Bagaimana Syarikat Membina Produk SaaS Berasaskan AI

Kebanyakan produk SaaS dibina untuk pengguna yang sudah tahu apa yang mereka perlukan. Anda buka papan pemuka, klik beberapa menu, dan mula bekerja. Ia tersusun, boleh dijangka — dan agak membosankan.

AI sedang mengubah keadaan itu. Bukan melalui ciri yang menonjol, tetapi melalui sesuatu yang lebih mendalam: perisian yang menyesuaikan diri secara masa nyata, memahami niat, dan membentuk dirinya mengikut pengguna. Ia bukan sekadar “automatik” — tetapi tingkah laku yang sedar.

Anda tidak perlu mencari jauh. Chatbot perusahaan yang dahulunya mengikut skrip kini boleh memaparkan jawapan, mencetuskan tindakan, dan membawa konteks sepanjang aliran sokongan — tanpa campur tangan manusia.

Dan perubahan ini bukan terhad kepada chat sahaja. Ia juga muncul dalam cara pengguna menulis, belajar, mula menggunakan produk, menganalisis, dan membina. Aliran kerja statik yang mendefinisikan SaaS kini perlahan-lahan digantikan dengan sesuatu yang lebih pintar.

Mari kita lihat dengan lebih dekat apa yang sedang berubah — dan apa maknanya untuk generasi perisian seterusnya.

Apa itu AI SaaS?

AI SaaS — atau Perisian sebagai Perkhidmatan Berasaskan Kecerdasan Buatan — ialah perisian berasaskan awan yang mengintegrasikan keupayaan AI terus ke dalam pengalaman pengguna terasnya. Ini termasuk ciri seperti input bahasa semula jadi, respons generatif, aliran diperibadikan, dan antara muka yang boleh menyesuaikan diri.

Perbezaannya bukan sekadar teknikal — ia juga tingkah laku. Dalam AI SaaS, produk tidak menunggu arahan. Ia membuat ramalan, memaparkan tindakan, dan membentuk pengalaman mengikut niat pengguna.

Perubahan halus ini mengubah cara nilai disampaikan. Daripada hanya menyediakan set alat, AI SaaS memberikan hasil — selalunya sebelum pengguna meminta. Dan inilah sebabnya buku panduan lama untuk reka bentuk SaaS, onboarding, dan UX kini terasa lapuk.

Alat seperti Grammarly, Duolingo, dan Notion bukan sekadar menambah AI — mereka mereka bentuk semula pengalaman produk di sekelilingnya.

SaaS Tradisional vs AI SaaS

AI bukan menggantikan SaaS — ia mengubah bentuknya. Perubahan utama bukan hanya pada ciri, tetapi pada cara pengguna berinteraksi dengan produk dan apa yang mereka harapkan sebagai balasan.

SaaS tradisional tersusun dan berasaskan peraturan. Pengguna mengikuti aliran tetap, klik butang yang boleh dijangka, dan mengisi borang. Produk hanya bertindak balas kepada input — tidak lebih dari itu.

AI SaaS membalikkan model itu. Pengguna melangkau langkah, menaip soalan, dan mengharapkan produk memahami niat mereka. Ia bukan lagi tentang mereka bentuk aliran — tetapi tentang membina sistem yang mentafsir, menyesuaikan, dan bertindak balas secara masa nyata.

Bagi pasukan produk, ini bermakna perlu memikirkan semula prinsip asas:

• Pengalaman pengguna linear digantikan dengan input terbuka
• Dokumentasi statik diganti dengan capaian maklumat secara langsung
• Antara muka berkembang daripada reaktif kepada proaktif

Hasilnya ialah logik produk jenis baharu — yang didorong oleh hasil, peka konteks, dan dinamik secara lalai.

Untuk memahami apa yang berubah, bandingkan kedua-dua model ini secara bersebelahan — dan bagaimana setiap satunya membentuk pengalaman pengguna.

‍

Anda masih membangunkan produk SaaS, tetapi jangkaan pengguna kini berbeza. Pengguna tidak mahu dipandu. Mereka mahu difahami, dan AI memenuhi keperluan itu.

Contoh Sebenar Bagaimana AI Mengubah Produk SaaS

Tidak semua produk SaaS memerlukan AI, tetapi bagi pasukan yang menggunakannya dengan baik, model bahasa besar (LLM) membuka pengalaman produk yang sebelum ini mustahil dicapai.

Kita melihat AI dalam SaaS melangkaui antara muka chat dan medan autolengkap. Dalam pelaksanaan terbaik, ejen AI beroperasi dalam produk — menilai input pengguna, mengambil konteks dari interaksi lalu, dan menjana respons yang sangat diperibadikan.

Berikut dua bidang di mana LLM sudah berfungsi dengan baik dalam SaaS produksi.

Penjanaan output berstruktur dalam antara muka sebenar

Beberapa ciri AI paling berkesan bukan menjana kandungan — ia menjana struktur yang boleh anda bina.

Excalidraw AI ialah contoh sempurna. Anda terangkan aliran yang anda mahu — “pengguna daftar, sahkan emel, dan masuk ke papan pemuka” — dan AI menulis kod Mermaid.js yang sepadan. Rajah muncul serta-merta, boleh disunting sepenuhnya dalam aplikasi. Anda tidak bermula dari kosong — anda mendapat asas pintar dan berstruktur yang sesuai dengan keperluan.

Ini bukan grafik statik. Ia adalah kod yang berfikir, ditukar menjadi aliran kerja visual yang boleh anda ubah.

Alat lain juga meneroka perkara ini — seperti Uizard, yang menukar arahan kepada susun atur UI, dan Retool, di mana AI mengkonfigurasi antaramuka depan dan pertanyaan backend berdasarkan matlamat pengguna.

Dalam semua kes ini, LLM bukan sekadar membantu pengguna bergerak lebih pantas — ia menghasilkan output dalam bahasa asli produk.

Ejen sokongan keputusan terbina dalam aliran kerja

Kebanyakan alat SaaS menganggap pengguna tahu apa yang perlu dilakukan seterusnya. AI sedang mengubah perkara itu.

Kini, kita melihat ejen terbina yang boleh membaca keadaan semasa projek, isu, atau dokumen — dan mencadangkan tindakan seterusnya.

Dalam Linear, AI meringkaskan pepijat dan isu, kemudian mencadangkan keutamaan berdasarkan tahap kritikal, kekerapan, atau status penghalang. Ia bukan sekadar meringkaskan tiket — ia mentafsir keutamaan dan menggalakkan pasukan bertindak, mengambil peranan sebagai ejen AI vertikal yang menjadi jambatan antara jabatan.

Asana AI melakukan perkara serupa dengan data projek. Ia mengesan tugasan yang tersekat, pemilik yang tidak sejajar, atau jadual yang tergelincir — dan secara senyap mencadangkan kemas kini untuk mengimbangi semula kerja.

Ejen jenis ini tidak menjana kandungan. Ia membaca isyarat dalam sistem—kemajuan tugasan, penugasan, input—dan membuat perubahan kecil yang membantu mengubah arah kerja.

Onboarding asli AI yang menyesuaikan diri dengan pengguna

Kebanyakan aliran onboarding adalah statik — beberapa klik berpandu, mungkin senarai semak. Tetapi LLM membolehkan anda bermula dengan apa yang pengguna mahu dan membina di sekelilingnya.

Dalam Coda, onboarding terasa seperti perbualan. Anda terangkan apa yang anda cuba lakukan — merancang aktiviti luar pejabat, mengurus penghantaran klien, menjejak tabiat — dan AI membina kerangka ruang kerja untuk anda mula. Jadual, butang, formula — semuanya sudah tersedia.

Guidde mengambil pendekatan berbeza: ia menggunakan metadata produk dan AI untuk menjana panduan dalam aplikasi secara automatik berdasarkan input anda. Anda nyatakan jenis panduan yang anda perlukan, dan ia mencipta aliran — tanpa perlu rakaman manual.

Apa yang dahulunya sekadar lawatan kini menjadi permulaan pantas.

Anda hadir dengan niat. Produk bertindak balas dengan struktur.

Daripada output berstruktur ke onboarding adaptif, setiap kes penggunaan yang dibincangkan bergantung pada infrastruktur yang boleh mengendalikan bahasa semula jadi, konteks, memori, dan output dinamik. Ada alat yang berfungsi di belakang tabir. Ada juga yang disepadukan terus ke dalam tumpukan produk.

Mari lihat platform paling penting yang menggerakkan SaaS asli AI sekarang — yang membantu anda membina ejen, mengurus saluran RAG, menyusun input, dan menyambungkan LLM ke aliran kerja sebenar.

7 Alat Terbaik untuk Membina Produk SaaS Berkuasa AI

1. Botpress

Botpress ialah pilihan utama apabila anda membina ejen yang perlu melakukan lebih daripada sekadar menjawab soalan. Ia direka untuk pasukan yang mahukan kawalan sebenar ke atas tingkah laku AI — menggabungkan logik, memori, aliran tindakan, dan penyebaran berbilang saluran dalam satu platform.

Anda boleh menyambungkannya ke mana-mana backend, menghantar konteks antara giliran, mengendalikan panggilan API, dan mencetuskan hasil sebenar — semuanya dari dalam perbualan yang sama. Ia sangat berguna apabila chat perlu mendorong tindakan, bukan sekadar memberi respons. Sama ada untuk onboarding pengguna, menjadualkan lawatan, mengurus operasi dalaman, atau mengarahkan sokongan, Botpress menjadikan semuanya lancar.

Platform ini juga menyokong web, platform seperti WhatsApp dan Telegram, serta SDK tersuai secara lalai — jadi ejen anda boleh berada di mana pengguna anda berada.

Ciri Utama:

• Kawalan penuh ke atas logik, memori, dan tindakan API
• Alat terbina dalam untuk ujian, analitik, dan pengurusan versi
• Sokongan berbilang saluran (web, WhatsApp, Slack, tersuai)
• Penyerahan mudah kepada ejen langsung, aliran sandaran, dan widget UI tersuai

Harga:

• Pelan Percuma: $0/bulan dengan kredit AI $5 disertakan
• Plus: $89/bulan — termasuk penyerahan kepada ejen langsung dan analitik
• Team: $495/bulan — menambah pengurusan peranan, SSO, kolaborasi
• Enterprise: Harga khusus untuk pasukan berskala besar atau memerlukan pematuhan tinggi

2. LangChain

LangChain ialah tulang belakang untuk banyak ciri AI yang tidak kelihatan seperti chat — ejen perancang, pembantu dalaman, penjelas analitik, dan banyak lagi. Ia fleksibel, modular dan memberi pembangun cara jelas untuk menghubungkan LLM kepada alat, API, dan memori.

Fleksibiliti itu datang dengan beberapa kompromi. LangChain sangat berpusatkan SDK — kebanyakan penyusunan dan penyahpepijatan berlaku dalam Python atau JavaScript. Mereka telah memperkenalkan pembina tanpa kod bernama LangFlow, tetapi ia masih awal dan belum setanding dari segi kestabilan atau kematangan pengalaman SDK teras.

Namun, jika anda perlukan kawalan penuh ke atas cara ejen anda berfikir, merancang, dan bertindak — inilah alat yang paling ramai orang pilih.

Ciri Utama:

• Kerangka ejen dengan sokongan penggunaan alat, perancangan, dan memori
• Sokongan asli untuk fungsi OpenAI, saluran RAG, carian vektor
• Reka bentuk modular untuk menggabungkan aliran kerja dan langkah penaakulan
• Berfungsi dengan kebanyakan API, pangkalan data vektor, dan pemuat dokumen

Harga:

• LangChain OSS: Percuma dan sumber terbuka
• LangSmith (nyahpepijat + pemantauan): Kini percuma; harga berdasarkan penggunaan akan datang

3. Pinecone

Pinecone ialah pangkalan data vektor yang hampir sentiasa digunakan dalam sistem RAG produksi — dan dengan alasan yang kukuh. Ia pantas, boleh diskala, dan membolehkan anda menyimpan dan mendapatkan semula data berdimensi tinggi dengan persediaan minimum. Sama ada anda mengindeks tiket sokongan, dokumen dalaman, atau pengetahuan berstruktur, Pinecone memudahkan anda memasukkan konteks berkaitan ke dalam aliran kerja LLM anda.

Pinecone Assistant yang baru dilancarkan menjadikan ini lebih mudah. Ia mengurus pemecahan, penanaman, dan pengambilan di belakang tabir supaya pasukan boleh membina ejen dan ciri carian yang peka data tanpa perlu mengurus infrastruktur.

Ia jarang menjadi satu-satunya komponen dalam sistem anda — tetapi apabila pengambilan pantas dan bertapis penting, Pinecone ialah pilihan utama kebanyakan pasukan. Sambungkan ke LangChain atau Cohere, dan anda mempunyai asas kukuh untuk mana-mana pembantu berasaskan RAG.

Ciri Utama:

• Carian vektor pantas, sedia produksi
• Pinecone Assistant (2025) memudahkan kerumitan pengambilan
• Penapis metadata, pengindeksan berbilang penyewa, pemarkahan hibrid
• Infrastruktur terurus — tiada keperluan hosting atau penalaan

Harga:

• Starter: Percuma sehingga 5M vektor
• Standard: Berdasarkan penggunaan, penskalaan elastik
• Perusahaan: Kapasiti dan sokongan khusus

4. Cohere

Cohere bermula sebagai pilihan utama untuk penanaman pantas dan berkualiti tinggi — dan masih menguasai bidang itu. Namun, sepanjang tahun lalu, ia telah berkembang menjadi platform lebih luas yang menyokong generasi berasaskan pengambilan (RAG) melalui alat seperti Rerank API dan model Command R yang dihoskan.

Rerank API ialah kelebihan utama Cohere. Ia membolehkan anda menyusun semula hasil carian berdasarkan sejauh mana padanannya dengan pertanyaan — jadi, daripada menghantar 20 bahagian mentah ke LLM anda, anda hanya hantar 3 yang penting. Hasilnya: respons lebih pantas, penggunaan token lebih rendah, dan jawapan lebih tajam serta tepat.

Anda juga mendapat sokongan berbilang bahasa, kesedaran konteks panjang, dan pilihan tumpukan dihoskan yang mengurus penanaman, carian, dan penilaian semula di satu tempat — tanpa perlu penalaan lanjut.

Cohere sangat berguna apabila anda perlu memperbaiki apa yang model anda lihat — bukan mengubah cara ia berfikir. Gabungkan Rerank API dengan stor vektor seperti Pinecone dan pengatur pintar seperti LangChain, dan anda akan mendapat jawapan lebih pendek, tepat, dan mudah dijelaskan.

Ciri Utama:

• Rerank v3.5 untuk pemilihan jawapan lebih tajam dan peka konteks
• Tumpukan RAG dihoskan dengan API latensi rendah
• Serasi dengan Pinecone, LangChain, dan LlamaIndex

Harga:

• Embeddings: Percuma sehingga 100k pertanyaan/bulan
• Rerank: Berdasarkan penggunaan (hubungi untuk harga)

5. LlamaIndex

LlamaIndex dibina berdasarkan satu idea utama: AI anda hanya sebaik data yang anda berikan. Dan jika anda mengambil data itu daripada PDF, wiki, pangkalan data, atau hamparan, LlamaIndex ialah cara untuk menyediakannya bagi pengambilan — dengan struktur, metadata, dan penghalaan pintar.

Tidak seperti Pinecone, yang mengurus carian vektor, atau Cohere, yang menilai semula kerelevanan, LlamaIndex memberi tumpuan kepada saluran yang membekalkan model. Ia memecah dan mengindeks sumber anda, menjejak metadata dokumen, dan menghala pertanyaan berdasarkan struktur dan niat — bukan sekadar kata kunci atau penanaman.

Ia sangat berguna untuk pasukan yang membina produk AI yang bergantung pada kandungan khusus domain — manual produk, data pelanggan, log kejuruteraan — di mana konteks penting dan pengambilan generik tidak mencukupi.

LlamaIndex bertindih dengan LangChain dalam beberapa aspek, tetapi lebih tertumpu pada penyediaan data dan pengindeksan, bukan perancangan ejen atau penggunaan alat.

Ciri Utama:

• Saluran pengindeksan untuk data berstruktur dan tidak berstruktur
• Penghalaan pertanyaan pintar dan penjejakan sumber
• Serasi dengan Pinecone, Chroma, atau stor memori tempatan
• Paling sesuai untuk ejen yang memerlukan akses data dalaman yang dipercayai tinggi

Harga:

• Open Source: Percuma (MIT)

6. Vercel AI

Vercel AI SDK ialah untuk pasukan yang mahu AI terasa sebahagian daripada produk — bukan sekadar chatbot yang diletakkan di sudut. Ia membantu anda membina antara muka seperti chat yang responsif dalam aplikasi anda menggunakan React, Svelte, atau Next.js — dengan sokongan penuh untuk respons penstriman, memori, dan panggilan alat luaran.

Ia dibangunkan oleh pasukan yang sama di sebalik Next.js, yang jelas kelihatan pada cara ia mengurus keadaan frontend dan pengalaman pengguna. Versi terbaharu juga menambah sokongan untuk MCP (Model Context Protocol) — piawaian baharu untuk menyusun input model, penggunaan alat, dan sumber rujukan. Ini bermakna API yang lebih kemas, penyesuaian yang lebih mudah, dan kawalan yang lebih baik ke atas tindakan pembantu anda.

Anda tidak membina ejen di sini — tetapi jika anda sudah ada, inilah cara untuk menjadikannya pengalaman produk yang mantap. SDK ini mudah disepadukan ke dalam mana-mana tumpukan hadapan, dan sokongan untuk MCP, penggunaan alat, serta penstriman menjadikannya ideal untuk antara muka AI yang perlu terasa asli.

Ciri Utama:

• Tambah antara muka AI terus ke dalam aplikasi React atau Svelte
• Penstriman, sejarah chat, sokongan alat, dan sumber rujukan
• Menyokong MCP untuk tingkah laku model yang terstruktur dan terkawal
• Dibangunkan oleh pencipta Next.js — dioptimumkan untuk pengalaman pengguna hadapan

Harga:

• Open source SDK: Percuma
• Vercel hosting: Berdasarkan penggunaan (pengkomputeran + jalur lebar)

7. Make

Make ibarat pita pelekat untuk produk SaaS — terutamanya pada peringkat awal integrasi AI. Ia adalah platform automasi visual yang membolehkan anda menghubungkan aplikasi, mencetuskan aliran kerja, dan juga menyambungkan model AI tanpa perlu menulis banyak kod.

Ia benar-benar menonjol dalam memberikan pasukan produk keupayaan untuk membuat prototaip tingkah laku AI tanpa memerlukan backend lengkap atau lapisan orkestrasi. Perlu mencetuskan susulan sokongan apabila pengguna memberi maklum balas negatif dalam chat? Guna Make. Mahu ringkaskan mesej itu dengan OpenAI dan log masuk ke Hubspot CRM anda? Juga, guna Make.

Ia bukan dibina untuk ejen perancangan kompleks atau penggunaan alat yang mendalam, tetapi untuk tugas di mana anda hanya perlu menghubungkan A ke B ke C, ia pantas, fleksibel, dan mesra. Ini sangat berguna apabila produk anda bukan berasaskan AI sepenuhnya tetapi anda ingin menambah sedikit kecerdasan di belakang tabir.

Ciri Utama:

• Pembina visual dengan ratusan integrasi aplikasi sedia ada
• Mudah untuk mencetuskan tindakan daripada input AI (cth. ringkasan GPT → emel/hantar/CRM)
• Modul OpenAI terbina dalam, serta sokongan HTTP dan webhook
• Sangat sesuai untuk operasi pasukan, kitaran maklum balas, dan automasi ringan
  
  

Harga:

• Percuma: 1,000 operasi/bulan, 2 senario aktif
• Teras: $9/bulan — untuk pasukan kecil dan penggunaan ringan
• Pro: $16/bulan — menambah lebih banyak operasi, penjadualan, dan pengendalian ralat
• Enterprise: Khusus — untuk pasukan yang menjalankan aliran kritikal

Amalan Terbaik untuk Menambah AI ke Produk SaaS

Membina dengan AI bukan sekadar menambah ciri baru — ia selalunya mengubah cara produk anda berfungsi secara asas. Amalan terbaik ini boleh membantu pasukan kekal fokus pada perkara paling penting: kegunaan, kejelasan, dan kepercayaan pengguna.

1. Jadikan AI sebahagian daripada produk, bukan sekadar tambahan

AI sepatutnya menyokong pengalaman utama anda, bukan sekadar berada di tepi. Jika ia terasa seperti ciri yang terpisah — seperti tetingkap chat terapung di penjuru — ia tidak akan digunakan.

Sebaliknya, integrasikan AI ke dalam aliran kerja yang sudah digunakan orang. Dalam Linear, AI membantu penjejakan isu dan keutamaan. Dalam Coda, ia membina jadual dan logik berdasarkan matlamat pengguna. Ciri-ciri ini tidak terasa terasing — ia sebahagian daripada cara produk berfungsi.

Mulakan dengan mengenal pasti di mana pengguna sering tersekat atau kerja menjadi perlahan. Gunakan AI untuk melancarkan detik-detik itu, bukan sekadar untuk menarik perhatian.

2. Bina berdasarkan niat, bukan hanya input

LLM berfungsi paling baik apabila ia memahami mengapa seseorang melakukan sesuatu — bukan sekadar apa yang ditaip. Ini bermakna produk anda perlu menangkap niat pengguna lebih awal dan mereka bentuk aliran kerja berdasarkan itu.

Inilah yang membuatkan alat seperti Notion AI atau Duolingo Max terasa berguna. Mereka bukan sekadar membalas — mereka membentuk respons berdasarkan konteks dan matlamat. Ini hanya berkesan jika anda strukturkan UX untuk membimbing dan belajar daripada niat pengguna, bukan sekadar kata-kata mereka.

Tanya: Apa yang pengguna cuba capai? Kemudian, bina dari situ.

3. Beri pengguna keterlihatan dan kawalan

AI sepatutnya menyokong keputusan, bukan membuatnya dalam keadaan tidak telus. Pengguna perlu faham apa yang model lakukan, dari mana ia mendapat maklumat, dan bagaimana untuk melaraskan tingkah lakunya.

Antara muka AI yang baik menerangkan mengapa sesuatu dicadangkan. Ia membenarkan pengguna mencuba semula, sunting, atau teroka pilihan lain. Ini membantu pengguna membina keyakinan dan mengelakkan terlalu bergantung pada automasi.

Dedahkan sumber data, tunjukkan logik prompt apabila sesuai, dan sentiasa beri ruang untuk pelarasan manual.

4. Bersedia untuk kes tepi dan kegagalan

LLM tidak sentiasa bertindak seperti yang anda jangka. Ia boleh terlepas konteks, menghasilkan output yang kabur, atau salah tafsir arahan. Produk anda perlu bersedia untuk itu.

Tambah penghadang. Gunakan skor keyakinan untuk mengurus respons yang tidak pasti. Benarkan laluan sandaran ke model bahasa besar lain atau sokongan manusia. Dan yang paling penting, jejak bagaimana pengguna berinteraksi dengan AI supaya anda boleh belajar di mana ia membantu — dan di mana ia perlu diperbaiki.

AI sepatutnya menambah baik produk anda, bukan menjadikannya tidak dapat dijangka.

5. Mulakan dengan satu kes penggunaan yang kukuh dan kembangkan secara berperingkat

Anda tidak perlu menjadikan seluruh produk anda berasaskan AI dari hari pertama. Pasukan paling berjaya bermula kecil — satu ciri, satu aliran kerja — dan perbaiki sehingga pengguna bergantung padanya setiap hari.

Ini mungkin termasuk onboarding, carian dokumen, ringkasan analitik, atau automasi tugas. Fokus pada satu bidang di mana AI boleh mengurangkan geseran atau meningkatkan kelajuan, dan pastikan ia benar-benar berfungsi sebelum berkembang.

Ciri yang kukuh dan boleh dipercayai membina kepercayaan. Apabila pengguna anda bergantung padanya, memperluaskan ke kes penggunaan lain akan jadi lebih mudah.

Tambah AI ke Tawaran SaaS Anda Hari Ini

Jika anda ingin membawa kecerdasan masa nyata ke dalam produk SaaS anda — sama ada onboarding, sokongan, atau aliran kerja dalaman — anda perlukan lebih daripada sekadar model. Anda perlukan infrastruktur yang menghubungkan AI dengan logik produk, konteks pengguna, dan alat anda.

Di sinilah Botpress sangat sesuai. Ia dibina untuk pasukan yang mahu melangkaui chat mudah dan mula mereka bentuk ejen AI yang mendorong hasil.

Anda boleh menyambungkannya ke API anda sendiri, menambah sumber pengetahuan, mengurus memori, dan melancarkan ke saluran seperti WhatsApp, web, atau aplikasi tersuai — semuanya di satu tempat. Sama ada anda menambah pembantu AI atau membina lapisan ejen penuh dalam aplikasi anda.

Mula membina hari ini — ia percuma.

Soalan Lazim

1. Industri manakah yang paling sesuai untuk menerima pakai AI SaaS hari ini?

Industri yang paling sesuai untuk menerima pakai AI SaaS hari ini termasuk sokongan pelanggan, penjagaan kesihatan, kewangan, pendidikan, dan sumber manusia – sektor di mana automasi aliran kerja berulang atau pemahaman bahasa semula jadi secara langsung meningkatkan kecekapan. Industri-industri ini sudah melihat pulangan pelaburan yang tinggi kerana jumlah tugas yang boleh dijangka.

2. Perlukah saya membina semula produk SaaS saya untuk menambah AI?

Anda tidak perlu membina semula produk SaaS anda untuk menambah AI. Kebanyakan syarikat bermula dengan menambah AI ke satu ciri tertentu – seperti carian pintar atau sokongan chatbot – menggunakan API atau alat integrasi yang berfungsi dengan infrastruktur sedia ada.

3. Apakah perbezaan antara ejen AI dan chatbot?

Perbezaan antara ejen AI dan chatbot ialah chatbot menjawab soalan statik, manakala ejen AI melaksanakan tindakan berbilang langkah dan berinteraksi dengan sistem atau API untuk menyelesaikan tugas secara automatik.

4. Apakah kesilapan terbesar yang perlu dielakkan apabila menambah AI ke SaaS?

Kesilapan terbesar yang perlu dielakkan apabila menambah AI ke SaaS termasuk melancarkan ciri AI tanpa kes penggunaan yang jelas, mengabaikan ketelusan atau kawalan pengguna, gagal menangkap dan memahami niat pengguna dengan tepat, dan mengembangkan AI sebelum mengesahkan kegunaannya dengan pengguna sebenar.

5. Bagaimana saya patut mula menambah AI ke produk saya?

Untuk mula menambah AI ke produk anda, fokus pada satu ciri berimpak tinggi dan berisiko rendah seperti onboarding peribadi atau carian pintar. Lancarkan kepada kumpulan pengguna terhad dan perbaiki sebelum dikembangkan untuk memastikan anda benar-benar menyelesaikan masalah sebenar.