Stiamo esplorando modi per migliorare l’esperienza di supporto utente nella nostra istanza Discourse e volevamo capire se Discourse offre funzionalità integrate di chatbot o assistente conversazionale.
Nello specifico, stiamo cercando qualcosa che possa:
Rispondere alle domande degli utenti sulle funzionalità del forum e sulla navigazione.
Guidare gli utenti verso le categorie o gli argomenti appropriati.
Aiutare gli utenti a capire come utilizzare le diverse funzionalità di Discourse.
Fornire assistenza contestuale direttamente all’interno del forum.
Sappiamo dell’esistenza di Discobot, ma per quanto ne sappiamo è principalmente destinato all’onboarding e ai tutorial interattivi. Ci stiamo chiedendo se esista qualche funzionalità di chatbot integrata oltre a Discobot.
Se qualcuno ha implementato qualcosa di simile, ci farebbe piacere conoscere il vostro approccio e eventuali raccomandazioni.
Inoltre, abbiamo creato un servizio esterno che si connette all’API di Discourse e gestisce le chat; a livello di backend utilizza un LLM e può eseguire RAG sui contenuti di categorie private o pubbliche selezionate. Puoi vederlo in azione, ad esempio, su https://swapd.co/
È inoltre possibile abilitare una pagina dedicata alle conversazioni con l’IA tramite il plugin, ed è proprio così che alimentiamo ask.discourse.com — maggiori dettagli sono disponibili nella documentazione su Discourse AI e su Topics tagged ai
Abbiamo le nostre chiavi API self-hosted per i modelli LLM Claude e GPT.. Come possiamo configurare questi LLM nel nostro Discourse AI? Inoltre, nello screenshot, cosa dovremmo aggiungere nelle opzioni del provider se è self-hosted?
Buone notizie! Ti suggerisco gentilmente di cercare e leggere: tutto quello che stai cercando è già qui
Se stai utilizzando l’auto-ospitamento, la configurazione dipende interamente dal metodo che stai adottando e, nello specifico, da ciò che stai ospitando; Litellm è diverso da Ollama, Qwen o HuggingFace.
Se il tuo endpoint è compatibile con Open API, scegli semplicemente Open AI e inserisci le tue credenziali e l’endpoint. Puoi consultare i modelli LLM predefiniti creati come guida e/o verificare la documentazione specifica per i modelli e il tuo proxy/fornitore per evitare di indovinare le impostazioni.
