In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie unseren intelligenten FAQ-Chatbot mit der Patris Vektordatenbank und Landbot erstellen können. Der Chatbot nutzt eine DSGVO-konforme Variante von ChatGPT, um individuelle und präzise Antworten auf Kundenfragen zu liefern. Sie lernen, wie Sie relevante Daten hochladen, um den Chatbot auf Ihren speziellen Anwendungsfall und Ihr Unternehmen abzustimmen. Zudem zeigen wir Ihnen, wie Sie den Chatbot mit Landbot verbinden und einen kontinuierlichen Austausch zwischen dem Patris FAQ-Bot und dem Kunden ermöglichen. Entdecken Sie, wie Sie mit Patris und ChatGPT Ihren Kundenservice verbessern können!
1. Neuen Patris Assistenten erstellen
Erstellen Sie im Dashboard unter Modules über die Create new + Schaltfläche einen neuen Assistenten.
1.1 Bezeichnung des Assistenten
Geben Sie dem Assistenten zur Wiedererkennung eine interne Bezeichnung.
1.2 Prompt
Nun erstellen wir ein Prompt um den Assistenten in seiner Ausführung zu briefen. Je genauer das Briefing, desto besser die Ergebnisse.
1.3 FAQ Daten in die Vektordatenbank importieren
Unter Upload a file laden wir nun alle relevanten Daten hoch, um spätere Fragen individuell, auf den Use-Case und das Unternehmen abgestimmt beantworten zu können. In unserem Beispiel laden wir die Produktpalette des Online-Shops, mit allen zugehörigen Produktbezeichnungen und Produktinformationen hoch.
Mögliche Dateiformate sind: .pdf, .txt, .json, .csv.
1.4 Temperature & OpenAI Model
Mit dem Temperature-Regler können wir die Kreativität und Vorhersehbarkeit von ChatGPT steuern. Ein hoher Temperaturwert (z.B. 0,8 oder 1,0) führt zu vielfältigen und kreativen Antworten, während ein niedriger Wert (z.B. 0,2 oder 0,3) zu konservativeren, kohärenteren Antworten führt. Höhere Temperaturen fördern unkonventionelle Ausdrücke, während niedrigere für genaue und „sichere“ Antworten sorgen. In unserem Fall verwenden wir den Wert 0, da dieser dazu führt, dass ChatGPT die wahrscheinlichsten und konsistentesten Antworten liefert, was für unsere Zwecke am geeignetsten ist.
Unter Show Advances Settings finden wir die möglichen OpenAI Modelle, welche wir unserem Assistenten zuordnen können. In unserem Fall möchten wir schnelle und klare Antworten und verwenden GPT-3.5-Turbo.
Zum Schluss speichern wir den Assistenten über den „Submit“ Button und öffnen den Assistenten über die Open–Schaltfläche.
2. Landbot verbinden
Für unseren KI FAQ Chatbot erstellen wir in Landbot einen neuen Bot, über welchen wir später den Chat anbieten möchten.
2.1 Webhook Patris <-> Landbot
Zunächst wählen wir das Webhook Modul und fügen die URL unseres Assistenten (Assistent öffnen -> URL kopieren) als POST-Methode ein.
Wir aktivieren den Customized Body und fügen folgenden JSON Code ein.
- Für chatId verwenden wir die wechselnde Landbot ChatID @id
- Für message verwenden wir die Variable, in der wir die Frage des Kundens speichern @message
{
"chatId": "@id", // Eindeutiger Zahlenwert, der für jeden Chat neu generiert wird.
"message":"@message" // Variable mit Nachricht des Kunden
}Die ChatGPT Antwort speichern wir in unserem @gpt_answer Array
2.2 Frage 🔁 Antwort
Zur Eröffnung des FAQ-Support-Chats erstellen wir einmalig die Begrüßungsfrage und speichern die Antwort des Kunden in der @message Variable. In dieser Variable speichern wir fortläuft die Antworten/Fragen des Kunden.
2.3 ChatGPT Antwort formatieren
Um dem Kunden nur die reine Textantwort zu übermitteln, lösen wir das Array mit Hilfe eines GetValue Befehls im Formular auf und speichern dadurch die reine Textantwort in der weiteren Variable @gpt_answer_final.
GetValue(@gpt_answer,"answer","content")2.4 ChatGPT Antwort in Fragefeld ausgeben und Kreis schließen
Wir geben die formatiere GPT Antwort über das Question-Modul aus, um einen kontinuierlichen Chat zu ermöglichen. Als „Frage“ setzen wir die Antwort @gpt_answer_final ein.
Nun ist der Kreis geschlossen und es kann ein kontinuierlicher Austausch zwischen dem Patris FAQ Bot und dem Kunden stattfinden.
3. Bot testen
Wir speichern den Bot und wechseln zur Testansicht.
Voila!
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