快速專案。 AWS整合:與其他AWS服務的無縫整合簡化了在AWS生態系統內的開發。 然而,Lex也有可能阻礙您的聊天機器人能力的限制:

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提升您的聊天體驗:為什麼SeaChat超越IBM Watson NLU

您的聊天機器人是否老是重複回應、對話不自然?您是否想為您的客戶提供更自然的聊天體驗?那麼,現在是時候看看SeaChat了,一款建立在大型語言模型(LLMs)之上的強大AI助理產品。雖然IBM Watson NLU一直是文本分析的可靠工具,但SeaChat為對話式AI提供了革命性的方法,將傳統NLU引擎遠遠拋在後面。 IBM Watson NLU:深厚的基礎,有限的延展性 IBM Watson NLU長期以來一直是AI領域有口碑的產品,擅長從文本數據中提取有價值的信息。其識別實體、情感和關係的能力讓企業可以洞察客戶資料和社交媒體對話數據。 以下是IBM Watson自然語言理解(NLU)功能和能力的摘要:

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開闢新航道:為何SeaChat在打造互動聊天機器人上超越SAP對話式AI

在對話式AI的領域中,一陣變革的風正在吹拂。雖然SAP對話式AI一直是建構企業型聊天機器人的熱門選擇,但一股新的技術浪潮正慢慢成為新焦點:大型語言模型(LLMs)。基於LLM技術建構的平台SeaChat提供了一種創新性的方法,超越了如SAP對話式AI等基於規則的引擎的種種限制。準備好為更吸引人的聊天機器人體驗揚帆起航了嗎? SAP對話式AI:困於過去的聊天機器人系統。 SAP對話式AI已經確立了自己在SAP生態系統內構建聊天機器人的地位。它與現有SAP解決方案以及低程式碼開發環境的整合,簡化了SAP用戶在聊天機器人上的創建。以下是SAP對話式AI的一些優勢: SAP整合:與其他SAP解決方案的無縫整合為已經投資於SAP生態系統的組織簡化了開發。 低代碼開發:視覺介面允許以最少的程式碼來建立聊天機器人,使其對廣泛的開發者來說是簡單好上手。 多語言支援:SAP對話式AI支援多國語言,讓您的聊天機器人能觸及更多客群。 然而,SAP對話式AI也限制了聊天機器人的能力: 有限的自然語言理解(NLU):由於其基於規則的引擎,SAP對話式AI對於理解複雜的用戶查詢和適應上下文可能會感到困難。 腳本對話:基於SAP對話式AI構建的聊天機器人對話,會讓對話感覺僵硬且腳本感很重,缺乏自然流暢性。 潛在的供應商鎖定:對SAP整合的重度依賴可能限制了對SAP生態系統以外的業務的靈活性和可擴展性。 SeaChat:新一代聊天機器人,AI助理 SeaChat,由LLM技術驅動,提供了對話式AI的範式轉移,讓您超越傳統聊天機器人平台的限制:

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用客製化ChatGPT機器人做創新行銷

在數位行銷的快速變化中,行銷機構持續尋找能夠吸引客戶並創造獨特品牌體驗的新策略。隨著人工智能的興起,客製化的ChatGPT機器人出現了,為行銷專業人士提供了一個創新的工具來吸引和互動客戶。 ChatGPT機器人的概念與優勢 基本概念 ChatGPT機器人是一種基於人工智能的聊天機器人,能夠透過自然語言處理與客戶進行真實互動。這種客製化的機器人能迅速學習並適應不同的行銷場景,提供個性化的互動體驗。 優勢 提高效率: 自動化客戶服務,節省時間和資源。 個性化互動: 透過學習客戶的偏好和行為來提供個性化的溝通。 資料洞察: 收集有價值的客戶資料,用於改善行銷策略。 ChatGPT在行銷中的應用 ChatGPT機器人能夠在多個層面強化行銷策略。從互動式廣告到深入的客戶洞察,這些機器人提供了一種新方式來吸引目標受眾並提升品牌形象。

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企業如何用客製化AI聊天機器人讓員工培訓更簡單

為了提高新員工的培訓效率和效果,越來越多的公司開始探索使用客製化AI聊天機器人的可能性。這些先進的聊天機器人不僅可以提供個性化的學習體驗,還能幫助員工更快地融入公司文化,從而提高整體的工作效率和員工滿意度。 客製化AI聊天機器人將成為企業提高工作效率和員工滿意度的重要工具 客製化AI聊天機器人的優勢 提高培訓效率與效果 (Enhancing Training Efficiency) 在傳統的員工培訓過程中,一個普遍的問題是培訓內容往往「一刀切」,無法滿足不同員工的個別需求。然而,透過客製化AI聊天機器人(如Custom AI chatbot development和AI chatbot solutions),企業能夠為每位員工提供量身定做的學習計劃。這種個性化的學習方式不僅可以提高學習的吸收率,還能讓員工更有效地掌握工作所需的技能和知識。

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打造專屬企業的AI聊天機器人 - 客製化ChatGPT機器人企業內部知識庫

在當今數位化轉型的時代,企業逐漸意識到AI聊天機器人在提升內部運營效率及客戶服務品質上的巨大潛力。特別是ChatGPT等先進的聊天機器人技術,將成為企業內部知識庫管理和客戶互動的重要工具。 ChatGPT機器人在企業中的應用 1. 內部知識庫助手 ChatGPT機器人作為一種強大的企業內部知識庫助手,可以即時學習和處理大量的公司資訊,從而有效解答內部員工和客戶的查詢。它的應用不僅限於提高客服團隊的效率,還包括與多個通訊平台如LINE、WhatsApp、Slack等的整合,進一步優化溝通流程。 2. 提升生產力 透過ChatGPT的應用,企業可以快速獲得專業知識,有效解決問題。這不僅提升了團隊的工作效率,同時也降低了對傳統查詢回應方式的依賴,使得企業能夠更快速地適應市場變化和客戶需求。 AI聊天機器人讓員工不再花大把時間在大量文件中找答案

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如何用ChatGPT做線上客服

在當今快速變化的數位化時代,客服的角色和方式正在經歷深刻的轉變。隨著人工智能(AI)技術的進步,特別是在聊天機器人領域,企業現在有機會以前所未有的方式與客戶互動。客製化的 ChatGPT 機器人正成為這一變革的核心,它們不僅能提供24小時的客服支持,還能透過個性化互動提升客戶體驗。 客製化 AI 聊天機器人的重要性 在眾多客服解決方案中,客製化的 AI 聊天機器人脫穎而出,因為它們能夠在不斷變化的市場需求和消費者行為中提供彈性和可擴展性。這種類型的機器人不僅能夠根據特定業務需求進行設計,還能夠透過學習和適應來不斷改進其服務質量。 AI聊天機器人做客服24小時營業,以確保客戶獲得最佳的支援體驗

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如何製作精準回答的客製ChatGPT聊天機器人

隨著科技的迅速發展,聊天機器人已成為各行各業不可或缺的工具。它們能夠提供即時回答,改善客戶服務體驗,並大幅減輕人工客服的負擔。本文將探討如何打造一個能夠精準回答問題的客製化ChatGPT機器人,特別著重於建立和微調知識庫,以及機器人製作的實際操作。 用能夠精準回答問題的客製化ChatGPT機器人提升客戶體驗 客製化知識庫的建立 知識庫對於任何聊天機器人都是核心組成部分,它決定了機器人回答問題的準確性和效率。建立一個有效的知識庫需要以下幾個步驟: 知識來源的收集:專業書籍、技術文件、行業報告和網絡資源都是寶貴的知識來源。 內容整理與結構化:將收集到的知識分類並結構化,以便於機器人快速檢索和理解。 持續更新:隨著行業的發展,定期更新知識庫,確保信息的時效性和準確性。 精準回答的關鍵:知識點微調 要使客製化的ChatGPT機器人回答更加精準,重點在於對知識點進行細致的微調:

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AI機器人與真人轉接客服合作無間、人機合作提升客戶體驗

為什麼有時需要將AI機器人轉接至真人客服? 儘管AI機器人在客服中有著重要的角色,但有時候轉接至真人客服仍然是必要的。以下是一些情境和原因: 複雜問題:某些問題可能超出了AI機器人的能力範圍,特別是涉及特定領域知識或高度複雜性的問題。真人客服具有更多的知識和經驗,可以更好地應對這些情況。 情感支持:當客戶面臨情感問題時,例如投訴、擔憂或情緒化的問題,真人客服能夠提供更多的情感支持,建立情感連結,並提供適當的解決方案。 特殊情況:有些情況可能需要人類的判斷和處理,例如緊急情況、糾紛解決或客戶需求的特殊情況。真人客服具有靈活性,能夠應對各種情況。

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客製ChatGPT聊天機器人,同時支援LINE和網頁機器人

在當今快節奏的數位時代,聊天機器人已經成為企業和組織的不可或缺的工具。這些智能對話機器人能夠模擬自然對話,並為用戶提供即時的支援和解答。無論是在客戶服務、銷售、還是其他領域,聊天機器人已經證明了它們的價值。 然而,隨著多渠道通訊的興起,如LINE、網頁和其他平台,企業和組織需要更多的方式來整合這些通訊工具,以提供統一的客戶體驗。這正是本文要探討的主題——一個客製ChatGPT聊天機器人,同時支援LINE和網頁機器人的多渠道整合。我們將深入研究為什麼這是重要的,如何實現這一整合,以及它對企業和組織的潛在好處。 什麼是聊天機器人 聊天機器人,也稱為對話機器人,是一種基於人工智慧技術的應用程式,旨在模擬人類自然對話的過程。這些機器人能夠理解和回應用戶的文本輸入,並以一種自然的方式進行對話。他們通常在網站、應用程式、社交媒體平台等地提供支援。 聊天機器人的工作原理基於自然語言處理(NLP)技術,它們使用機器學習算法和大量數據來理解語言、分析用戶的意圖,並生成相應的回應。這種能力使聊天機器人能夠處理各種對話情境,從簡單的問答到複雜的對話流程。 聊天機器人以自然的方式進行對話。在網站、應用程式、社交媒體平台等地提供支援 自然對話和AI機器人的關聯性 聊天機器人的核心是實現自然對話,這意味著它們不僅能夠理解用戶的語言,還能夠以類似人類對話的方式進行回應。這種自然性是通過人工智慧(AI)技術實現的,特別是自然語言處理(NLP)和機器學習。

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什麼是客製化的ChatGPT?如何應用於商業加強客戶體驗

重點摘要 客製化ChatGPT機器人與傳統聊天機器人的主要區別是其能夠自動學習和改善,提供更人性化的交流。 通過AI機器人技術,企業能夠在線上提供持續且即時的客戶支持,從而大大提高客戶滿意度。 快速上線的客製化ChatGPT機器人為企業提供了獨特的競爭優勢,並且能夠迅速應對市場變化。 簡介 在科技不斷進步的今天,客服領域也在不斷地進化。過去,企業主要依賴人工客服來解決客戶的問題。但隨著聊天機器人技術的不斷成熟,尤其是近年來大語言模型技術的發展,客製化的ChatGPT機器人已經成為了一種新的解決方案。與傳統聊天機器人相比,客製化的ChatGPT機器人擁有更強的自學能力和更高的交互質量,能夠提供類似人類的交流體驗。

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