كيف تبني روبوت محادثة ذكي لشركتك

import openai
from openai import OpenAI

client = OpenAI()

def chat_with_bot(messages, context):
    response = client.chat.completions.create(
        model="gpt-4",
        messages=[
            {"role": "system", "content": f"أنت مساعد مفيد. استخدم هذا السياق: {context}"},
            *messages
        ]
    )
    return response.choices[0].message.content

الخطوة 5: إضافة RAG لإجابات أفضل

اربط قاعدة معارفك باستخدام RAG:

1. ضمّن جميع المستندات في قاعدة بيانات متجهات
2. عند كل استعلام، ابحث عن المستندات الأكثر صلة
3. أدرجها في الاستفسار كسياق

الخطوة 6: النشر والمراقبة

انشر باستخدام Vercel أو Railway أو خادم مخصص. راقب:

• جودة الاستجابات ودقتها
• تقييمات رضا المستخدمين
• أنماط الفشل الشائعة

الخطوة 7: التكرار

استخدم المحادثات الحقيقية لتحسين روبوت المحادثة الخاص بك. أضف معرفة جديدة، وحسّن الاستفسارات، وتعامل مع الحالات الطرفية.

حالة استخدام: دعم التجارة الإلكترونية

بنى متجر إلكتروني مغربي روبوت محادثة يعالج 80% من استفسارات العملاء تلقائياً — تتبع الطلبات، طلبات المرتجعات، وتوصيات المنتجات. انخفض متوسط وقت الاستجابة من 4 ساعات إلى 30 ثانية.

الخطوات التالية

برنامجنا "ابنِ باستخدام LLMs" يعلّمك بناء روبوتات محادثة وتطبيقات ذكاء اصطناعي جاهزة للإنتاج من الصفر.