Synchronisierung benutzerdefinierter Datenquellen

Ein ChatBotKit-Assistent antwortet auf der Grundlage der eigenen Dokumente und Datenquellen eines Unternehmens und nicht mit generischem Wissen. Ein Beam-Agent liest die Inhalte der verbundenen Quellen nach einem festgelegten Zeitplan, vergleicht sie mit den aktuellen Trainingsdaten des Bots und aktualisiert den Datensatz des Bots, sobald sich ein Quelldokument geändert hat, beispielsweise bei einer aktualisierten Richtlinie oder Preisliste. Er wendet dabei nur die bereits genehmigte Synchronisierungsregel an, wie beispielsweise welche Dokumente im Fokus stehen. Wenn ein Quelldokument mit vorhandenen Bot-Inhalten kollidiert oder eine neue Datei in einem unklaren Format eintrifft, lässt der Agent das Training unverändert und benachrichtigt den jeweiligen Eigentümer des Inhalts.

Konversationsverfolgung für Slack, Discord und WhatsApp

ChatBotKit stellt denselben Assistenten in Messenger-Apps wie Slack, Discord und WhatsApp bereit, wo Konversationen in Kanälen oder Direktnachrichten stattfinden. Ein Beam-Agent liest Konversationen über diese Apps hinweg, gleicht sie mit den Unternehmensregeln für klärungsbedürftige Fälle ab – wie eine wiederholt unbeantwortete Frage oder die Bitte, mit einem Menschen zu sprechen – und aktualisiert ein Tracking-Protokoll mit dem Ergebnis. Er benachrichtigt den App-Eigentümer, wenn eine Regel zutrifft. Der Agent postet selbst keine Antworten in diese Kanäle, sondern liest, verfolgt und leitet nur Konversationen weiter, die menschliche Aufmerksamkeit erfordern.

Genauigkeitsprüfungen von Bot-Antworten

Da ein ChatBotKit-Assistent auf der Grundlage benutzerdefinierter Daten antwortet, kann eine veraltete oder fehlende Quelle zu einer ungenauen Antwort führen. Ein Beam-Agent liest eine Stichprobe der letzten Bot-Antworten, gleicht sie mit den aktuellen Quelldaten ab, aus denen der Bot schöpfen soll, und aktualisiert ein Qualitätsprotokoll über alle gefundenen Abweichungen. Er folgt dabei nur der vom Unternehmen genehmigten Genauigkeitsregel, wie dem Abgleich von Daten oder Zahlen mit den Quelldokumenten. Wenn eine Antwort fehlerhaft erscheint, die korrekte Antwort jedoch aus den Quelldaten nicht eindeutig hervorgeht, leitet der Agent den Fall an einen Mitarbeiter weiter, anstatt zu raten.