Potrzebujesz szybko zbudować funkcjonalnego bota, który odpowiada na najczęściej zadawane pytania i pomaga Twoim klientom? Nie musisz tworzyć skomplikowanych drzew dialogowych ani integrować złożonych API. Czasami wszystko, czego potrzebujesz, to prosty, szybki chatbot, który możesz stworzyć dosłownie w kilka minut. W tym artykule pokażemy Ci, jak to zrobić — używając tylko modułów LLM dostępnych na platformie Daktela.
To podejście jest idealne, gdy Twoimi priorytetami są szybkość, prostota i elastyczność.
Celem jest stworzenie MVP (Minimum Viable Product) — minimalnie opłacalnego produktu.
W praktyce oznacza to zbudowanie bota, który już działa i pomaga użytkownikom, a jednocześnie jest wystarczająco prosty, aby można go było szybko przetestować i ulepszyć na podstawie rzeczywistych opinii użytkowników.
Dzięki botowi opartemu na LLM możesz natychmiast zweryfikować użyteczność swojego pomysłu i podejmować mądre decyzje dotyczące tego, gdzie zainwestować więcej czasu i budżetu.
Kluczowe korzyści tego podejścia
Na platformie Daktela taki chatbot oparty jest na dwóch podstawowych modułach, których możesz używać niezależnie lub łączyć dla maksymalnej efektywności.
Myśl o AI Agencie jako o mózgu Twojego bota. Działa podobnie do ChatGPT, ale jest w pełni dostosowywalny do Twoich potrzeb.
Możesz nadać mu niestandardową instrukcję (prompt), która definiuje jego ton i zachowanie.
Pamięta również kontekst rozmowy i może wywoływać bardziej złożone działania (np. wywoływać API).
Kiedy go używać: Idealny do ról takich jak wirtualny recepcjonista, asystent rezerwacji lub mały chatbot oparty na instrukcjach, który prowadzi naturalną rozmowę.
AI Knowledge pozwala Twojemu botowi czerpać informacje z Twoich dokumentów, strony internetowej lub innych źródeł danych.
Po prostu prześlij plik PDF, FAQ lub stronę internetową — a asystent AI automatycznie znajdzie najbardziej trafne odpowiedzi.
Kiedy go używać: Idealny dla botów FAQ z dużymi zbiorami dokumentów, asystentów wsparcia, którzy muszą odpowiadać ściśle według źródeł, oraz do ekonomicznych scenariuszy samoobsługi.
Jednakże najlepsze rezultaty często wynikają z połączenia obu.
AI Knowledge może natychmiast odpowiadać na pytania faktograficzne, podczas gdy AI Agent zajmuje się kontynuacją rozmowy, small talkiem i unikalnymi sytuacjami, które wymagają kreatywności lub szerszego kontekstu.
Dzięki modułom LLM od Daktela możesz stworzyć własnego asystenta AI w zaledwie kilka minut — bez kodowania, skomplikowanej konfiguracji czy specjalistycznej wiedzy technicznej. Zacznij prosto, uzyskaj szybkie rezultaty i stopniowo rozwijaj swojego bota w miarę wzrostu Twoich potrzeb.
Możesz zbudować podstawowego chatbota AI opartego na LLM na platformie Daktela dosłownie w kilka minut. Po prostu wybierasz moduły LLM, definiujesz zachowanie bota i łączysz swoje źródła wiedzy. Możesz natychmiast przetestować pierwszą wersję swojego asystenta AI na czacie, a następnie kontynuować jego ulepszanie na podstawie rzeczywistych pytań klientów.
Nie, nie potrzebujesz żadnych umiejętności programowania. Moduły LLM w Daktela są zaprojektowane tak, abyś mógł samodzielnie złożyć swojego chatbota AI. Konfigurujesz AI Agent za pomocą instrukcji (promptu) i po prostu łączysz AI Knowledge ze swoimi dokumentami lub stroną internetową. Wiedza techniczna staje się przydatna tylko wtedy, gdy chcesz zaawansowanych integracji API, a nie do budowania podstawowego bota MVP.
Podstawą jest treść tekstowa, której będzie używał Twój chatbot LLM – zazwyczaj są to FAQ, opisy produktów, przewodniki, procesy obsługi klienta lub artykuły z Twojej strony internetowej. Następnie łączysz je z modułem AI Knowledge, tak aby asystent AI odpowiadał ściśle na podstawie Twoich danych. Im lepiej zorganizowana jest Twoja treść, tym szybciej uzyskasz użytecznego chatbota (MVP) i tym mniej czasu poświęcisz na jego dostrajanie.
Klasyczny chatbot działa głównie z predefiniowanymi przepływami i przyciskami. Jest w porządku dla kilku bardzo konkretnych scenariuszy, ale ma trudności z pytaniami otwartymi. Chatbot LLM (na przykład połączenie AI Agent + AI Knowledge w Daktela) rozumie naturalny język, pracuje z kontekstem i może odpowiadać bezpośrednio z Twoich dokumentów. Dzięki temu może obsłużyć znacznie szerszy zakres zapytań i możesz uruchomić go jako szybkie rozwiązanie MVP bez skomplikowanego modelowania drzewa dialogowego.
