نحدد الهدف الأساسي للروبوت (الدعم، المبيعات، المساعدة الداخلية). نحدد نبرة صوته، وقيود شخصيته، والمنصات التي سيعمل عليها (الويب، WhatsApp، إلخ).
نجمع الأسئلة الشائعة وملفات PDF وبيانات موقعك، ونعالجها في قاعدة بيانات متجهات (Vector DB) باستخدام RAG. يضمن هذا أن تكون إجابات الروبوت مبنية بدقة على معلوماتك الخاصة.
بينما تتميز نماذج LLM بالديناميكية، فإننا نبني 'حواجز حماية' (Guardrails) لتوجيه المحادثة. نصمم كيفية قيام الروبوت بتأهيل العملاء أو استكشاف الأخطاء خطوة بخطوة قبل تنفيذ أي إجراء.
نربط روبوت الدردشة بأنظمة عملك. إذا سأل المستخدم 'أين طلبي؟'، يتصل الروبوت بأمان بواجهة Shopify أو ERP، ويجلب حالة الطلب، ويرد بأسلوب حواري.
نتكامل مع برنامج الدردشة المباشرة الخاص بك (مثل Zendesk أو Intercom). إذا اكتشف الروبوت مشاعر سلبية أو طلب منه المستخدم التحدث إلى إنسان، فإنه ينقل الدردشة والسياق إلى الوكيل فوراً.
نحاكي مئات المحادثات لكشف الحالات الطرفية ومنع 'الهلوسة'. بعد النشر، نراقب سجلات الدردشة لتحسين المطالبات وتحديث قاعدة المعرفة باستمرار.
نؤمن بالشفافية الكاملة. ستعرف دائماً أين يقف مشروعك وما الذي سيأتي بعد ذلك.
تقارير التقدم كل أسبوع
تواصل مع فريقك
نقاط تفتيش واضحة للتسليم
تسليم تقني كامل