- Chatboty RAG łączą wyszukiwanie informacji z generowaniem języka, zapewniając dokładniejsze i bardziej kontekstowe odpowiedzi niż tradycyjne boty.
- RAG ogranicza błędy i zwiększa niezawodność, korzystając z zewnętrznych danych zamiast polegać wyłącznie na wewnętrznej wiedzy modelu językowego.
- Stworzenie bota RAG obejmuje założenie projektu, napisanie jasnych instrukcji zachowania oraz podłączenie źródeł wiedzy.
Chatboty zmieniają sposób, w jaki firmy komunikują się z użytkownikami, ale wiele z nich wciąż nie radzi sobie z kontekstem i precyzją. Właśnie tutaj pojawia się Retrieval-Augmented Generation (RAG).
RAG łączy zalety wyszukiwania wiedzy i generowania języka, umożliwiając chatbotom dostęp do zewnętrznych danych i dostarczanie precyzyjnych, kontekstowych odpowiedzi. Efekt? Mniej nieścisłości, mniejsze zużycie zasobów i bardziej wiarygodne odpowiedzi.
W ostatnich latach wprowadziliśmy ponad 750 000 chatbotów — i mamy nawet własny, zaawansowany proces RAG dla nich.
W tym przewodniku przeprowadzę Cię przez kolejne kroki budowy własnego chatbota opartego o RAG — od określenia jego zachowania po bezproblemowe wdrożenie.
Zastosowania chatbotów RAG
Stawiasz pierwsze kroki z chatbotami RAG w swoim produkcie, projekcie lub hobbystycznie? Przyjrzyjmy się szerszym zastosowaniom, które można usprawnić dzięki chatbotowi dostosowanemu do Twoich potrzeb.
Stworzenie chatbota RAG w Botpress to prosty proces. Oto przewodnik krok po kroku, jak zacząć.
Na potrzeby tego poradnika stworzymy chatbota Book Trivia. Po zbudowaniu można go wdrożyć na różnych kanałach dzięki odpowiednim integracjom.
Krok 1: Załóż projekt
Rozpocznij od utworzenia nowego projektu w Botpress. Po zalogowaniu wybierz szablon „Start from Scratch”, aby mieć pełną swobodę i możliwość dostosowania.
Krok 2: Napisz jasny zestaw instrukcji
Instrukcje są kluczowe dla zachowania chatbota RAG i można je dodać, edytując sekcję 'Instructions' w Studio. Określ, jak chatbot ma wyszukiwać i prezentować informacje.
.webp)
Tworząc zestaw instrukcji, uwzględnij następujące punkty:
- Określ, że bot powinien przedkładać zewnętrzne źródła wiedzy nad dane modelu wewnętrznego.
- Opisz ton i styl odpowiedzi, najlepiej poprzez przykładowe rozmowy i odpowiedzi.
Oto przykładowy zestaw instrukcji opisujący zachowanie chatbota 'FAQ strony odzieżowej':
Mission:
Assist users in exploring sustainable fashion, understanding eco-friendly materials, and making informed choices about ethically sourced clothing.
Personality Traits:
- Knowledgeable: Provides accurate answers from the knowledge base.
- Friendly: Warm and approachable.
- Inspiring: Encourages sustainable choices.
- Transparent: Shares only validated information.
Capabilities:
- Educate: Explain sustainable fashion principles, eco-friendly materials, and certifications using the knowledge base.
- Assist: Recommend products and provide information strictly from the approved data.
- Inspire: Highlight the benefits of ethical fashion without personal opinions.
- Engage: Respond to queries clearly and politely, redirecting users to support if answers are unavailable.
Tone:
- Positive, professional, and jargon-free.
- Respectful and empathetic to ensure a supportive experience.
Behavioral Rules:
- Use only the provided knowledge base (e.g., Wikipedia, Green Threads documents).
- If an answer isn’t available, inform the user and suggest consulting Green Threads’ customer support.
Example Response Policy:
Query: "What is organic cotton?"
Answer: "Organic cotton is grown without harmful pesticides or synthetic fertilizers, reducing environmental impact."
Query: "Can you tell me your refund policy?"
Answer: "I don’t have that information. Please visit our website or contact support for assistance."
Krok 3: Dodaj źródła wiedzy
Aby Twój chatbot RAG był skuteczny, połącz go z odpowiednimi zewnętrznymi źródłami wiedzy, takimi jak dokumenty PDF, adresy URL stron internetowych czy API. Oto jak to zrobić:
- Przejdź do sekcji „Knowledge Base” w Botpress.
- Prześlij dokumenty lub dodaj adresy URL stron jako źródła.
- Botpress automatycznie indeksuje treść, dzieląc ją na mniejsze, łatwe do wyszukania fragmenty wiedzy.
Krok 4: Dostosuj tożsamość chatbota
Spersonalizuj nazwę i osobowość swojego chatbota, aby pasowały do Twojego zastosowania. Ten krok jest ważny, by chatbot nie przedstawiał się jako ChatGPT lub Claude.
- Przejdź do „Bot Details”
- Kliknij 'Generate', aby utworzyć tożsamość chatbota na podstawie instrukcji i danych, lub napisz ją ręcznie.
Krok 5: Wdróż swojego chatbota
Chatbot jest już gotowy do podglądu i udostępniania. Oto jak uzyskać do niego dostęp i go przetestować:
- W Botpress Studio kliknij „Publish”, aby wdrożyć swojego chatbota RAG.
- Skopiuj link i rozpocznij rozmowę!
Krok 6: Dostosuj wygląd chatbota
Chcesz jeszcze bardziej dopasować Webchat do swojej marki i stylu? Wystarczy kliknąć „Customize Webchat” w sekcji „Share”.
Zbuduj chatbota RAG już dziś
Chatboty zasilane RAG zmieniają sposób, w jaki firmy dostarczają precyzyjne, aktualne odpowiedzi, usprawniają procesy i poprawiają doświadczenia użytkowników. Dzięki narzędziom Botpress możesz łatwo tworzyć inteligentne chatboty.
Dzięki możliwości przesyłania bazy wiedzy jednym kliknięciem oraz płynnym integracjom z platformami takimi jak Slack, WhatsApp, Notion i innymi, możesz wdrożyć zaawansowane chatboty RAG w kilka minut za pomocą Botpress.
Zacznij budować inteligentniejsze, kontekstowe chatboty już dziś — za darmo.
Najczęstsze pytania
1. Czym różni się chatbot RAG od tradycyjnego chatbota?
Różnica polega na tym, że tradycyjny chatbot opiera się na statycznych odpowiedziach lub wytrenowanych wcześniej modelach, podczas gdy chatbot RAG (retrieval-augmented generation) pobiera odpowiednie dane z zewnętrznej bazy wiedzy i wykorzystuje je do generowania dokładniejszych odpowiedzi w czasie rzeczywistym.
2. Jak system RAG decyduje, co pobrać, a co wygenerować?
System RAG wykorzystuje mechanizm wyszukiwania, aby zidentyfikować najbardziej odpowiednie dokumenty lub fragmenty danych na podstawie pytania użytkownika, a następnie przekazuje te informacje do modelu językowego, który generuje odpowiedź opartą na pobranej treści, zamiast polegać wyłącznie na wcześniejszym treningu.
3. Czy mogę korzystać z RAG bez przesyłania zewnętrznych źródeł wiedzy?
Technicznie można używać RAG bez przesyłania zewnętrznych źródeł wiedzy, ale wtedy traci się jego główną zaletę. RAG został stworzony, by uzupełniać model językowy o dane branżowe lub aktualne, więc pominięcie zewnętrznej wiedzy mija się z celem.
4. Czy RAG nadaje się do zastosowań wielojęzycznych?
Tak, RAG nadaje się do zastosowań wielojęzycznych, pod warunkiem że zarówno model językowy, jak i pobierane dokumenty obsługują wybrane języki; wiele nowoczesnych LLM i baz wektorowych radzi sobie z wielojęzycznymi zapytaniami i treściami.
5. Jak mogę mierzyć dokładność i trafność pobranej wiedzy?
Możesz mierzyć dokładność i trafność pobranej wiedzy, rejestrując, które dokumenty zostały pobrane, porównując wygenerowaną odpowiedź z prawidłową lub opinią eksperta oraz śledząc wskaźniki takie jak poprawność odpowiedzi, satysfakcja użytkownika czy współczynnik kliknięć lub dalszych interakcji.
.webp)
