چت‌بات پشتیبانی مشتری با هوش مصنوعی فارسی

چت‌بات پشتیبانی مشتری فارسی یکی از پرتقاضاترین کاربردهای هوش مصنوعی برای کسب‌وکارهای ایرانی است. این مقاله از طراحی تا پیاده‌سازی را توضیح می‌دهد.

چرا چت‌بات AI بهتر از چت‌بات قدیمی است؟

مراحل ساخت چت‌بات پشتیبانی

۱. تعریف دامنه

چت‌بات شما باید بداند چه می‌داند و چه نمی‌داند. یک system prompt محدودکننده بنویسید:

system_prompt = """
تو دستیار پشتیبانی [نام کسب‌وکار] هستی.
فقط درباره موضوعات زیر پاسخ بده:
- سوالات درباره محصولات ما
- وضعیت سفارش
- روش‌های پرداخت و ارسال
- سیاست بازگشت کالا

اگر سوال خارج از این موضوعات بود، بگو:
«برای این موضوع لطفاً با پشتیبانی انسانی ما تماس بگیرید.»

لحن: دوستانه، حرفه‌ای، فارسی روان.
"""

۲. پایگاه دانش (Knowledge Base)

اطلاعات محصولات، سوالات متداول و سیاست‌ها را آماده کنید. با تکنیک RAG می‌توانید این اطلاعات را به مدل بدهید.

۳. تست و بهبود

• ۵۰ سوال واقعی مشتریان را جمع کنید
• همه را به چت‌بات بدهید و پاسخ‌ها را بررسی کنید
• موارد اشتباه را در system prompt address کنید
• آستانه escalation به انسان را تعریف کنید

نکات مهم برای فارسی

• اعداد فارسی (۱۲۳) و لاتین (123) هر دو را handle کنید
• فرمت تاریخ شمسی پشتیبانی کنید
• جملات احوالپرسی فارسی («سلام»، «خداحافظ») را در system prompt بگنجانید
• برای زبان‌های منطقه‌ای (کردی، ترکی) fallback مناسب داشته باشید

جمع‌بندی

چت‌بات پشتیبانی فارسی با API GPTFarsi راه‌اندازی سریع و اقتصادی دارد. از GPTFarsi API دریافت کنید و با یک prototype ساده شروع کنید.