我们始终建议在部署新的聊天机器人之前让其他人尝试一下，因为新的眼睛有时会发现创建者错过的不一致之处。 在构建要投入生产的聊天机器人时，部署聊天机器人的最后一步是只需单击“激活”按钮，它将上线并可供您的客户使用。 这是一个简单但高效的基于规则的聊天机器人的示例，它可以用最少的时间和费用来为您的业务增加大量价值。如果您想了解一些可以添加到聊天机器人中的更高级功能，请观看此视频，其中涵盖了我们上面演示的内容，并继续介绍其他选项。 答案：Infobip 强大的聊天机器人构建平台 使用自然语言处理 (NLP)来理解与之交互的人的意图并进行对话式响应的更复杂的聊天机器人在构建、训练和测试方面会花费更多时间。 它们可以使用与我们刚刚演示的相同的界面和相同的方法来创建，但是还需要使用大量意图来训练聊天机器人，以便它能够复制更人性化的对话。
您可以使用“位置”属性向他们
您可以使用“位置”属性向他们发送实际地址和准确的地理位置。 如果用户请求有关产品的信息或有关您公司的一般信息，请向他们发送合适的视频。巴林 手机号码列表 只需将相关元素拖到工作区并链接或上传您想要包含的媒体即可。 第 5 步 – 创建聊天交互的退出路径 创建无缝退出聊天会留下良好的最后印象并绑定交互，以免陷入困境。 一旦您确认此人已经实现了他们的意图，您就可以关闭聊天或将他们循环回初始选项菜单，以防他们有其他疑问。 构建过程的最后一步是使用“关闭”会话属性重置聊天机器人。可以将其配置为清除交互期间保留的任何数据，或将其复制到客户数据平台。 第 6 步 – 测试 测试是创建有效聊天机器人的关键阶段。我们的聊天机器人构建工具包括一个模拟选项，可用于在部署聊天机器人之前彻底测试聊天机器人中的每个交叉点。 由于它复制了与聊天机器人交互的真实体验，因此您还将有机会检查您配置的延迟是否最佳，以及聊天流程中是否存在您可能错过的任何死胡同
这会触发“帐户余额”的预编程流程
有必要介绍一下它的工作原理，以便您在开始为 Messenger 构建基于意图的聊天机器人之前了解整个过程。 为 Facebook Messenger 创建基于意图的聊天机器人 快速有效地了解一个人的意图是任何成功的聊天机器人的关键。 BW列表 正如我们所演示的，通过基于规则的 Messenger 聊天机器人，设计者提供了一个选项列表供用户选择。如果没有符合他们意图的选项，那么聊天机器人除了将他们与人工代理联系起来之外无法帮助他们。 对话式聊天机器人有可能变得更加灵活，后端逻辑涵盖的意图远多于列表中可以有效显示的意图。 识别意图，然后知道在特定点激活哪个服务或对话流是成功对话聊天机器人的关键。 让我们用一个例子来演示这一点：一个人联系他们的银行来检查他们的帐户中有多少钱。 聊天机器人流程看起来像这样： 该人以“我的帐户余额是多少”的请求开始聊天。 聊天机器人的 NLP 引擎扫描文本，并在丢弃“什么”和“我的”等不相关单词后确定它需要触发“帐户余额”的意图。 然后，这会触发“帐户余额”的预编程流程
