# 產品查詢助理

在企業產品客服工作中，面對大量且頻繁的客戶查詢，人工回覆不僅容易延遲，還會造成客服人員負擔過重，影響整體服務效率。許多重複性問題反覆出現，耗費大量時間處理，導致團隊難以將精力集中於更複雜的客戶需求與問題解決。此外，缺乏針對客戶行為與需求的個性化推薦，無法有效提升客戶滿意度與使用體驗，進一步影響品牌形象與業務成長。

現在，您可以運用 MaiAgent 打造企業對外的 AI 產品查詢助理，不僅有效降低客服成本，還能提供更貼近客戶需求的個性化產品推薦，提升服務品質與客戶滿意度！

## 應用情境：打造電腦廠牌的對外產品查詢助理 <a href="#use-case-build-external-product-search-assistant" id="use-case-build-external-product-search-assistant"></a>

假設您是電腦廠牌的產品客服專員，面對客戶大量且多元的規格需求詢問，常需要耗費大量時間處理與回應。這時，您可以運用 MaiAgent 企業對外的 AI 產品查詢客服助理，以提升工作效率。

此時，您可以運用 MaiAgent 打造企業對外的 AI 產品查詢客服助理，即時提供回覆，不僅大幅提升工作效率，也有效減輕客服負擔，讓您能專注於更高價值的客戶服務工作

## 應用流程 <a href="#application-workflow" id="application-workflow"></a>

### 1. 建立對外 AI 產品查詢助理 <a href="#step1-create-external-ai-product-search-assistant" id="step1-create-external-ai-product-search-assistant"></a>

填寫 AI 助理名稱

<figure><img src="/files/syrIxooXkiEh4CeIHtCo" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

選擇 RAG 與語言模型

<figure><img src="/files/EnUxgayCBmxF6U62QJvQ" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

選擇回答模式時，若無特別需求可選擇「一般模式」，即可符合此應用情境，角色指令參考如下

```
# 角色
你是公司對外的產品查詢助手

# 輸出格式
請使用下方範例格式，回覆最相關的三項知識內容。

<example>
您提到的問題，我們推薦以下產品：

1. [產品名稱] 規格內容
2. [產品名稱] 規格內容
3. [產品名稱] 規格內容
</example>

# 輸出限制
- 請使用繁體中文回覆
- 以日期較新的資料當作優先參考資料
- 不在知識庫範圍內的資訊請勿回答
- 根據知識庫資料回答，無法回答請以下方<example>內的文字回答

<example>
很抱歉，目前這個問題超出回應範圍，請洽真人客服處理
```

<figure><img src="/files/jr5yT69z8SxjaK0pcg9v" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 2. 上傳知識庫 <a href="#step2-upload-knowledge-base" id="step2-upload-knowledge-base"></a>

這邊以 HP 公開的產品型錄作為範本上傳

<https://www.hptw-ebrochure.com/hipershop/rwd1185/store/F2/2024-0824_compressed.pdf>

<figure><img src="/files/ZZEMcdIrDq1FGMTwiZZb" alt=""><figcaption></figcaption></figure>

### 3. AI 助理上線應用 <a href="#step3-ai-agent-go-live" id="step3-ai-agent-go-live"></a>

現在，您可以將 AI 助理直接嵌入公司官網，讓客戶透過問答介面即時提問，提供更貼近需求的個人化產品推薦選項，提升使用體驗與滿意度！

<figure><img src="/files/DGa5RMyWcW2N27kV2xsY" alt=""><figcaption></figcaption></figure>


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

Perform an HTTP GET request on the current page URL with the `ask` query parameter:

```
GET https://docs.maiagent.ai/application/text/productsearch.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.