RunLLM: Erstellung eines KI-Assistenten für die technische Unterstützung von Unternehmen

RunLLM ist eine KI-Supportplattform, die für technische Teams entwickelt wurde, die schnelle und präzise technische Supportlösungen anbieten möchten. RunLLM wurde von einem Team von KI-Forschern der UC Berkeley gegründet und kombiniert Wissensgraphen und maßgeschneiderte Large Language Models (LLMs), um komplexe Benutzeranfragen zu bearbeiten. RunLLM unterstützt mehrere Bereitstellungsmethoden wie Slack, Zendesk und die Einbettung in Websites und eignet sich daher für Unternehmen, die einen effizienten technischen Support benötigen. RunLLM lernt außerdem kontinuierlich, um seine Wissensbasis zu optimieren und die Kosten für manuellen Support zu senken.

Funktionsliste

• Präzise AntwortgenerierungGenaue Antworten mit Zitaten auf der Grundlage von Dokumentation, Code und Benutzerfeedback.
• Codeüberprüfung und FehlerbehebungAutomatisierte Code-Ausführung und -Validierung, Behebung von Problemen und Bereitstellung von Lösungen.
• Bereitstellung auf mehreren PlattformenUnterstützung für die Einbettung von KI-Assistenten in Slack, Discord, Zendesk oder Websites.
• Optimierung der WissensbasisAnalyse von Benutzeranfragen, Ermittlung fehlender Dokumente und Verbesserungsvorschläge.
• multimodale UnterstützungVerarbeitung von Text, Bildern und vom Benutzer hochgeladenen Screenshots zur Erstellung umfassender Antworten.
• Lernen in EchtzeitUnterstützt sofortiges Training, um falsche Antworten zu korrigieren und sicherzustellen, dass Fehler nicht wiederholt werden.
• DatenverbinderIntegrieren Sie mehrere Datenquellen und informieren Sie sich eingehend über Produktdokumentation und Benutzerinteraktionen.
• Einblicke und AnalysenBereitstellung von Themenmodellen, Vorschlägen zur Verbesserung der Dokumentation und wöchentlichen Zusammenfassungen der Supportdaten.

Hilfe verwenden

RunLLM ist eine leistungsstarke KI-Supportplattform für technische Teams und Unternehmensanwender. Nachfolgend finden Sie eine ausführliche Bedienungsanleitung, die Ihnen dabei hilft, die Plattform schnell in Betrieb zu nehmen und das Beste aus ihren Funktionen herauszuholen.

Installation und Einsatz

RunLLM erfordert keine komplizierte lokale Installation, es wird in der Cloud bereitgestellt, und die Benutzer können es durch einfache Registrierung eines Kontos über die offizielle Website verwenden. Im Folgenden finden Sie die Schritte zur Bereitstellung:

1. Registrieren Sie sich für ein KontoGehen Sie auf https://www.runllm.com, klicken Sie auf die Schaltfläche "Anmelden" und geben Sie Ihre E-Mail-Adresse, Ihren Benutzernamen und Ihr Passwort ein. Vergewissern Sie sich, dass Ihr Benutzername nicht dazu dient, sich als eine andere Person auszugeben, und dass Sie die RunLLM-Richtlinien zur Benutzer-ID einhalten. Nach der Anmeldung erhalten Sie eine Bestätigungs-E-Mail. Klicken Sie auf den Link, um Ihr Konto zu aktivieren.
2. Datenquellen konfigurierenRunLLM: Rufen Sie nach der Anmeldung das RunLLM-Dashboard auf. Laden Sie auf der Seite "Data Connectors" Produktdokumentation, API-Beschreibungen oder Support-Tickets hoch. RunLLM unterstützt eine Vielzahl von Formaten wie PDF, Markdown und Code-Dateien. Benutzer müssen sicherstellen, dass die hochgeladene Dokumentation klar und vollständig ist, um die Genauigkeit der KI-Antworten zu verbessern.
3. Auswahl der EinsatzplattformAuf der Registerkarte Einsätze des Dashboards wählen Sie die Einsetzmethode aus. Zum Beispiel:
   • Slack-IntegrationRunLLM erzeugt einen Slackbot, der automatisch auf Probleme in der Community oder im Support-Kanal antwortet.
   • Website-EinbettungRunLLM stellt Ihnen einen JavaScript-Code zur Verfügung, den Sie in den HTML-Code Ihrer Website kopieren können, um das Chat-Widget einzubetten. RunLLM stellt einen JavaScript-Code zur Verfügung, den Sie in den HTML-Code Ihrer Website kopieren können, um das Chat-Widget einzubetten. Die Benutzer können die Position des Widgets (z. B. in der rechten unteren Ecke) und die Tastenkombinationen (z. B.Mod+j).
   • Zendesk oder andere PlattformenWählen Sie ebenfalls Zendesk aus und geben Sie den entsprechenden API-Schlüssel ein, um die Autorisierung abzuschließen.
4. Test-EinsatzNach der Bereitstellung testen Sie den KI-Assistenten auf der Zielplattform (z. B. Slack oder Website). Geben Sie eine einfache Frage ein, z. B. "Wie konfiguriere ich einen API-Schlüssel?" und prüfen Sie die Antwort auf ihre Richtigkeit.

Kernfunktion Betrieb

Die Kernfunktionalität von RunLLM dreht sich um technische Unterstützung und Wissensmanagement. Nachstehend finden Sie den detaillierten Ablauf der Hauptfunktionen:

1. die genaue Generierung von Antworten

RunLLM generiert Antworten mit Zitaten, indem hochgeladene Dokumente und Code analysiert werden. Benutzer geben eine Frage in einen Support-Kanal (z. B. Slack) oder ein Chat-Widget auf der Website ein, und die KI scannt die Wissensdatenbank, extrahiert relevante Informationen und generiert eine Antwort. Geben Sie zum Beispiel ein: "Wie debugge ich Python-FastAPI-Fehler?" RunLLM liefert spezifische Schritte und verweist auf die entsprechende Dokumentation. Die Antwort enthält auch eine Beschreibung der Datenquelle als weitere Referenz.

• Verfahren::
  • Geben Sie Fragen in den Support-Kanal ein, um sicherzustellen, dass sie klar und spezifisch sind.
  • Prüfen Sie die von AI zurückgegebenen Antworten auf Links zu den zitierten Dokumenten.
  • Wenn die Antwort ungenau ist, klicken Sie auf die Schaltfläche "Trainieren", um die richtige Antwort einzugeben, und die KI wird sofort lernen und ihre Wissensbasis aktualisieren.

2. die Überprüfung des Codes und das Debugging

RunLLM führt automatisch Code aus und prüft dessen Korrektheit, wodurch es sich für die Behandlung technischer Probleme eignet. Wenn ein Nutzer beispielsweise fragt: "Warum wird meine React-Komponente nicht gerendert?" KI analysiert das Code-Snippet, führt einen Simulationslauf durch, weist auf mögliche Fehler hin und schlägt Korrekturen vor.

• Verfahren::
  • Fügen Sie der Frage einen Codeschnipsel hinzu, indem Sie die代码块Format.
  • Die KI gibt die Ergebnisse der Analyse mit der Fehlerursache und dem Code zur Fehlerbehebung zurück.
  • Die Benutzer können den vorgeschlagenen Code kopieren, ihn testen und dann die Ergebnisse zurückmelden, um das KI-Modell weiter zu optimieren.

3. plattformübergreifender Einsatz

RunLLM unterstützt einen flexiblen Einsatz, d. h. die Benutzer können die Plattform nach ihren Bedürfnissen auswählen. Im Folgenden finden Sie ein Beispiel für die Einbettung einer Website:

• Verfahren::
  • Gehen Sie im RunLLM-Dashboard auf die Seite "Config" und wählen Sie "Web Widget".
  • Kopieren Sie den angegebenen Code:

    <script src="https://widget.runllm.com" runllm-assistant-id="1" async></script>
    

  • Fügen Sie den Code in den HTML-Code der Website ein<head>Tagged in.
  • Passen Sie die Parameter des Widgets an, z. B. setzen Sierunllm-position="BOTTOM_RIGHT"Stellen Sie die Position ein, oderrunllm-keyboard-shortcut="Mod+j"Aktivieren Sie Verknüpfungen.
  • Speichern und aktualisieren Sie die Website, um zu prüfen, ob das Chat-Widget angezeigt wird. Nutzer können über das Widget Fragen stellen und die KI wird in Echtzeit antworten.

4. die Optimierung der Wissensbasis

RunLLM kann Benutzeranfragen analysieren und fehlende Inhalte in Dokumenten erkennen. Wenn ein Nutzer zum Beispiel häufig nach einer Funktion fragt, schlägt die KI zusätzliche Dokumentation vor. Die Nutzer können die Vorschläge auf der Seite "Insights" des Dashboards einsehen.

• Verfahren::
  • Schauen Sie regelmäßig auf der Insights-Seite nach einer KI-generierten Karte der Problem-Hotspots.
  • Aktualisieren Sie die Dokumentation wie vorgeschlagen und laden Sie sie erneut in RunLLM hoch.
  • Testen Sie die Wirksamkeit des neuen Dokuments, um sicherzustellen, dass die KI-Antworten genauer sind.

5. multimodale Unterstützung

RunLLM unterstützt die Verarbeitung von Bildern und Screenshots. Wenn ein Benutzer zum Beispiel einen Screenshot eines Fehlerprotokolls hochlädt, analysiert die KI den Inhalt des Bildes und generiert in Verbindung mit der Dokumentation eine Lösung.

• Verfahren::
  • Klicken Sie auf die Schaltfläche "Hochladen" im Chat-Widget und wählen Sie die Screenshot-Datei aus.
  • Geben Sie eine relevante Frage ein, und die KI wird das Bild und den Text synthetisieren.
  • Überprüfen Sie die Antwort, um sicherzustellen, dass sie das Problem löst.

caveat

• DatenschutzRunLLM hält sich an den Children's Online Privacy Protection Act (COPPA) und sammelt keine persönlichen Daten von Kindern unter 13 Jahren. Die Benutzer müssen sicherstellen, dass die hochgeladenen Daten keine sensiblen Informationen enthalten.
• bezahlte DienstleistungEinige der Premium-Funktionen erfordern ein Abonnement und die Zahlungen werden über Stripe abgewickelt. Die Nutzer müssen eine Zahlungsmethode angeben und die Rechnungsdetails im Dashboard einsehen.
• Kontinuierliche OptimierungRunLLM wird regelmäßig aktualisiert. Wir empfehlen daher, die Benachrichtigungen auf der offiziellen Website zu verfolgen oder die E-Mails zu abonnieren, um sicherzustellen, dass Sie die neueste Version verwenden.

Anwendungsszenario

1. Team für technische Unterstützung
   RunLLM hilft technischen Support-Teams, schnell auf Benutzeranfragen zu reagieren und die manuelle Bearbeitungszeit zu reduzieren. API-Entwicklungsteams können RunLLM zum Beispiel in Zendesk integrieren, um häufig gestellte Fragen automatisch zu beantworten, sodass sich die Techniker auf komplexe Aufgaben konzentrieren können.
2. Verwaltung der Open-Source-Gemeinschaft
   Open-Source-Projekte können RunLLM in Discord oder Slack einsetzen, um schnell auf Probleme in der Community zu reagieren. Die SkyPilot-Community nutzt RunLLM zum Beispiel, um genaue Ratschläge zur Code-Fehlersuche zu geben und das Engagement der Nutzer zu verbessern.
3. Kundenbetreuung für Unternehmen
   Unternehmen können RunLLM in ihre offizielle Website einbetten, um neuen Benutzern sofortige Hilfestellung zu geben. Arize hat zum Beispiel die Problemlösungszeit von 50% reduziert und die Kundenbindungsrate von 15% durch RunLLM verbessert.
4. Internes Wissensmanagement
   Interne Teams können RunLLM nutzen, um die Suche nach Dokumentation zu optimieren. Zum Beispiel können Ingenieure die API-Dokumentation über Slackbot abrufen, um schnell Antworten zu erhalten und die Schulungskosten zu senken.

QA

1. Wie gewährleistet RunLLM die Genauigkeit der Antworten?
   RunLLM analysiert hochgeladene Dokumente und Code, um durch die Kombination von Wissensgraphen und maßgeschneiderten großen Sprachmodellen Antworten zu generieren. Jede Antwort wird mit einem Zitat der Datenquelle versehen, damit die Nutzer die Richtigkeit überprüfen können. Wenn eine Antwort falsch ist, kann der Benutzer die KI sofort trainieren, um sicherzustellen, dass keine weiteren Fehler mehr gemacht werden.
2. Sind für die Verwendung von RunLLM Programmierkenntnisse erforderlich?
   RunLLM bietet ein intuitives Dashboard und vorgefertigte Datenkonnektoren, und normale Benutzer können einfach die Dokumentation hochladen und eine Bereitstellungsplattform auswählen. Für fortgeschrittene Funktionen wie das Code-Debugging werden grundlegende Programmierkenntnisse empfohlen, um die KI-Empfehlungen besser zu verstehen.
3. Welche Sprachen werden von RunLLM unterstützt?
   Derzeit unterstützt RunLLM hauptsächlich die englische Dokumentation und Codeanalyse, kann aber auch Benutzeranfragen in anderen Sprachen, wie z. B. Chinesisch, bearbeiten. Die jeweils unterstützten Sprachen entnehmen Sie bitte der aktuellen Dokumentation auf der offiziellen Website.
4. Wie wird mit privaten Daten umgegangen?
   RunLLM verarbeitet Zahlungsdaten über Stripe und hält sich an eine strenge Datenschutzpolitik. Die von den Nutzern hochgeladenen Dokumente und Codes werden nur zur Generierung von Antworten verwendet und nicht für andere Zwecke eingesetzt.