? Poly.ai 低代码系统怎么用？10 种语言集成优化服务效率
Poly.ai 可是一款相当厉害的低代码平台，能帮咱们创建超智能的对话式 AI 应用，而且还支持 10 种语言集成，这对咱提升服务效率那可是大有帮助。下面我就来详细说说它到底怎么用。
? 注册与登录
首先，咱得访问 Poly.ai 的官方网站。在首页上，能清楚地看到 “注册” 和 “登录” 的选项。要是你还没账号，就点 “注册” 按钮，按提示填写好邮箱、设置密码这些必要信息，完成注册流程。注册完，就能用刚注册的账号登录啦。登录进去后，就来到了 Poly.ai 的主界面，这里就是咱们大展身手的地方咯。
? 创建项目
进到主界面后，下一步就是创建项目。在界面上找到 “创建新项目” 的按钮，通常都很显眼。点它之后，会弹出一个设置项目信息的窗口。在这里，你要给项目取个名字，这个名字得能体现项目的用途，方便自己后面识别。还能给项目写个简短描述，记录项目的目的、背景啥的，这样以后再看这个项目，一下就能明白是咋回事。填好信息，点 “创建”，一个新项目就建好了。
? 设计对话流程
创建好项目后，就该设计对话流程了，这可是 Poly.ai 的关键部分。在项目界面里，找到 “对话流程设计” 的板块，一般都在比较突出的位置。进去之后，会看到一个可视化的设计界面，就跟流程图似的。
咱们从添加对话节点开始。对话节点就是用户和 AI 对话过程中的一个个关键环节。比如，第一个节点可以是 AI 向用户打招呼，问 “您好，有什么可以帮您？”。添加节点的方式很简单，通常在界面上有个 “添加节点” 的按钮，点一下，就能选择不同类型的节点，像文本节点、问题节点、跳转节点等等。选好节点类型后，在节点里输入具体的对话内容。
接着，设置节点之间的连接和跳转逻辑。比如，当用户回答了某个问题后，根据回答的内容，AI 要跳转到不同的节点给出相应回复。在界面上，通过拖动线条，把不同节点连接起来，设置好触发跳转的条件，就能实现对话流程的顺畅进行。
咱们从添加对话节点开始。对话节点就是用户和 AI 对话过程中的一个个关键环节。比如，第一个节点可以是 AI 向用户打招呼，问 “您好，有什么可以帮您？”。添加节点的方式很简单，通常在界面上有个 “添加节点” 的按钮，点一下，就能选择不同类型的节点，像文本节点、问题节点、跳转节点等等。选好节点类型后，在节点里输入具体的对话内容。
接着，设置节点之间的连接和跳转逻辑。比如，当用户回答了某个问题后，根据回答的内容，AI 要跳转到不同的节点给出相应回复。在界面上，通过拖动线条，把不同节点连接起来，设置好触发跳转的条件，就能实现对话流程的顺畅进行。
? 语言集成设置
Poly.ai 支持 10 种语言集成，这对面向不同地区用户的项目特别有用。在项目设置里，找到 “语言集成” 的选项。进去后，能看到支持的 10 种语言列表。要添加某种语言，点相应语言旁边的 “添加” 按钮就行。
添加完语言，就可以针对每种语言进行单独的对话内容设置。在对话流程设计界面，切换到不同语言标签，就能为每个对话节点输入对应语言的文本内容。这样，当不同语言的用户与 AI 对话时，AI 就能用他们熟悉的语言进行交流啦，大大提升了用户体验。
添加完语言，就可以针对每种语言进行单独的对话内容设置。在对话流程设计界面，切换到不同语言标签，就能为每个对话节点输入对应语言的文本内容。这样，当不同语言的用户与 AI 对话时，AI 就能用他们熟悉的语言进行交流啦，大大提升了用户体验。
? 集成其他服务
Poly.ai 还能和其他服务集成，进一步增强功能。在项目界面的 “集成” 板块里，能看到各种可集成的服务列表，像常见的客服系统、数据库、邮件服务等等。
拿集成客服系统来说，选好要集成的客服系统后，会弹出一个配置窗口。按照提示，输入客服系统的相关 API 密钥、接口地址这些信息，完成配置。集成好后，当用户和 AI 对话时，相关数据就能同步到客服系统里，方便客服人员后续跟进，提高服务效率。
拿集成客服系统来说，选好要集成的客服系统后，会弹出一个配置窗口。按照提示，输入客服系统的相关 API 密钥、接口地址这些信息，完成配置。集成好后，当用户和 AI 对话时，相关数据就能同步到客服系统里，方便客服人员后续跟进，提高服务效率。
? 训练 AI 模型
设计好对话流程、完成语言集成和服务集成后，得训练 AI 模型，让它能更好地理解和回答用户的问题。在项目界面找到 “训练模型” 的按钮。点了之后，Poly.ai 会根据你设置的对话流程、输入的对话内容，利用先进的算法进行模型训练。
训练过程中，可能需要一些时间，具体时长取决于项目的复杂程度和数据量。训练完成后，模型就能更准确地识别用户的意图，给出合适的回复。要是对模型的表现不满意，还能通过调整对话流程、增加更多训练数据等方式，再次训练模型，直到达到理想效果。
训练过程中，可能需要一些时间，具体时长取决于项目的复杂程度和数据量。训练完成后，模型就能更准确地识别用户的意图，给出合适的回复。要是对模型的表现不满意，还能通过调整对话流程、增加更多训练数据等方式，再次训练模型，直到达到理想效果。
? 测试应用
模型训练好后，别急着上线，先好好测试一番。在项目界面有 “测试” 的入口。进到测试界面，就可以模拟用户和 AI 进行对话了。输入各种不同的问题、场景，看看 AI 的回答是不是符合预期。
要是发现 AI 回答不对或者对话流程有问题，回到对话流程设计界面，及时调整。测试的时候，多换几种语言试试，确保在不同语言环境下，应用都能正常运行。只有经过充分测试，把问题都解决了，才能放心把应用推向用户。
要是发现 AI 回答不对或者对话流程有问题，回到对话流程设计界面，及时调整。测试的时候，多换几种语言试试，确保在不同语言环境下，应用都能正常运行。只有经过充分测试，把问题都解决了，才能放心把应用推向用户。
? 部署上线
经过一系列测试，确认应用没问题后，就可以部署上线啦。在项目界面找到 “部署” 的选项。点进去后，会看到一些部署相关的设置，比如选择部署的服务器环境、设置访问权限等等。
按照实际需求，填好相关信息，确认无误后，点 “部署” 按钮。部署过程可能需要几分钟到几十分钟，等部署完成，你的对话式 AI 应用就正式上线啦。用户就能通过相应的渠道，像网站、APP 等，和这个智能 AI 进行交互了。
按照实际需求，填好相关信息，确认无误后，点 “部署” 按钮。部署过程可能需要几分钟到几十分钟，等部署完成，你的对话式 AI 应用就正式上线啦。用户就能通过相应的渠道，像网站、APP 等，和这个智能 AI 进行交互了。
? 监控与优化
应用上线后，可不能就不管了，得持续监控它的运行情况。在 Poly.ai 的项目界面，有 “监控” 板块，能看到各种数据指标，像用户对话量、问题解决率、平均对话时长等等。通过分析这些数据，能发现应用在使用过程中存在的问题。
比如，要是发现某个问题的解决率很低，可能就得回到对话流程设计，优化这个问题的回答逻辑。还可以根据用户的反馈，不断调整对话内容、改进语言表达，让应用越来越智能，服务效率越来越高。
比如，要是发现某个问题的解决率很低，可能就得回到对话流程设计，优化这个问题的回答逻辑。还可以根据用户的反馈，不断调整对话内容、改进语言表达，让应用越来越智能，服务效率越来越高。
Poly.ai 低代码系统虽然功能强大，但上手并不难。只要按照上面这些步骤，一步步操作，就能轻松创建出支持多种语言、高效智能的对话式 AI 应用，为业务发展助力不少。赶紧去试试吧，相信你能在使用过程中发现更多惊喜。
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