KI-Chatbot
Einfache Erstellung benutzerdefinierter und vorgefertigter KI-gestützter 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?
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 vs. Chatbots vs. virtuelle Kundenservicemitarbeiter
Chatbots ohne KI verwenden Dialogskripte 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.
Wofür werden KI-Chatbots häufig verwendet?
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 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 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 verwenden LLMs (Large Language Models), um große Datenmengen wie Websites, Dokumente und Inventar über Gesprächseingaben und -ausgaben zugänglich zu machen. Kurz gesagt bedeutet das, dass KI-Chatbots menschliche Unterhaltungen über die Daten führen können, mit denen das LLM trainiert wurde. So kann die KI Unterstützung, Informationen und Kommentare im Chatformat anbieten.
KI-Chatbots verwenden LLMs (Large Language Models), um große Datenmengen wie Websites, Dokumente und Inventar über Gesprächseingaben und -ausgaben zugänglich zu machen. Kurz gesagt bedeutet das, dass KI-Chatbots menschliche Unterhaltungen über die Daten führen können, mit denen das LLM trainiert wurde. So kann die KI Unterstützung, Informationen und Kommentare im Chatformat anbieten.
Gängige Einsatzmöglichkeiten
KI-Agents
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 Dialog-Agenten erstellen. Am Ende dieses Codelabs haben Sie Ihre erste interaktive KI erstellt, die in den folgenden Teilen dieser Reihe zu einem komplexen Multi-Agent-System (MAS) erweitert wird.
Anleitungen
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 Dialog-Agenten erstellen. Am Ende dieses Codelabs haben Sie Ihre erste interaktive KI erstellt, die in den folgenden Teilen dieser Reihe zu einem komplexen Multi-Agent-System (MAS) erweitert wird.
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
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.
Konversationelle AI
Agents für konversationelle KI erstellen
Erstellen und trainieren Sie Konversations-Agents, die Fragen beantworten, Empfehlungen geben und gleichzeitige Unterhaltungen mit Ihren 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
Agents für konversationelle KI erstellen
Erstellen und trainieren Sie Konversations-Agents, die Fragen beantworten, Empfehlungen geben und gleichzeitige Unterhaltungen mit Ihren 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.
Wissensdatenbanklösung mit 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. 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.
Anleitungen
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. 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.
