AI Chat: mądrzejszy sposób, by odwiedzający znaleźli to, czego naprawdę szukają

O projekcie

Celem było ułatwienie odwiedzającym znajdowania odpowiednich artykułów na blogu bez klasycznej wyszukiwarki. Zbudowaliśmy i osadziliśmy chatbota AI, połączyliśmy go z aktualną treścią bloga i dopracowaliśmy jego odpowiedzi, tak żeby asystent odpowiadał na otwarte pytania i podsuwał artykuły z krótkimi streszczeniami i bezpośrednimi linkami.

Technologia

Microsoft Copilot Studio

Integracja metadanych JSON

Usługi

Integracja

Automatyzacja

Branża

Rozwiązanie oparte na sztucznej inteligencji

Poprawa doświadczenia użytkownika

Wyzwanie

Nasz blog nie miał wyszukiwarki. To nic niezwykłego, ale nowym odwiedzającym, którzy nie wiedzą dokładnie, czego szukają, może to utrudniać życie.

Zaczęliśmy się zastanawiać: a co, jeśli użytkownik mógłby po prostu opisać, czym się interesuje, a strona podsunęłaby mu kilka pasujących wpisów?

Tak narodził się pomysł na asystenta wyszukiwania opartego na czacie AI.

Cele

#1

Ułatwić odwiedzającym znajdowanie odpowiednich wpisów na blogu bez klasycznej wyszukiwarki.

#2

Wykorzystać AI do obsługi otwartych pytań i kierowania użytkowników do właściwych treści.

#3

Postawić na prostą konfigurację, bez własnego backendu i ciężkiego developmentu.

Jak to zrobiliśmy?

1. Wybór platformy

Wybraliśmy Microsoft Copilot Studio ze względu na konfigurację no-code, wbudowane AI oparte na GPT i możliwość łączenia z zewnętrznymi źródłami danych bez dodatkowych wtyczek.

2. Połączenie z blogiem

Wybraliśmy Microsoft Copilot Studio ze względu na konfigurację no-code, wbudowane AI oparte na GPT i możliwość łączenia z zewnętrznymi źródłami danych bez dodatkowych wtyczek.

3. Dodanie listy artykułów

Przygotowaliśmy i wgraliśmy plik JSON z tytułami, linkami i krótkimi opisami wszystkich artykułów. Dzięki temu bot miał wiarygodne źródło odniesienia przy generowaniu odpowiedzi.

4. Dopracowanie odpowiedzi

W Copilot Studio dopracowaliśmy prompty systemowe bota, żeby odpowiedzi były krótkie, jasne i zawsze zawierały bezpośrednie linki do artykułów.

5. Wdrożenie na stronie

Skrypt osadzający Copilota dodaliśmy do strony bloga, a wygląd okna chatbota dopasowaliśmy w CSS do designu strony Rocksoft.

1. Wybór platformy

Wybraliśmy Microsoft Copilot Studio ze względu na konfigurację no-code, wbudowane AI oparte na GPT i możliwość łączenia z zewnętrznymi źródłami danych bez dodatkowych wtyczek.

2. Połączenie z blogiem

Wybraliśmy Microsoft Copilot Studio ze względu na konfigurację no-code, wbudowane AI oparte na GPT i możliwość łączenia z zewnętrznymi źródłami danych bez dodatkowych wtyczek.

3. Dodanie listy artykułów

Przygotowaliśmy i wgraliśmy plik JSON z tytułami, linkami i krótkimi opisami wszystkich artykułów. Dzięki temu bot miał wiarygodne źródło odniesienia przy generowaniu odpowiedzi.

4. Dopracowanie odpowiedzi

W Copilot Studio dopracowaliśmy prompty systemowe bota, żeby odpowiedzi były krótkie, jasne i zawsze zawierały bezpośrednie linki do artykułów.

5. Wdrożenie na stronie

Skrypt osadzający Copilota dodaliśmy do strony bloga, a wygląd okna chatbota dopasowaliśmy w CSS do designu strony Rocksoft.

Rezultat

Bot działa!

‍

Odwiedzający mogą teraz przeszukiwać bloga, po prostu zadając pytanie, bez wyszukiwarki.

Bot w kilka sekund podsuwa 2–4 pasujące artykuły, każdy z krótkim opisem i bezpośrednim linkiem.

Rozumie otwarte zapytania, np. „artykuły o dobrych praktykach cyberbezpieczeństwa” albo „jak Rocksoft wykorzystuje DesignOps”.

Funkcja działa w pełni na blogu Rocksoft, zarówno na desktopie, jak i na telefonie.

Konfiguracja nie wymagała własnego backendu: wszystko działa przez Microsoft Copilot Studio.

‍

Wypróbuj sam na naszym blogu! Jeśli nie wiesz, od czego zacząć, po prostu zadaj pytanie, może oszczędzisz sobie kilku kliknięć.

  • 80
    Artykułów w bazie (i wciąż przybywa...)
  • 4+
    osób zaangażowanych
  • 6
    użytych narzędzi i integracji