Mit der branchenführenden KI von Google können Sie Chatbots, KI-Agents und menschenähnliche Callcenter-Erlebnisse entwickeln.
Neukunden erhalten ein Guthaben von bis zu 300 $, um einen Chatbot zu erstellen.
Überblick
Nicht-KI-Chatbots verwenden skriptbasierte Dialoge und können keine Antworten generieren, die nicht im Chatbot vorprogrammiert wurden.
KI-Chatbots nutzen KI, ML, NLU, NLP und LLMs, um menschenähnliche Antworten auf menschliche Eingaben zu liefern. KI-Chatbots werden mit großen Datenmengen trainiert und nutzen ML, um intelligent eine Vielzahl von nicht scriptbasierten, dialogorientierten Antworten auf menschliche Text- und Spracheingaben zu generieren.
Virtuelle Kundenservicemitarbeiter sind KI-Bots, die speziell für die Interaktion mit Kunden in Callcentern oder Contact Centers trainiert werden können.
KI-Chatbots werden häufig als Contact-Center-Lösungen, als Echtzeitunterstützung für Kundenservicemitarbeiter, generative Chatbots, Sprachfunktionen und für Sentimentanalysen eingesetzt. Mit Konversations-Agents (Dialogflow CX) von Google Cloud können Sie virtuelle Kundenservicemitarbeiter erstellen, die mithilfe von generativer KI nahtlos zwischen Themen wechseln und rund um die Uhr über mehrere Kanäle hinweg arbeiten. Mit Vertex AI Agents können Entwickler KI-gestützte Chat-Anwendungen erstellen. Und Customer Engagement Suite mit Google AI verbessert Callcenter-Erfahrungen und den Kundenservice.
Einige Chatbots nutzen Retrieval Augmented Generation (RAG), um die Einschränkungen ihrer vorprogrammierten Antworten zu überwinden und auf einen größeren Informationspool zuzugreifen. Wenn ein Nutzer eine Frage stellt, muss sich ein RAG-basierter Chatbot nicht nur auf vorgefertigte Skripts verlassen. Stattdessen kann RAG genutzt werden, um externe Wissensdatenbanken und Dokumente zu durchsuchen, die für die Suchanfrage des Nutzers relevant sind. Dazu können interne Wikis, Produktdokumentationen oder sogar öffentlich zugängliche Informationen im Internet gehören.
Funktionsweise
KI-Chatbots verwenden LLMs (Large Language Models), um große Datenmengen wie Websites, Dokumente und Inventar über Gesprächseingaben und -ausgaben zugänglich zu machen. Kurz gesagt bedeutet das, dass KI-Chatbots menschliche Unterhaltungen über die Daten führen können, mit denen das LLM trainiert wurde. So kann die KI Unterstützung, Informationen und Kommentare im Chatformat anbieten.
Gängige Einsatzmöglichkeiten
In diesem Codelab erstellen Sie in wenigen Minuten einen Agent mit Vertex AI-Agents und Dialogflow. Verbinden Sie Ihre Webseite oder Dokumente mit dem Dialogflow CX-Agent und nutzen Sie Large Language Models, um dialogorientierte Antworten aus Ihren Inhalten zu generieren – sofort und mit minimalen ML-Kenntnissen.
In diesem Codelab erstellen Sie in wenigen Minuten einen Agent mit Vertex AI-Agents und Dialogflow. Verbinden Sie Ihre Webseite oder Dokumente mit dem Dialogflow CX-Agent und nutzen Sie Large Language Models, um dialogorientierte Antworten aus Ihren Inhalten zu generieren – sofort und mit minimalen ML-Kenntnissen.
Erstellen Sie mit Contact Center as a Service AI (CCaaS), einer KI-gestützten Contact-Center-Plattform, die nativ auf Google Cloud basiert, Ihr eigenes KI-gestütztes Contact Center. CCAI arbeitet mit CRMs zusammen und bietet Dialogflow zum Erstellen eines Chatbots, Agent Assist für Echtzeitunterstützung für menschliche Kundenservicemitarbeiter und Dialogorientierte Insights zur Identifizierung der Gründe von Anrufen und der Stimmung des Anrufers.
Erstellen Sie mit Contact Center as a Service AI (CCaaS), einer KI-gestützten Contact-Center-Plattform, die nativ auf Google Cloud basiert, Ihr eigenes KI-gestütztes Contact Center. CCAI arbeitet mit CRMs zusammen und bietet Dialogflow zum Erstellen eines Chatbots, Agent Assist für Echtzeitunterstützung für menschliche Kundenservicemitarbeiter und Dialogorientierte Insights zur Identifizierung der Gründe von Anrufen und der Stimmung des Anrufers.
Erstellen und trainieren Sie einen virtuellen Kundenservicemitarbeiter in Dialogflow CX, der Fragen beantwortet, Empfehlungen ausgibt und gleichzeitige Unterhaltungen mit Ihren Endnutzern abwickelt. Das Natural Language-Modul von Dialogflow CX versteht die Nuancen der menschlichen Sprache und übersetzt den Text oder Audio des Endnutzers während einer Unterhaltung in strukturierte Daten, die Ihre Apps und Dienste verstehen können.
Erstellen und trainieren Sie einen virtuellen Kundenservicemitarbeiter in Dialogflow CX, der Fragen beantwortet, Empfehlungen ausgibt und gleichzeitige Unterhaltungen mit Ihren Endnutzern abwickelt. Das Natural Language-Modul von Dialogflow CX versteht die Nuancen der menschlichen Sprache und übersetzt den Text oder Audio des Endnutzers während einer Unterhaltung in strukturierte Daten, die Ihre Apps und Dienste verstehen können.
Starten Sie eine von Google empfohlene Anwendung, die Frage-Antwort-Paare aus Ihren Dokumenten extrahiert. Basierend auf der Ausgabe der Anwendung können Sie ein auf Prompts basierendes KI-Modell trainieren und optimieren, das als Beispiel für andere Self-Service-Anwendungsfälle für Kunden verwendet werden kann.
Starten Sie eine von Google empfohlene Anwendung, die Frage-Antwort-Paare aus Ihren Dokumenten extrahiert. Basierend auf der Ausgabe der Anwendung können Sie ein auf Prompts basierendes KI-Modell trainieren und optimieren, das als Beispiel für andere Self-Service-Anwendungsfälle für Kunden verwendet werden kann.