Entwickeln Sie Chatbots, KI-Agents und menschenähnliche Contact-Center-Umgebungen mit der branchenführenden KI von Google, einschließlich Vertex AI Agent Builder.
Neukunden erhalten ein Guthaben von bis zu 300 $, um Agent Builder und andere Google Cloud-Produkte auszuprobieren.
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Überblick
Nicht-KI-Chatbots verwenden skriptbasierte Dialoge und können keine Antworten generieren, die nicht im Chatbot 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 intelligent eine Vielzahl von nicht scriptbasierten, dialogorientierten Antworten auf menschliche Text- und Spracheingaben zu generieren.
Virtuelle Kundenservicemitarbeiter sind KI-Bots, die speziell für die Interaktion mit Kunden in Callcentern oder Contact Centers trainiert werden können.
KI-Chatbots werden häufig als Contact-Center-Lösungen, als Echtzeitunterstützung für Kundenservicemitarbeiter, generative Chatbots, Sprachfunktionen und für Sentimentanalysen eingesetzt. Mit Dialogflow CX 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-gestützte Chat-Apps erstellen. Und Contact Center AI verbessert Callcenter-Erfahrungen und den Kundenservice.
Einige Chatbots nutzen Retrieval Augmented Generation (RAG), um die Einschränkungen ihrer vorprogrammierten Antworten zu überwinden und auf einen größeren Informationspool zuzugreifen. Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, muss sich ein RAG-basierter Chatbot nicht nur auf vorgefertigte Skripts verlassen. Stattdessen kann RAG genutzt werden, um externe Wissensdatenbanken und Dokumente zu durchsuchen, die für die Suchanfrage des Nutzers relevant sind. Dazu können interne Wikis, Produktdokumentationen oder sogar öffentlich zugängliche Informationen im Internet gehören.
Funktionsweise
KI-Chatbots nutzen LLMs (Large Language Models), um große Open-Source- oder unternehmenseigene Datasets wie Websites, Dokumente und Inventare aufzunehmen. Das LLM verwendet diese Daten dann, um dialogorientierte Antworten auf Chatfragen anzubieten, die Kundenzufriedenheit zu verbessern und die Callcenter-Kosten zu senken.
Gängige Einsatzmöglichkeiten
In diesem Codelab erstellen Sie in wenigen Minuten einen Agent mit Vertex AI-Agents und Dialogflow. Verbinden Sie Ihre Webseite oder Dokumente mit dem Dialogflow CX-Agent und nutzen Sie Large Language Models, um dialogorientierte Antworten aus Ihren Inhalten zu generieren – sofort und mit minimalen ML-Kenntnissen.
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Erstellen Sie mit Contact Center AI (CCAI), einer KI-gestützten Contact-Center-Plattform, die nativ auf Google Cloud basiert, Ihr eigenes KI-gestütztes Contact Center. CCAI arbeitet mit CRMs zusammen und bietet Dialogflow zum Erstellen eines Chatbots, Agent Assist für Echtzeitunterstützung für menschliche Kundenservicemitarbeiter und CCAI Insights zur Identifizierung der Gründe von Anrufen und der Stimmung des Anrufers.
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Erstellen und trainieren Sie einen virtuellen Kundenservicemitarbeiter in Dialogflow CX, der Fragen beantwortet, Empfehlungen ausgibt und gleichzeitige Unterhaltungen mit Ihren Endnutzern abwickelt. Das Natural Language-Modul von Dialogflow CX 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.
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Starten Sie eine von Google empfohlene Anwendung, die Frage-Antwort-Paare aus Ihren Dokumenten extrahiert. Basierend auf der Ausgabe der Anwendung können Sie ein auf Prompts basierendes KI-Modell trainieren und optimieren, das als Beispiel für andere Self-Service-Anwendungsfälle für Kunden verwendet werden kann.
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