Урок 13 - Embeddings (Курс БЗ) Пакеты.
📩 Задать вопрос автору в Телеграмм — @ThomasSventickas, @SvetlankaSv Создаём бота с базой знаний MBDX для реального бизнеса 🔥 В этом видео — практический разбор создания чат-бота с базой знаний в формате MBDX для компании, производящей упаковочные пакеты. Узнаете, как снизить нагрузку на ИИ, оптимизировать расход токенов и научить бота работать с клиентами без ошибок. 🔹 Что будет в видео? ✔ Что такое MBDX и зачем он нужен? ✔ Пошаговая настройка базы знаний в Google Docs (структура, разделители, блоки). ✔ Подключение базы к боту в Protox (проверка качества, настройка размеров блоков). ✔ Реальный кейс: бот-консультант для компании PackPlace (продажа пакетов BigPack, BOPP, зип-лок и др.). ✔ Тестирование бота: Как бот собирает контакты клиентов. Как отвечает на вопросы (доставка, оплата, ассортимент) из базы знаний. Что делать, если клиент спрашивает цену (фиксированный сценарий). ✔ Важные нюансы: Почему база MBDX статична и как её обновлять. Как избежать повторных вопросов от бота (жёсткие правила в промпте). 🔹 Для кого это видео? Владельцы бизнеса, которые хотят автоматизировать обработку заказов. Разработчики ботов, ищущие оптимальные способы работы с большими объёмами данных. Маркетологи, внедряющие AI-консультантов в Avito, Telegram и другие платформы. 🔹 Итог Готовый бот, который: ✅ Корректно отвечает на вопросы о продуктах (используя базу знаний). ✅ Собирает контакты и передаёт данные менеджеру. ✅ Экономит токены — не грузит LM-модель лишней информацией. 📌 Совет: Для сложных вопросов (расчёт цены, доставки) бот автоматически соединяет клиента с менеджером — это исключает ошибки и повышает доверие. 🚀 Смотрите видео, внедряйте и оптимизируйте свои чат-боты! В следующих выпусках — разбор базы знаний в формате XL и Google Sheets. #ЧатБоты #ИИ #БазаЗнаний #MBDX #Автоматизация #Protox #PackPlace
📩 Задать вопрос автору в Телеграмм — @ThomasSventickas, @SvetlankaSv Создаём бота с базой знаний MBDX для реального бизнеса 🔥 В этом видео — практический разбор создания чат-бота с базой знаний в формате MBDX для компании, производящей упаковочные пакеты. Узнаете, как снизить нагрузку на ИИ, оптимизировать расход токенов и научить бота работать с клиентами без ошибок. 🔹 Что будет в видео? ✔ Что такое MBDX и зачем он нужен? ✔ Пошаговая настройка базы знаний в Google Docs (структура, разделители, блоки). ✔ Подключение базы к боту в Protox (проверка качества, настройка размеров блоков). ✔ Реальный кейс: бот-консультант для компании PackPlace (продажа пакетов BigPack, BOPP, зип-лок и др.). ✔ Тестирование бота: Как бот собирает контакты клиентов. Как отвечает на вопросы (доставка, оплата, ассортимент) из базы знаний. Что делать, если клиент спрашивает цену (фиксированный сценарий). ✔ Важные нюансы: Почему база MBDX статична и как её обновлять. Как избежать повторных вопросов от бота (жёсткие правила в промпте). 🔹 Для кого это видео? Владельцы бизнеса, которые хотят автоматизировать обработку заказов. Разработчики ботов, ищущие оптимальные способы работы с большими объёмами данных. Маркетологи, внедряющие AI-консультантов в Avito, Telegram и другие платформы. 🔹 Итог Готовый бот, который: ✅ Корректно отвечает на вопросы о продуктах (используя базу знаний). ✅ Собирает контакты и передаёт данные менеджеру. ✅ Экономит токены — не грузит LM-модель лишней информацией. 📌 Совет: Для сложных вопросов (расчёт цены, доставки) бот автоматически соединяет клиента с менеджером — это исключает ошибки и повышает доверие. 🚀 Смотрите видео, внедряйте и оптимизируйте свои чат-боты! В следующих выпусках — разбор базы знаний в формате XL и Google Sheets. #ЧатБоты #ИИ #БазаЗнаний #MBDX #Автоматизация #Protox #PackPlace