чтобы использовать ключевые слова
Posted: Sat Feb 01, 2025 9:26 am
Dialogflow принадлежит Google и бесплатен для использования — вам просто нужно подключить его к учетной записи Google. Сайт может показаться немного подавляющим на первый взгляд, поскольку вы можете создавать эти опыты на всех этих различных платформах — не только в Facebook Messenger. Но он также закладывает основу для того, что вы, возможно, захотите сделать на других каналах в будущем.
В некотором смысле Dialogflow можно рассматривать как конкурента ManyChat, но он не настолько готов из коробки. Он позволяет вам создавать различных агентов ИИ, которые позволяют вашему чат-боту понимать нюансы того, что говорит кто-то. Затем эти агенты могут подключаться к ManyChat или другим платформам чат-ботов, которые вы можете использовать.
Вместо того, которые вам дает ManyChat, и выбирать один конкретный ответ, который будет вызван, когда база данных мобильных цзянсу кто-то произносит это ключевое слово в разговоре чат-бота, Dialogflow понимает общую картину. Он читает все сообщение, понимает контекст, а затем дает контекстный ответ, а не просто один статический ответ. Он действует почти как интерпретатор, и ответ отправляется напрямую из Dialogflow пользователю.
Существуют инструменты, которые упрощают для любого чат-бота, который вы создаете, определение того, направлять ли его в ManyChat или ИИ. Например, есть платформа Janis.ai, которая подключается к ManyChat или другим платформам чат-ботов. Janis упрощает для чат-бота определение того, должен ли отвечать Dialogflow или есть ли в ManyChat автоматический ответ, который имеет смысл.
Но обычно в конечном итоге цель Dialogflow — ответить на все пользовательские вводные данные. Если это не что-то вроде множественного выбора или дерева решений, а фактически открытый ответ, который кто-то отправляет боту, Dialogflow в идеале будет управлять всеми этими ответами, а затем определять, какие ответы отправлять обратно.
В некотором смысле Dialogflow можно рассматривать как конкурента ManyChat, но он не настолько готов из коробки. Он позволяет вам создавать различных агентов ИИ, которые позволяют вашему чат-боту понимать нюансы того, что говорит кто-то. Затем эти агенты могут подключаться к ManyChat или другим платформам чат-ботов, которые вы можете использовать.
Вместо того, которые вам дает ManyChat, и выбирать один конкретный ответ, который будет вызван, когда база данных мобильных цзянсу кто-то произносит это ключевое слово в разговоре чат-бота, Dialogflow понимает общую картину. Он читает все сообщение, понимает контекст, а затем дает контекстный ответ, а не просто один статический ответ. Он действует почти как интерпретатор, и ответ отправляется напрямую из Dialogflow пользователю.
Существуют инструменты, которые упрощают для любого чат-бота, который вы создаете, определение того, направлять ли его в ManyChat или ИИ. Например, есть платформа Janis.ai, которая подключается к ManyChat или другим платформам чат-ботов. Janis упрощает для чат-бота определение того, должен ли отвечать Dialogflow или есть ли в ManyChat автоматический ответ, который имеет смысл.
Но обычно в конечном итоге цель Dialogflow — ответить на все пользовательские вводные данные. Если это не что-то вроде множественного выбора или дерева решений, а фактически открытый ответ, который кто-то отправляет боту, Dialogflow в идеале будет управлять всеми этими ответами, а затем определять, какие ответы отправлять обратно.