KI-Chatbot
Einfache Erstellung von benutzerdefinierten und vorgefertigten KI-basierten Chatbots
Mit der branchenführenden KI von Google können Sie Chatbots, KI-Agents und menschenähnliche Callcenter-Erlebnisse entwickeln.
Neukunden erhalten ein Startguthaben von bis zu 300 $, um einen Chatbot zu entwickeln.
Überblick
Was ist ein KI-Chatbot?
KI-Chatbots sind Apps oder Schnittstellen, die mithilfe von Natural Language Understanding (NLU) oder Natural Language Processing (NLP) und Machine Learning (ML) menschenähnliche Unterhaltungen führen können. KI-Chatbots unterscheiden sich von Standard-Chatbots dadurch, dass sie Large Language Models (LLMs) im Gegensatz zu herkömmlichen Gesprächsabläufen und vorprogrammierten Antworten verwenden, um Antworten auf Text- und Spracheingaben zu generieren.
Welche Vorteile bietet ein KI-Chatbot?
KI-Chatbots können die Kundenzufriedenheit durch virtuelle Agenten verbessern, die mit den Inhalten und Daten eines Unternehmens trainiert wurden. Außerdem können sie die Kosten senken und den Kundensupport skalieren. KI-Chatbots können als einziger Ansprechpartner für Kunden fungieren, menschliche Kundenservicemitarbeiter in Callcentern unterstützen, spontan generierte Antworten empfehlen und häufige Kundenanfragen beantworten.
KI-Chatbots im Vergleich zu Chatbots und virtuellen Agenten
Chatbots ohne KI verwenden geskriptete Dialoge und können keine Antworten generieren, die nicht vorprogrammiert wurden.
KI-Chatbots nutzen KI, ML, NLU, NLP und LLMs, um menschenähnliche Antworten auf menschliche Eingaben zu liefern. KI-Chatbots werden mit großen Datenmengen trainiert und nutzen ML, um auf intelligente Weise eine Vielzahl von nicht-scriptbasierten, konversationellen Antworten auf Text- und Spracheingaben von Menschen zu generieren.
Virtuelle Kundenservicemitarbeiter sind KI-Bots, die speziell für die Interaktion mit Kunden in Callcentern oder Contact Centers trainiert werden können.
Was sind häufige Anwendungsfälle für KI-Chatbots?
KI-Chatbots werden häufig als Contact-Center-Lösungen, als Echtzeitunterstützung für Kundenservicemitarbeiter, generative Chatbots, Sprachfunktionen und für Sentimentanalysen eingesetzt. Mit Conversational Agents von Google Cloud können Sie virtuelle Kundenservicemitarbeiter erstellen, die mithilfe von generativer KI nahtlos zwischen Themen wechseln und rund um die Uhr über mehrere Kanäle hinweg arbeiten. Mit Vertex AI Agents können Entwickler KI-basierte Chat-Apps erstellen. Und die Customer Engagement Suite mit Google AI verbessert Callcenter-Erfahrungen und den Kundenservice.
RAG und Chatbots
Einige Chatbots nutzen Retrieval-Augmented Generation (RAG), um die Einschränkungen ihrer vorprogrammierten Antworten zu überwinden und auf einen größeren Pool an Informationen zuzugreifen. Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, muss sich ein RAG-basierter Chatbot nicht nur auf vordefinierte Skripte verlassen. Stattdessen kann es RAG nutzen, um externe Wissensdatenbanken und Dokumente zu durchsuchen, die für die Nutzeranfrage relevant sind. Dazu können interne Wikis, Produktdokumentationen oder sogar öffentlich verfügbare Informationen im Internet gehören.
Funktionsweise
KI-Chatbots nutzen LLMs (Large Language Models), um große Datenmengen – einschließlich Websites, Dokumente und Inventare – über konversationelle Eingaben und Ausgaben zugänglich zu machen. Kurz gesagt: KI-Chatbots können menschenähnliche Unterhaltungen über alle Daten führen, mit denen das LLM trainiert wurde. So kann die KI Unterstützung, Einblicke und Kommentare im Chatformat bieten.
KI-Chatbots nutzen LLMs (Large Language Models), um große Datenmengen – einschließlich Websites, Dokumente und Inventare – über konversationelle Eingaben und Ausgaben zugänglich zu machen. Kurz gesagt: KI-Chatbots können menschenähnliche Unterhaltungen über alle Daten führen, mit denen das LLM trainiert wurde. So kann die KI Unterstützung, Einblicke und Kommentare im Chatformat bieten.
KI-Agenten
Eigene KI-Agenten erstellen
In dieser praktischen Codelab-Reihe erstellen Sie mit dem Agent Development Kit (ADK) von Google Ihren eigenen intelligenten KI-Agenten.
Wir beginnen mit den absoluten Grundlagen und zeigen Ihnen, wie Sie Ihre Entwicklungsumgebung einrichten und einen grundlegenden dialogorientierten Agenten erstellen. Am Ende dieses Codelabs haben Sie Ihre erste interaktive KI erstellt, die in den folgenden Teilen dieser Reihe zu einem komplexen Multi-Agenten-System (MAS) erweitert wird.
Anleitungen
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Virtuelle Kundenservicemitarbeiter für Contact Center
KI-Agent für Contact Center erstellen
Erstellen Sie mit Contact Center as a Service (CCaaS), einer KI-gestützten Contact-Center-Plattform, die nativ auf Google Cloud basiert, Ihr eigenes KI-gestütztes Contact Center. CCaaS arbeitet mit CRMs zusammen und bietet Konversations-Agents zum Erstellen eines Chatbots, Agent Assist für Echtzeitunterstützung für menschliche Kundenservicemitarbeiter und Dialogorientierte Insights zur Identifizierung der Gründe von Anrufen und der Stimmung des Anrufers.
Anleitungen
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Konversationelle KI
Agents für konversationelle KI erstellen
Erstellen und trainieren Sie Konversations-Agents, die Fragen beantworten, Empfehlungen geben und gleichzeitige Unterhaltungen mit Ihren Endnutzerinnen und Endnutzern abwickeln. Das Natural Language-Modul von Conversational Agents versteht die Nuancen der menschlichen Sprache und übersetzt den Text oder Audio des Endnutzers während einer Unterhaltung in strukturierte Daten, die Ihre Apps und Dienste verstehen können.
Anleitungen
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Lösung „Wissensdatenbank basierend auf generativer KI“
Stellen Sie eine generative AI-Knowledge-Base-Lösung bereit, um Kunden Self-Service zu ermöglichen
Starten Sie eine von Google empfohlene Anwendung, die Frage-Antwort-Paare aus Ihren Dokumenten extrahiert. Auf der Grundlage der Ausgabe der Anwendung können Sie ein Prompt-basiertes KI-Modell trainieren und abstimmen, das als Beispiel für andere Selfservice-Anwendungsfälle im Kundenservice dienen kann.
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