Des robots WhatsApp plus intelligents : Prévenir les hallucinations de l'IA grâce à l'IA de la connaissance

Utiliser l'IA générative pour améliorer l'expérience client

J'ai toujours entendu dire que les meilleurs développeurs étaient des développeurs paresseux. J'avoue que je suis un développeur paresseux. L'intelligence artificielle générative (IA) nous aide à être encore plus paresseux ! Non seulement nous pouvons demander du code refactoré ou même des applications entièrement codées à cette IA prédictive. Mais nous pouvons externaliser les autres parties ennuyeuses de nos Applications, comme toutes les valeurs de données que nous voulons donner à nos utilisateurs.

>> Découvrez les capacités de Knowledge AI dans notre annonce publique de la bêta.

En utilisant Generative AI parallèlement à la plateforme de construction d'assistants virtuels low-code de Vonage, AI Studio, paresseux les développeurs paresseux et efficaces peuvent désormais améliorer de manière significative les expériences des clients. Dans cet article, vous apprendrez comment remplacer le site de Foire aux questions (FAQ) de votre entreprise et le transformer en un agent WhatsApp FAQ flexible et complet (également connu sous le nom de chatbot). Plus important encore, vous apprendrez comment Knowledge AI vous permet de maintenir votre agent à jour et précis sur toutes les nouvelles fonctionnalités ou offres de votre entreprise.

TL;DR Si vous ne souhaitez pas développer l'agent, copiez le fichier ZIP et importez-le dans AI Studio en suivant ces instructions Github.

FAQ page for Vonage AI Studio explaining whether the product works standalone and listing supported languages including English, Hebrew, German, and Spanish.

Mission : Transformer des FAQ statiques en un agent WhatsApp interactif

Notre mission dans cet article sera de transformer un site de FAQ en un agent WhatsApp. Nous utiliserons AI Studio et le transformer en un chatbot amical et flexible. d'AI Studio et le transformer en un chatbot convivial et flexible.

Vous remarquerez que cette page mentionne également la possibilité de contacter le service d'assistance. Ce point est important dans un agent d'IA générative, car l'intention de l'utilisateur (pour en savoir plus sur les Les intentions de l'AI Studio) n'est pas de recevoir une réponse textuelle directe, mais plutôt de déclencher une action. Nous appelons cela des phrases d'action. Les phrases d'action peuvent être l'envoi d'un courriel à l'assistance, mettre les utilisateurs en contact avec un agent humainremplir une commande, et bien d'autres choses encore ! Dans ce tutoriel, nous allons imiter le contact avec le support en utilisant le nœud nœud d'envoi d'e-mailmais avec le nœud nœud webhook d'AI Studio, vous pouvez créer des intégrations avancées.

Je suggère toujours de commencer par une maquette de l'agent que nous voulons construire. Voici à quoi ressemblerait notre agent si nous voulions le construire sans Knowledge AI :

Diagram showing an FAQ flow in AI Studio without Knowledge AI, where each intent must be manually mapped to a specific response.

Nous devons créer une intention non seulement pour chaque phrase d'action, mais aussi pour chaque couple question/réponse de la FAQ. Mais nous sommes des constructeurs paresseux et cela prendrait tellement de temps !

Dieu merci, nous pouvons maintenant simplifier notre agent de manière radicale. Notre maquette ressemble maintenant à ceci :

Diagram showing how AI Studio integrates with Knowledge AI to handle FAQ queries dynamically after classifying user intent.

À moins que l'utilisateur ne pose une question nécessitant une phrase d'action (dans notre cas, envoyer un courriel à l'assistance), notre Knowledge AI est désormais le flux par défaut. Vous n'avez plus besoin de construire des intentions avec des listes étendues d'expressions d'utilisateurs, l'IA de la connaissance sera capable de traiter les demandes avec flexibilité.

Conditions préalables

• Vous aurez besoin d'un Account API de Vonage

Vonage API Account

To complete this tutorial, you will need a Vonage API account. If you don’t have one already, you can sign up today and start building with free credit. Once you have an account, you can find your API Key and API Secret at the top of the Vonage API Dashboard.

Ready to start building?

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Comment créer une base de connaissances avec Knowledge AI

La première étape avant de construire l'agent est de mettre en place notre base de connaissances. Il s'agit du référentiel qui guidera les réponses de notre Gen AI. Naviguez jusqu'à l'onglet Onglet Knowledge AI dans le tableau de bord d'AI Studio.

Knowledge AI introduit deux nouveaux concepts : les index et les sources. Les sources sont des éléments individuels d'information et de données. Par exemple, une source peut être une URL (page d'un site web) ou un fichier. Les sources regroupées créent des index. Le volume complet d'informations à partir duquel les agents peuvent générer des réponses s'appelle un index.

Commençons par créer notre premier index.

Comment ajouter une source dans Knowledge AI

Cliquez sur Ajouter une source. Un formulaire s'ouvre alors pour ajouter une nouvelle source.

Add a new knowledge source in Vonage AI Studio by uploading a local file or providing a URL.

Vous remarquerez que les sources peuvent être un fichier local (TXT, HTML ou PDF) ou une URL accessible au public. Ajoutez le lien vers le site de la FAQ, donnez-lui un nom et cliquez sur créer. Répétez l'opération pour le site de la FAQ. Démarrage de WhatsApp et WhatsApp Live Agent Routing de WhatsApp.

Dashboard view of Knowledge AI sources for a WhatsApp agent. Displays three active content sources with their size, type, modification date, and status.

Maintenant que nous disposons de quelques sources, nous allons pouvoir poser des questions plus souples. Passons maintenant à la création d'un index.

Comment créer un index dans Knowledge AI

Cliquez sur l'onglet Index dans le panneau de gauche. Cliquez ensuite sur Ajouter un index. Commencez par donner à votre index un nom agréable, comme "AI Studio FAQs". Vérifiez ensuite toutes les sources nouvellement créées et cliquez sur Enregistrer et quitter.

Assigning data sources to the 'AI Studio FAQs' index in Vonage Knowledge AI. All three sources—WhatsApp Live Agent Routing, WhatsApp Getting Started, and Studio FAQ Site—are selected.Vous devriez maintenant voir un index disponible.

Index dashboard showing the 'AI Studio FAQs' index built from three knowledge sources: Studio FAQ Site, WhatsApp Live Agent Routing, and WhatsApp Getting Started.

Comment tester les index dans Knowledge AI

Knowledge AI vous permet de tester les index avant de les associer à des agents. Pour ce faire, survolez un index et une icône de lecture apparaîtra. Cliquez sur le symbole de lecture pour ouvrir le testeur d'index.

Testing interface for the 'AI Studio FAQs' index within the Knowledge AI dashboard. This allows users to validate how the AI will respond based on indexed content.

Vous pouvez maintenant poser toutes les questions que vous souhaitez et l'agent de test récupérera les réponses à partir de votre index. Essayez de poser des questions issues du site FAQ comme "Quelles sont les langues proposées par l'AI Studio ?" ou des questions issues de la page WhatsApp Getting Started comme "Puis-je envoyer des messages WhatsApp avant l'approbation de Facebook ?".

Essayez maintenant une question qui ne se trouve pas sur ces pages, comme "Qu'est-ce que Vonage Knowledge AI ? L'agent répond : "Impossible de trouver une réponse pertinente". C'est parfait ! Cela signifie que l'agent est capable d'avoir des conversations de type humain, mais uniquement dans le cadre de notre index.

Corrigeons cela maintenant et téléchargeons notre PDF intitulé Diapositives d'information sur l'IA de la connaissance en tant que nouvelle source. Créez un nouvel index et incluez maintenant toutes nos sources. Vous pouvez maintenant tester à nouveau et poser la même question. Nous avons maintenant une réponse ! C'est ainsi qu'il est très simple de mettre à jour les agents existants pour tout nouveau produit ou toute nouvelle fonctionnalité.

Test and refine your Knowledge AI responses by creating and querying an index based on uploaded sources.

Remarquez le petit symbole des livres dans la réponse de l'IA de la connaissance. Vous pouvez cliquer dessus pour voir quelles sources ont été utilisées pour générer la réponse. Vous pouvez vous en servir pour modifier les sources d'un index afin d'obtenir de meilleurs résultats.

Maintenant que nous disposons d'un index que nous pouvons assigner à notre agent d'IA générative, construisons notre agent !

Comment créer un agent WhatsApp AI Studio

Pour commencer, nous devons créer un agent WhatsApp. Vous pouvez ouvrir AI Studio à partir de Vonage tableau de bord du développeur de Vonage et suivre les instructions de la documentation AI Studio. Il y a trois options importantes pour notre agent, sélectionnez :

• Type : WhatsApp

• Modèle : Partir de zéro

• Événement : Inbound

Comment utiliser les nœuds de collecte des données de l'utilisateur et de classification ?

• Accueillons nos utilisateurs avec un message de bienvenue à l'aide de la fonction Envoyer un message pour envoyer un message de bienvenue. J'aime joindre une photo à notre message de bienvenue afin d'utiliser la marque de notre entreprise.

• Ensuite, nous acceptons la réponse de l'utilisateur à l'aide d'une fonction Collecter l'entrée . Nous stockons la réponse dans un paramètre appelé demande_utilisateur. L'entrée attendue ne doit être que du texte.

Sauf indication contraire, tous les paramètres de ce billet de blog utilisent l'entité @sys.any. Pour plus d'informations sur les entités (différents types de paramètres) dans AI Studio, veuillez lire la documentation.

• A nœud de classification va maintenant dicter où envoyer notre utilisateur. Créez une intention unique appelée Send Email. Fournissez des expressions d'utilisateur qui traitent du courrier électronique et de l'assistance. Par exemple, "Email support", "contact support", "support". Le paramètre de classification est demande_utilisateur.

• Terminez le flux Send Email. Vous devrez ajouter un deuxième nœud Collect Input pour stocker l'adresse électronique de l'utilisateur. Vous utiliserez ensuite cette adresse dans un flux Envoyer un courriel dans un nœud Send Email.

• Créez un nœud Envoyer un message qui envoie un message de remerciement à l'utilisateur pour avoir utilisé l'agent.

• Conclure par une Fin de la conversation nœud.

Email fallback flow in Vonage AI Studio for unhandled inquiries. If the agent can't resolve the request, the user's message is classified and routed to collect their email before sending it to a support team.

Nous sommes maintenant prêts à utiliser notre nœud Q&A !

Comment utiliser le nœud AI Studio Q&A

Tout d'abord, sélectionnons le nœud Q&A dans la section Conversation de la manière suivante :

Demonstration of the Q&A node in Vonage AI Studio, showing real-time interaction with Knowledge AI. The assistant retrieves responses from indexed FAQ sources to answer user questions dynamically.

La configuration de notre nœud sera la suivante :

• Index : FAQ AI Studio (ou votre nom d'index)

• Paramètre d'entrée de l'utilisateur : demande_utilisateur

• Paramètre de réponse : ai_response

• Temps d'attente : 2 secondes

  • Temps maximum pendant lequel AI Studio attendra une réponse. Si le temps de réponse dépasse 2 secondes, le chemin de sortie Échec est déclenché.

• Longueur moyenne : 50

• Lignes directrices pour les réponses : laissez en blanc ou expérimentez avec les vôtres !

Comment gérer notre réponse générative à l'IA

Maintenant que nous avons connecté notre nœud pour obtenir les réponses de la FAQ, envoyons-les à nos utilisateurs ! L'ensemble du flux ressemblera à ceci :

Node flow diagram for the AI-powered FAQ assistant in Vonage AI Studio. It includes branches for AI response generation, fallback messages, user repeat prompts, and graceful conversation endings.

Cela peut paraître compliqué, mais il s'agit surtout de gérer les erreurs et d'améliorer l'expérience de l'utilisateur. Le nœud FAQ crée trois points de sortie : $ai_response (succès), Don't Know, et Failed. En fonction du résultat, ces points de sortie permettent de gérer les erreurs.

Pour le construire :

1. Pour point de sortie $ai_response utilisez un nœud d'envoi de message et demandez-lui d'envoyer simplement le message $ai_response et le paramètre $ai_response. Connecter notre $ai_response à ce nœud.

2. Pour Ne sait pas point de sortie : Utilisez un noeud Envoyer un message et faites-lui envoyer un message d'erreur. Quelque chose comme "Désolé, je ne sais pas comment répondre à cette question". Connectez notre nœud Ne sait pas à ce nœud.

3. Pour Échec point de sortie : Utilisez un nœud de fin de conversation et faites-lui dire quelque chose comme "Oups ! Quelque chose a échoué. Veuillez réessayer ". Connectez notre nœud Échec à ce nœud.

Comment créer une boucle de questions

Nous voulons permettre à l'utilisateur de poser plusieurs questions à notre chatbot.

Pour le construire :

1. Créez un nœud d'entrée de collecte appelé Répétition de collecte qui enregistrera un nouveau paramètre appelé REPEAT. Le nœud recevra Bouton de réponse en entrée. L'un des boutons doit avoir pour titre Yes (Oui) et pour valeur true (Vrai). L'autre bouton doit avoir pour titre Non et pour valeur Faux.

2. Utiliser un nœud de condition qui vérifiera la présence de REPEAT. Créez une condition pour vérifier si REPEAT est égal à true, et une autre pour vérifier si REPEAT est égal à faux.

3. Relier à nouveau la condition true au nœud Collect Inquiry, le premier nœud d'entrée de collecte que nous avons utilisé et qui stocke la valeur de demande_utilisateur

1. Reliez la fausse condition au nœud de message de remerciement, qui se connecte au nœud de fin de conversation.

Vous pouvez maintenant tester votre agent et lui poser des questions !

ive demonstration of a Knowledge AI agent responding to user input in a chat interface, showcasing intelligent real-time FAQ handling.

Conclusion

👏Applaudissez-vous ! Vous avez réussi ! Vous avez créé votre premier agent WhatsApp d'IA générative. Maintenant, testons-le à l'aide du testeur.

Votre nœud de classification fonctionne-t-il ? Votre agent est-il capable de faire la différence lorsque vous souhaitez envoyer un courrier électronique ou poser une question sur AI Studio ? Essayez de poser des questions directement à partir du site de la FAQ et comparez les réponses. Essayez ensuite de poser à votre agent des questions qui s'écartent quelque peu de la FAQ et dont la réponse ne peut être trouvée que dans les autres sources. Enfin, posez des questions qui ne font absolument pas partie des données de formation !

Comment se comporte votre agent ? Faites-le moi savoir ! Rejoignez la Communauté des développeurs de Vonage sur Slack et dites-moi ce que vous construisez dans le canal #ai-studio. Ou trouvez moi sur X, anciennement connu sous le nom de Twitter. Et donnez VonageDev pendant que vous y êtes.