Wie Man Einen Voice AI Agenten Mit Unternehmenswissen Trainiert (Vapi Tutorial)

In diesem Artikel zeigen wir, wie man einen Voice AI Agenten mit spezifischem Unternehmenswissen in Vapi trainiert. Egal, ob für den Kundenservice, die Immobilienbranche oder die Gastronomie, die richtige Integration von Wissen ist entscheidend, um Halluzinationen zu reduzieren und die Qualität der Antworten zu verbessern.

Wichtige Erkenntnisse

• Drei Hauptmethoden zur Wissensintegration: 1. Wissen direkt in den Systemprompt einfügen 2. Hochladen von Dateien in den Assistenteneinstellungen 3. Erstellen und Verbinden eines toolbasierten Wissensabrufsystems (empfohlene Methode)

• Methoden, die vermieden werden sollten: Einige Ansätze können zu höheren Kosten und schlechteren Ergebnissen führen.

• Strukturierung der Wissensdatenbank: Eine gut strukturierte Wissensdatenbank ist entscheidend für die Effizienz des Voice AI Agenten.

• Erweiterte Einrichtung: Nutzung von Make.com und Vektordatenbanken für benutzerdefinierte Workflows.

Einführung in Vapi

Vapi ist eine Plattform, die es ermöglicht, Voice AI Agenten zu erstellen, die auf spezifische Unternehmensinformationen zugreifen können. In diesem Tutorial werden wir die verschiedenen Methoden zur Integration von Wissen in einen Voice AI Agenten untersuchen. Wir beginnen mit einer einfachen Einführung in die drei Hauptmethoden.

Die Drei Methoden Der Wissensintegration

1. Wissen Im Systemprompt Einfügen

Die erste Methode besteht darin, das Wissen direkt in den Systemprompt einzufügen. Dies funktioniert gut, wenn die Wissensdatenbank klein ist. Man fügt einfach die Informationen am Ende des Prompts hinzu.

Vorteile:

• Einfach zu implementieren

• Schnell für kleine Datenmengen

Nachteile:

• Schwierige Qualitätskontrolle

• Mögliche falsche Vorschläge bei Anfragen

2. Hochladen Von Dateien

Die zweite Methode ist das Hochladen von Dateien in die Vapi-Plattform. Hierbei wird eine Datei mit den Unternehmensinformationen hochgeladen, die dann vom Voice AI Agenten abgerufen werden kann.

Vorteile:

• Einfache Handhabung ohne technische Kenntnisse

• Möglichkeit, strukturierte Daten zu verwenden

Nachteile:

• Höhere Kosten und längere Antwortzeiten

• Erhöhte Wahrscheinlichkeit von Halluzinationen

3. Toolbasierter Wissensabruf

Die dritte und empfohlene Methode ist die Verwendung eines toolbasierten Wissensabrufs. Hierbei wird ein Tool erstellt, das es dem Voice AI Agenten ermöglicht, bei Bedarf auf Informationen zuzugreifen, anstatt diese ständig im Hintergrund zu laden.

Vorteile:

• Reduziert Halluzinationen

• Kosteneffizienter und schneller

• Bessere Kontrolle über die abgerufenen Informationen

Nachteile:

• Etwas komplexer in der Einrichtung

Implementierung Der Toolbasierten Methode

Um die toolbasierte Methode zu implementieren, müssen Sie zunächst ein Tool erstellen, das die Wissensdatenbank abruft. Hier sind die Schritte:

1. Tool Erstellen: Gehen Sie zum Tool-Bereich in Vapi und erstellen Sie ein neues Tool.

2. Wissen Hinzufügen: Fügen Sie die relevanten Informationen in die Wissensdatenbank ein.

3. Tool Verknüpfen: Verknüpfen Sie das Tool mit Ihrem Voice AI Agenten.

4. Testen: Testen Sie den Agenten, um sicherzustellen, dass er die Informationen korrekt abruft.

Fazit

Die Wahl der richtigen Methode zur Integration von Unternehmenswissen in einen Voice AI Agenten ist entscheidend für den Erfolg. Die toolbasierte Methode hat sich als die effektivste erwiesen, da sie die Qualität der Antworten verbessert und die Kosten senkt. Wenn Sie mehr über Voice AI lernen möchten, sollten Sie sich unserer Community anschließen, in der wir gemeinsam an der Zukunft der Voice AI arbeiten.

Vielen Dank fürs Lesen!