Навіщо використовувати кількох AI-операторів у межах одного сценарію чат-бота?
Іноді одного AI-оператора недостатньо — особливо якщо ваша підтримка охоплює кілька складних тем, таких як характеристики продукту, доставка чи політика повернення. У таких випадках використання кількох AI-операторів, натренованих на різних джерелах даних, може суттєво підвищити точність відповідей і задоволеність клієнтів.
🧠 Приклад: розумне маршрутизування зі спеціалізованими AI-операторами
Уявімо, що ваш чат-бот - це перша точка контакту. Він вітає відвідувачів і пропонує обрати тему:
👋 “Привіт! Чим я можу допомогти сьогодні?”
З варіантами вибору:
-
Запит щодо продукту
-
Інформація про доставку
-
Запит на повернення
-
Повідомити про помилку
Залежно від вибору користувача, чат-бот передає розмову одному з кількох AI-операторів:
-
Запит щодо продукту → передається AI-оператору, натренованому на технічних характеристиках, прикладах використання та порівняннях функцій.
-
Інформація про доставку → передається AI-оператору, що має дані про логістику та строки доставки.
-
Запит на повернення → обробляється AI-оператором, що спеціалізується на політиці повернення та умовах користування.
-
Повідомити про помилку → перенаправляє користувача на форму звіту або до живого оператора.
✅ Чому це важливо
Такий підхід дозволяє вам:
-
Надавати точні відповіді завдяки тематичному навчанню AI-агентів.
-
Зберігати структуру і простоту для користувача.
-
Мінімізувати потребу в залученні оператора.
-
Масштабувати підтримку на кілька сфер знань.
Завдяки спеціалізованим агентам кожен клієнт отримує найактуальнішу й найточнішу інформацію швидко.
