摘要
Astra AI 代理可以帮助自动处理不同渠道的客户对话，并根据您的业务知识提供回复。
本指南介绍了配置知识源、管理多个业务领域、跨渠道使用代理以及降低范围外回复风险的推荐做法。
说明
按业务领域组织知识
如果您的业务涉及多个产品、服务、部门或知识领域，您无需为每个领域创建单独的 Astra AI 代理。
Astra 通过其聚焦搜索功能支持知识细分。这使得单个 AI 代理能够访问多个知识领域，并根据客户的问题自动从最相关的来源检索信息。
知识领域的示例包括：
产品信息
账单和付款
客户支持政策
特定服务文档
行业特定信息
这种方法允许您从单个 AI 代理管理多个知识区域，同时保持准确的回复。
为 WhatsApp 和网页聊天使用单独的代理
目前，Astra 需要为以下渠道使用单独的 AI 代理：
WhatsApp
网页聊天小部件
每个代理都有自己的：
知识库
配置设置
指令
为了保持一致的客户体验，请在两个代理之间使用相同的指令、知识源和回复指南。
虽然回复通常非常相似，但由于 AI 生成的回复不是确定性的，可能会出现微小差异。
将回复限制在您的知识库内
您可以配置 Astra，使其仅使用您上传的知识源中的信息来回答问题。
要实现这一点，请添加清晰的说明，例如：
仅使用知识库中提供的信息进行回答。
不要生成知识库中不存在的信息。
在无法获得所需信息时，使用预定义的回复。
与检索增强生成 (RAG) 结合使用时，Astra 会在生成回复之前从您上传的内容中检索相关信息。
这有助于确保回复始终基于您组织批准的信息。
了解 AI 生成回复的局限性
尽管 Astra 可以被严格引导仅使用批准的知识，但没有基于大型语言模型 (LLM) 的系统可以在所有情况下完全消除不准确或不支持的回复。
这是生成式 AI 技术的一个局限性，并非 Astra 特有。
通过正确配置，范围外回复并不常见，但仍建议采取额外的安全措施。
推荐的安全措施
为提高回复质量并降低风险，请考虑实施以下做法：
添加清晰的指令，禁止回答超出可用知识库范围的问题。
在 AI 代理不确定或无法找到相关信息的情况下，配置人工交接工作流程。
根据您的业务或行业要求，包含适当的免责声明、条款或信息通知。
定期审查和更新您的知识库，以确保信息准确和最新。
结论
配置良好的 Astra AI 代理可以帮助提供准确、一致且可扩展的客户支持体验。通过有效地组织知识、配置清晰的指令并实施人工交接等安全措施，您可以提高回复质量，同时确保客户获得符合您业务要求的信息。
为获得最佳效果，请保持您的知识库最新，定期审查代理回复，并使用清晰的指导来帮助 AI 专注于批准的信息源。