ウェブサイト用のChatbot AIは、RAG技術 (※)を使用してサポートの効率を最大限に高め、潜在的な顧客の開発やユーザーとの相互作用など、さまざまな側面でのパフォーマンス向上をサポートします。
※ RAG (Retrieval Augmented Generation)について
Retrieval Augmented Generation (RAG)は、AI生成モデルの精度と信頼性を向上させるための技術であり、外部情報源から取得したデータを活用します。RAGは情報検索（Retrieval）とテキスト生成モデル（Generation）の組み合わせです。言い換えれば、それは大規模言語モデル（LLM）の動作方法における空白を埋めるものです。
Q&A、FAQの準備には多くの時間がかかるため、顧客対応のコストを削減したい。
顧客対応を自動化してコンバージョンを上げたい。
独自の内部運用ツールをカスタマイズしたい。
生成AIを使用して顧客対応のChatbotを作成したいが、回答の品質について懸念している。
企業や製品に関するマニュアルや資料を使用してチャットボットの回答品質向上を図りたい。
dxGAI Chatbotは、さまざまな内部データソースを組み合わせてナレッジ データベースを作成します。
チャットボットのインターフェースをカスタマイズして、色、ロゴ、コンテンツなどを調整することで、ブランドの印象を与えます。
シンプルな埋め込みコードを使用して、どんなウェブページにもチャット機能を追加できます。
Slack、Notion、WhatsApp、Zapierなど、ビジネス内のさまざまなツールにチャットボットを接続しましょう。
顧客および社内とのやり取りの履歴と学習データを活用し、プラットフォームを通じたオペレータのフィードバックと共に、チャットボットは自動的に更新され、返信時間と精度を向上させるために最適化されます。
内部データを簡単かつ絶対的なセキュリティで統合して、貴社専用のカスタマイズされたチャットボットを構築します。
システムは、与えられた情報源に基づいてのみ回答を生成します。本システムには「AIの錯覚」を最低限に抑えるため、提供される回答には高い自信があります。同時に、「回答の改訂」などの機能を活用することで、より複雑な質問に対してもチャットボットがより豊富な知識を提供できます。
複数のソース及び形式（文書、Excel、HTML、PDF、画像等）からデータをアップロードし、それを用いてチャットボットのトレーニングを行います。
自動トレーニングモードを有効にし、新しいデータが更新された際には、直ちにチャットボットがそのデータを学習できるよう、持続的に再トレーニングを行います。
サーバーは強力な暗号化と厳格なアクセス制御を備えており、これによりデータは完全に安全に保存されています。
異なる言語のデータであっても、顧客の母国語でコミュニケーションを取ることが可能です。
ブランディングおよびウェブサイトのデザインに適合するように、チャットボットの外観と操作性をカスタマイズいたします。
dxGAIブランドを撤廃し、カスタムドメイン名を採用します。
GPT-3.5-turbo や GPT-4 などのさまざまな AI モデルからの統合。
チャットボットは、Slack、Notion、WhatsApp、およびZapierなどのビジネスツールに接続されます。
チャットボットと顧客との相互作用に関するデータとレポートを整理することは、チャットボットの効果を向上させるために有益であります。
潜在顧客のデータを収集し、それを元に「カスタマージャーニーマップ」に従ってパーソナライズされた購入体験を提供します。
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チャットボットのインターフェースをカスタマイズして、色、ロゴ、コンテンツなどを調整することで、ブランドの印象を与えます。
見込み客とそのデータを適切に収集し、"カスタマージャーニーマップ"に基づいてパーソナライズされた購入体験を提供いたします。
チャットボットは天気や最新のニュースなどの外部データソースにアクセスし、より関連性の高い提案を提供できるようになります。
チャットボットはリクエストを迅速に理解し、内部データに基づいて的確に質問に応答します。これにより、顧客サポート部門の効率が向上し、より多くの価値が提供されます。
内部データを簡単かつ絶対的なセキュリティで統合して、貴社専用のカスタマイズされたチャットボットを構築します。
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