打造智慧對話：DMflow.chat 助您輕鬆建立機器人(什麼是dmflow.chat)

DMflow.chat 是一個功能強大的多管道問答機器人平台，結合了大型語言模型 (LLM) 的自然語言處理能力和精確的流程控制，提供靈活且高效的解決方案。支援 LINE、Telegram、Messenger 和網站等多個平台，提供閒聊角色、文檔問答、表單問答等多種功能，並具備真人客服、廣播訊息、儀表板和日誌等強大功能，協助您打造智慧化的對話體驗。

核心功能

快速部署：簡單易用的介面，快速建立機器人。
多管道支援：支援 Facebook、Instagram、Telegram、LINE 和網站等多個平台。
整合大型語言模型：內建 ChatGPT 和 Gemini，提供更自然的對話體驗。
提供流程式：你可以透過流程式引導訪客使用聊天機器人。
主要優勢： 節省時間和成本，提升客戶服務效率。
適用對象： 需要快速建立問答機器人的企業或個人

整體結構

機器人

機器人組件包含以下功能：模板、全局設定、變數、資源管理、流程對話設計、日誌記錄、廣播訊息、發布以及設定。

模板

模板功能提供多種記憶方式，方便您客製化機器人行為：

使用者參數： 您可以新增客製化的欄位來儲存使用者資訊，這些欄位可用於聊天機器人互動以及推播訊息的個人化設定。
使用者標籤： 您可以為訪客添加標籤，方便進行分群和管理，這些標籤也可用於精準的推播訊息發送，有效區隔不同受眾的訊息。
機器人參數： 這些參數作為機器人流程中的環境變數。
單一會話儲存： 此功能允許您在單次使用者會話中暫時儲存資料，儲存期限為 30 分鐘。這對於需要追蹤使用者在單次互動中的狀態或臨時資訊非常有用。

全局設定

全局設定用於管理機器人的核心功能，包含領域、場景以及通用回答。這些設定定義了機器人的能力範圍、行為模式和基本互動方式。

何謂領域？

領域代表機器人擁有的「技能」或「專長」。每個領域都賦予機器人特定的能力，使其能夠處理特定類型的問題或任務。系統預設提供以下三種領域：

閒聊角色（透過 LLM 調用工具回答問題）： 此領域使機器人具備一般的閒聊能力，能夠理解使用者的自然語言並做出回應。它透過大型語言模型 (LLM) 調用相關工具來生成回答，提供更豐富和自然的對話體驗。
文檔問答（僅使用 RAG 回答問題）： 此領域使機器人能夠根據提供的文檔資料庫回答使用者的問題。它使用檢索增強生成 (RAG) 技術，從文檔中檢索相關資訊並生成回答。針對重複性問題，系統會快取答案，以減少AI點數消耗，節省資源並提高回應速度。
表單問答（可以透過各種表單資料庫進行 CRUD 操作）： 此領域使機器人能夠與各種表單資料庫進行互動，執行新增 (Create)、讀取 (Read)、更新 (Update) 和刪除 (Delete) 等操作 (CRUD)。這使得機器人能夠處理需要資料庫互動的任務，例如收集使用者資訊、查詢產品庫存等。

目前閒聊角色同時支援文檔問答以及表單問答，但差別在於：

文檔問答若命中語法完成不消耗AI點數，也就是不使用LLM產生回答。
表單問答除了新增和搜尋外，還有刪除、修改、點擊等功能。

何謂場景？

場景定義了機器人在特定情境下的行為和回應方式。您可以為不同的情境設定不同的場景，使機器人能夠根據當前的情境提供更適切的服務。例如，/call_agent 是一個場景範例，當使用者輸入此指令時，機器人會進入 call_agent 的場景，執行與呼叫客服人員相關的流程。這讓機器人能根據不同的指令或觸發條件，切換到不同的應對模式。

何謂通用回答？

通用回答是指機器人在各種情況下都會使用的基本回應，例如：

未命中回覆： 當機器人無法理解使用者的問題或找不到相關的回答時，會使用未命中回覆，例如「抱歉，我不明白您的意思。」或「請您換個方式問問看。」。
歡迎詞： 當使用者開始與機器人互動時，機器人會發送歡迎詞，例如「您好，我是您的智能助理。」或「歡迎使用我們的服務。」。

變數和資源管理

早期產品透過意圖擷取實體 (entity) 來自動調用變數，進行參照 (reference) 和更新 (update)。舉例來說：

參照 (Reference)： 當使用者說「小明和我相約去讀書會」，系統會自動分析出「小明」和「我」是人 (per)，「讀書會」是事件 (event)。如果下一句是「阿華也會和我們一起去」，系統則會將「阿華」識別為人 (per)，並參照前一句的「小明和我」(reference)，共同參與「讀書會」(event)。
更新 (Update)： 舉例來說，使用者說「小明和我明天要去讀書會」，系統會將「明天」儲存為時間變數。如果第二句改說「改後天好了」，系統則會將「明天」這個變數更新為「後天」。

然而，隨著大型語言模型 (LLM) 的發展，現在的系統已經改為使用資源調用的 API。您可以直接呼叫此 API，透過使用外部 API 功能進行整合，提供更彈性且強大的變數和資源管理方式。

流程對話設計

除了仰賴大型語言模型 (LLM) 的調用，DMflow.chat 還提供強大的流程對話設計功能，讓您針對特定事件執行更精確的工作流程。這表示您可以結合 LLM 的彈性與流程控制的精確性，打造更完善的對話體驗。

流程對話設計的優勢：

更精準的事件處理： 相較於單純依賴 LLM 的自然語言理解，流程對話設計允許您針對特定事件或任務建立明確的執行路徑。這確保了機器人能夠按照預定的步驟執行，減少出錯的機率。
結合 LLM 進行意圖分類： 您可以在流程中設計資源節點，透過 LLM 進行意圖分類，將使用者的輸入導向不同的流程分支。這結合了 LLM 的自然語言理解能力和流程控制的精確性。
嚴謹的規則執行： 對於需要嚴格遵循的規則，例如退貨規定，您可以直接在流程中定義這些規則，而不需要依賴相對不嚴謹的 LLM 來判斷。這確保了規則的準確執行，避免因 LLM 的誤判而產生的問題。
多種場景混合調用： DMflow.chat 允許您根據不同的場景混合調用不同的流程和 LLM 功能。這表示您可以根據不同的情境，選擇最適合的處理方式，例如在需要彈性回應的場景使用 LLM，在需要嚴格執行的場景使用流程控制。

DMflow.chat 的獨特之處：

DMflow.chat 的流程對話系統有別於一般產品，它採用一套獨特的架構：

模擬系統設置的 Kernel 分配： 系統會根據設定的 Kernel 來分配資源，確保每個對話都能有效執行。
每個對話場景產生一個 Process： 每次對話進入一個新的場景時，系統會產生一個新的 Process 來處理該場景的邏輯。
場景結束後喚醒舊的場景： 當目前的場景結束後，系統會自動喚醒前一個場景的 Process，保持對話的上下文和狀態。

這種設計使得 DMflow.chat 能夠有效地管理複雜的對話流程，並在不同的場景之間無縫切換，提供更流暢和自然的對話體驗。這是一般產品難以比擬的優勢。

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日誌

日誌功能提供詳細的訪客對話記錄和豐富的統計數據，協助您全面了解機器人的使用情況和效能表現。您可以透過日誌查詢以下資訊：

訪客對話記錄：

完整對話內容： 記錄所有訪客與機器人之間的對話內容，包含使用者輸入和機器人回覆，方便您追蹤和分析對話流程。

統計數據：

整體用戶數據：
- 總用戶數： 系統中所有註冊或曾與機器人互動的用戶總數。
- 新用戶數： 在指定時間範圍內新註冊或首次與機器人互動的用戶數。
- 活躍用戶數： 在指定時間範圍內曾與機器人互動的用戶數。
訊息量：
- 總訊息量： 在指定時間範圍內機器人收發的訊息總數。
場景數據：
- 每個場景進入人數： 統計每個場景被進入的次數，了解各個場景的使用頻率。
- 進入節點的人數： 統計每個流程節點被觸發的次數，分析使用者在流程中的行為模式。
渠道數據：
- 不同渠道的活躍用戶數、新用戶數： 區分不同渠道（例如網站、Facebook、LINE 等）的用戶數據，了解各個渠道的表現。
- 對話失敗比率： 統計在各個渠道或整體上的對話失敗比率，找出潛在的問題並進行改進。

廣播訊息

廣播訊息功能讓您能夠透過 LINE、Telegram 以及 Messenger 等多個管道，向不同的用戶群體發送客製化的訊息。這項功能對於行銷推廣、重要通知和客戶關懷等方面都非常有用。

跨平台支援：

DMflow.chat 支援以下平台進行廣播訊息：

LINE： 您可以透過 LINE 向您的 LINE 好友或 LINE 群組發送訊息。
Telegram： 您可以透過 Telegram 向您的 Telegram 頻道或群組成員發送訊息。
Messenger： 您可以透過 Messenger 向您的 Facebook 粉絲專頁的用戶發送訊息。

訊息客製化：

您可以根據不同的用戶群體，客製化廣播訊息的內容，提高訊息的相關性和吸引力。例如，您可以根據用戶的興趣、偏好或購買紀錄，發送不同的產品推薦或優惠訊息。

Messenger 特殊功能：

Messenger 平台還支援以下兩種特殊的廣播訊息功能：

週期性通知 (Recurring Notifications)： 允許使用者選擇接收來自您的粉絲專頁的週期性更新，例如每日新聞、每週活動提醒等。這有助於建立長期的用戶關係，並提高用戶的參與度。
一次性通知 (One-Time Notifications, OTN)： 允許使用者請求接收來自您的粉絲專頁的一次性通知，例如產品上市通知、活動開始提醒等。這讓您可以針對特定的事件或產品，向感興趣的用戶發送及時的通知。

使用情境舉例：

行銷推廣： 您可以向所有 LINE 好友發送新產品上市的訊息，或向特定的 Telegram 群組成員發送獨家優惠券。
重要通知： 您可以向所有 Messenger 用戶發送服務中斷或系統維護的通知，或向特定的用戶群體發送帳戶變更的提醒。
客戶關懷： 您可以向所有用戶發送節日祝福或生日問候，或向特定的用戶群體發送客製化的關懷訊息。

注意事項：

各平台規範： 在使用廣播訊息功能時，請務必遵守各平台的相關規範，例如訊息發送頻率、內容限制等，以避免帳號被封鎖或受到其他處罰。
用戶隱私： 請尊重用戶的隱私，僅向同意接收訊息的用戶發送廣播訊息。
訊息品質： 請確保廣播訊息的內容具有相關性和價值，避免發送過多或無用的訊息，以免造成用戶的反感。

與其他功能的整合：

廣播訊息功能可以與 DMflow.chat 的其他功能進行整合，例如：

使用者標籤： 您可以根據使用者標籤，將用戶分群，並向不同的群體發送不同的廣播訊息。
流程對話設計： 您可以在廣播訊息中加入連結，將用戶導向特定的對話流程，提供更互動的體驗。
日誌功能： 您可以透過日誌功能，追蹤廣播訊息的發送情況和效果，並根據數據進行優化。

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領域

領域是 DMflow.chat 中定義機器人「技能」的核心概念，它決定了機器人能夠處理哪些類型的任務。領域主要分為三種：閒聊角色、文檔問答以及表單問答。

閒聊角色

閒聊角色賦予機器人與使用者進行自然對話的能力，如同一個虛擬的客服人員 (agent)。它具備以下特點：

API 呼叫： 閒聊角色可以呼叫您自行設定的 API，以及 DMflow.chat 提供的預設 API 功能，擴展機器人的能力。這些預設 API 功能包含：
- 語音辨識： 將使用者的語音轉換為文字。
- 圖片辨識： 分析圖片內容並提取相關資訊。
- 表單和文檔問答整合： 與其他領域的功能整合，提供更全面的服務。
- 持久記憶： 讓機器人記住先前對話的內容，提供更連貫的對話體驗。
自動優化提示詞功能： 系統會自動提供優化提示詞的建議，幫助您改善機器人的回應品質。
對話次數限制： 您可以設定每個閒聊角色的對話次數限制，避免資源過度消耗。
表單連結功能： 您可以預先設定好表單，當訪客需要填寫表單時，機器人會自動提供一個綁定該訪客的連結，方便訪客填寫。這項功能簡化了填寫流程，提升使用者體驗。

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文檔問答

文檔問答領域讓機器人能夠根據您提供的文檔資料庫回答使用者的問題。它基於檢索增強生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG) 技術，並具備以下特色：

時效性： 您可以為文檔設定時效性，確保機器人提供的資訊是最新的。
相似度命中問句回答： 即使使用者的問句與文檔中的內容不完全相同，系統也能透過相似度比對，找到最相關的答案。
追加推薦句子： 系統會在回答的基礎上，根據上下文提供額外的推薦句子，提供更豐富的資訊。

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表單問答

表單問答領域讓機器人能夠與各種表單資料庫進行互動，處理需要資料庫操作的任務。它提供以下功能：

連接觸發器功能： 您可以將表單問答與觸發器功能連接，根據表單的狀態或內容觸發不同的工作流程。
創建自己的工作流： 您可以根據需求創建自定義的工作流程，例如自動發送郵件、更新資料庫等。
CRUD 操作： 支援對表單中的每個項目進行新增 (Create)、讀取 (Read)、更新 (Update) 和刪除 (Delete) 等操作 (CRUD)，讓機器人能夠有效地管理表單資料。

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總結：

這三種領域各有不同的功能和應用場景，您可以根據您的需求選擇合適的領域或將它們結合使用，打造功能強大且多樣化的聊天機器人。透過閒聊角色提供自然的對話體驗，透過文檔問答提供準確的資訊，並透過表單問答處理需要資料庫互動的任務，DMflow.chat 讓您能夠建立滿足各種需求的機器人應用。

真人客服

真人客服功能讓真人客服人員能夠介入機器人與訪客的對話，提供更個人化和專業的服務。此功能提供以下幾項主要功能：

訪客屬性管理：

真人客服人員可以修改訪客的屬性，以更有效地管理和區分不同的訪客：

客製屬性： 您可以根據業務需求新增客製化的屬性，例如會員等級、偏好產品、上次購買日期等，以便更精準地了解訪客。
本地屬性： 系統會自動記錄一些本地屬性，例如電子郵件 (email)、使用者名稱 (username) 等，方便客服人員快速取得訪客的基本資訊。
標籤： 您可以為訪客添加標籤，例如「潛在客戶」、「VIP 客戶」、「需要技術支援」等，以便進行分群和管理。這些標籤也可以用於廣播訊息的精準發送。

訪客指派：

真人客服人員可以將訪客指派給其他客服人員，以進行更專業或更深入的服務。這有助於提高客服團隊的協作效率，並確保每個訪客都能得到適當的支援。

備註與協作：

真人客服人員可以使用備註功能，在訪客的對話記錄中添加備註，記錄重要的資訊或提供給其他客服人員參考。您可以使用 @ 符號來標記 (mention) 其他客服人員，提醒他們注意特定的事項或請求協助。這有助於團隊之間的溝通和協作，確保資訊的流通和共享。

AI 輔助處理任務：

真人客服人員可以調用領域功能中的 AI，協助處理特定的任務。例如：

閒聊角色： 當客服人員需要翻譯或潤色時，可以調用閒聊角色來提供答案。
文檔問答： 當客服人員需要查詢產品資訊或技術文件時，可以調用文檔問答來快速取得相關資訊。
表單問答： 當客服人員需要收集使用者資訊或處理訂單時，可以調用表單功能，表單會轉為訪客權限。

透過 AI 的輔助，真人客服人員可以更有效地處理任務，提高工作效率和服務品質。

使用情境舉例：

複雜問題處理： 當機器人無法回答訪客的問題或處理訪客的需求時，真人客服人員可以介入對話，提供更專業的協助。
緊急狀況處理： 當發生緊急狀況時，例如客訴或系統故障，真人客服人員可以立即介入，處理問題並安撫訪客。
個人化服務： 當需要提供更個人化的服務時，例如產品諮詢或客製化建議，真人客服人員可以介入，提供更貼心的服務。
團隊協作： 當需要多位客服人員協作處理同一個訪客的問題時，可以使用指派和備註功能，提高團隊的協作效率。

總結：

真人客服功能結合了人工智慧和人工服務的優勢，讓您能夠提供更完善和高效的客戶服務。透過訪客屬性管理、訪客指派、備註與協作，以及 AI 輔助處理任務等功能，您可以有效地管理客服團隊，提高服務品質，並提升客戶滿意度。

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儀表板

儀表板是一個強大的任務分配和協作平台。透過儀表板，您可以有效地分配工作給不同的團隊成員，即使他們並非客服專員。

任務分配與協作：

儀表板允許您將任務分配給不同的使用者，而不僅限於客服專員。這表示您可以透過儀表板將各種工作，例如數據分析、內容審核、行銷活動追蹤等，分配給相關的團隊成員，提升團隊的整體協作效率。您可以透過儀表板的表單功能來分配任務，並追蹤任務的進度。

精細的權限管理：

儀表板提供非常精細的權限管理功能，確保數據的安全性和存取的控制：

全部權限： 擁有全部權限的使用者可以存取和修改儀表板上的所有數據和設定。
擁有者操作權限： 僅允許儀表板的擁有者進行操作，其他使用者只能查看數據，無法進行修改。
自定義權限： 您可以根據需要自定義權限，例如設定某些使用者只能查看特定的數據或只能執行特定的操作。

數據過濾、整理與呈現：

儀表板提供強大的數據處理和呈現功能，讓您能夠有效地分析和利用數據：

數據過濾： 您可以根據各種條件過濾數據，例如時間範圍、用戶屬性、渠道來源等，以便更精準地分析特定的數據子集。
數據排序與分組： 您可以根據不同的欄位排序和分組數據，以便更清晰地了解數據的結構和趨勢。
視角與圖表： 儀表板提供多種視角和圖表類型，例如折線圖、柱狀圖、圓餅圖等，讓您能夠以更直觀的方式呈現數據。您可以根據需求自定義圖表的外觀和內容，打造符合您需求的數據呈現方式。

打造您的專屬儀表板：

透過以上的功能，您可以根據您的需求和業務流程，打造一個專屬的儀表板。您可以自定義儀表板的版面配置、數據呈現方式和權限設定，使其更符合您的工作流程和團隊需求。

使用情境舉例：

產品開發追蹤： 產品團隊可以使用儀表板追蹤產品的使用情況和用戶回饋，例如功能使用頻率、用戶滿意度、錯誤回報等。他們可以根據數據分析結果，優化產品設計和功能。
任務分配與管理： 管理者可以使用儀表板分配任務給不同的團隊成員，並追蹤任務的進度。他們可以根據任務的執行情況，調整資源分配和工作排程。

結論

DMflow.chat 是一個強大的多管道問答機器人平台，旨在幫助企業和個人快速構建、部署和管理智慧化的對話體驗。它結合了大型語言模型 (LLM) 的自然語言處理能力和精確的流程控制，提供靈活且高效的解決方案。

核心功能與特色：

多管道支援： 支援 LINE、Telegram、Messenger 和網站等多個平台，讓您能夠在不同的渠道與用戶互動。
快速部署： 提供簡單易用的介面和工具，讓您能夠快速建立和部署機器人，節省時間和成本。
三大領域：
- 閒聊角色： 提供自然的對話體驗，可呼叫自定義和預設的 API 功能（語音辨識、圖片辨識、表單和文檔問答整合、持久記憶等），並提供自動優化提示詞和表單連結功能。
- 文檔問答： 基於 RAG 技術，提供時效性的文檔問答服務，並具備相似度比對和追加推薦句子的功能。
- 表單問答： 可連接觸發器，創建自定義工作流，並支援 CRUD 操作，方便管理表單資料。
流程對話設計： 提供強大的流程設計功能，讓您能夠針對特定事件建立精確的執行路徑，並可結合 LLM 進行意圖分類，以及執行嚴謹的規則。其獨特的架構基於系統設置的 Kernel 分配，每個對話場景產生一個 Process，並在場景結束後喚醒舊的場景，提供流暢的對話體驗。
真人客服： 提供真人客服介入功能，可修改訪客屬性（客製屬性、本地屬性、標籤）、指派訪客給其他人、使用備註功能 @ 其他人，並可調用領域功能的 AI 協助處理任務，實現人機協作。
廣播訊息： 支援跨平台（LINE、Telegram、Messenger）的廣播訊息發送，可客製化訊息內容，Messenger 更支援週期性通知 (Recurring Notifications) 和一次性通知 (One-Time Notifications, OTN)。
儀表板： 提供精細的權限管理、數據過濾、整理、排序、分組、視角和圖表等功能，讓您能夠有效地分析數據、追蹤績效、分配任務，並打造專屬的儀表板。
日誌功能： 提供詳細的訪客對話記錄和豐富的統計數據（總用戶數、新用戶數、活躍用戶數、總訊息量、每個場景進入人數、進入節點的人數、不同渠道的活躍/用戶/新用戶數以及對話失敗比率），協助您全面了解機器人的使用情況和效能表現。