Stella Platform Documentation

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›设定基本WhatsApp聊天机器人

开始使用

  • 试试创建您的聊天机器人

设定基本Facebook聊天机器人

  • 概览
  • 1.1:连接频道
  • 1.2:建设新的树状流程
  • 1.3:建设首个对话点
  • 1.4:建设通用对话点
  • 1.5:建设子对话点
  • 2.1:生产环境
  • 3.1:编写脸书帖子
  • 3.2:建设公开及私人回覆机器人

设定基本Instagram聊天机器人

  • 概览
  • 1.1: 连接频道
  • 1.2: 建设新的对话树
  • 1.3: 建设首个对话点
  • 1.4: 建设通用对话点
  • 1.5: 建设子对话点
  • 2.1: 建设故事提及
  • 2.2: 建设留言回覆机器人
  • 2.3: 建设推送信息

设定基本Web Chat聊天机器人

  • 概览
  • 1.1:连接频道
  • 1.2:建设新的树状流程
  • 1.3:建设首个对话点
  • 1.4:建设通用对话点
  • 1.5:建设子对话点

设定基本WhatsApp聊天机器人

  • 概览
  • 1.1: WABA设置
  • 1.2: 连接WABA
  • 1.3: 查看WABA认证状态
  • 1.4: 将现有号码迁移到WABA
  • 1.5: 重置 / 终止WABAA
  • 2.1:建设新的树状流程
  • 2.2:建设首个对话点
  • 2.3:建设通用对话点
  • 2.4:建设子对话点
  • 2.5:连接到数据库
  • 3.1:建设特选群组
  • 4.1: 创建产品信息

常见用例应用

  • 概览
  • 1.1: 将Fail-safe应用于聊天机器人
  • 1.2: 将会员退订流程应用于聊天机器人

聊天机器人进阶应用

  • 概览
  • 将Data Source应用于聊天机器人
  • 将Payload Value应用于聊天机器人
  • 将API应用于聊天机器人
  • 在聊天机器人中应用自定义语言
  • 将选择加入流程应用于聊天机器人
  • 将Agenda应用于聊天机器人
  • 将Stella API应用于聊天机器人
  • 将Web Event应用到Webchat的聊天机器人

Error Handling

  • 处理聊天机器人的错误

设定Stella合作伙伴

  • 概览
  • 1.1: 设置Stella合作伙伴账户
  • 1.2: 注册新客户
  • 1.3: 连接WABA
  • 1.4: 查看WABA认证状态
  • 1.5: 将现有号码迁移到 WABA
  • 1.6: 重置 / 终止WABA

模板树

  • 概览
  • 创建模板树
  • 管理代理树

聊天机器人测试和发布

  • 概览
  • 第一阶段 - 建立对话流程
  • 第二阶段 - 测试
  • 第三阶段 - 公开发布

设定Slack真人对话

  • 概览
  • 1.1:创建真人对话启动程序
  • 2.1:设置取票状态
  • 2.2:创建完成命令
  • 2.3:创建传输命令
  • 2.4:创建存档功能
  • 2.5:设置添加备注和标签命令
  • 3.1:自动结束实时聊天功能

设定Zendesk真人对话

  • 概览
  • 1.1:创建真人对话启动程序
  • 2.1:创建完成命令
  • 2.2: 自动结束实时聊天功能

设定FAQ聊天机器人

  • 概览
  • 1.1:确关键字匹配
  • 1.2: Keyword Groups Match & Diversion
  • 4.1:触发任何聊天机器人的对话点
  • 4.2:FAQ 聊天机器人数据分析
  • 4.3:设置自然语言处理
  • 5.1:筛选常见问题

设定NLP聊天机器人

  • 概览
  • 1.1:自然语言处理在聊天机器人的应用
  • 2.1:自然语言处理后备对话树设置
  • 3.1:多种自然语言处理

将Shopify商店连接到Stella

  • 概览
  • 1.1: 将Stella集成到Shopify
  • 2.1: 为Shopify设置Facebook Messenger聊天机器人
  • 2.2: 为Shopify设置WhatsApp聊天机器人
  • 2.3: Shopify的WhatsApp客户通知

Stella Inbox Setup

  • 概览
  • 1.1: 将频道连接到Slack
  • 1.2: 访问控制及控制面板
  • 1.3: 设置自定义讯息
  • 1.4: 对话频道类型
  • 2.1: 启动真人对话模式
  • 2.2: 关闭真人对话模式
  • 2.3: 取票系统
  • 2.4: 加入助手
  • 2.5: 会员标记
  • 3.1: 发送聊天机器人信息

建设子对话点

让我们继续按照树图来构建剩余的对话点,您就快完成第一个聊天机器人了!

示例树图

子对话点是第一个对话点之后的对话点,它们可以在第二层、第三层甚至之后的层中。如果用户不在指定路径上,则无法访问任何子对话点。

在上面的例子中,“Make a booking”是"Hi, what do you want to do?"的子对话点,只有当用户键入“1”时才能触发。


您的结果是什么?

预订
完整的对话树
属性说明
成功结果
您将在工作区中获得一个完整的对话树图。总共有4个树对话点和1个通用对话点。您也可以在您的WhatsApp商业帐户尝试您的第一个聊天机器人!

动手试试看

构建第二层子对话点:Ask Name

  1. 选择第一个对话点打个招呼然后在之后添加一个新的树对话点。请记住,必须始终选择父对话点才能创建后面的子对话点。
添加子对话点
  1. 转到“Node Inspector”并填写对话点详细信息。
填写对话点详细信息
  1. 创建一个允许用户预订的触发。还记得我们要求用户在预订时键入的关键字吗?是1。因此,创建一个关键字定义为“1”的触发。
创建触发 1
  1. 创建一个响应,显示要询问用户名的问题。选择Text作为响应类型,并填写“What's your name?”。
创建一个响应
  1. 记住启用“Save User Position”,现在就可以保存对话点了。现在您已创建您的ask name对话点。
创建的子对话点

构建第三层子对话点:Ask Email Address

  1. 现在,您可以按照相同的步骤构建第三层子对话点:Ask Email Address。
创建第二个对话点
  1. 当用户输入他们的名字时创建一个触发,即Any Text Trigger。但是,首先必须创建Condition。在触发模式的右侧,单击“+New Condition”。

  2. 填写条件以指定任何属于文本的用户输入。将其命名为“Type Text”。示例代码如下:

this.messageEvent.type === "TEXT"
创建condition
  1. 现在回到左边,创建一个Any Text Trigger。点击“+New Trigger”,然后点击“Advanced”,切换到高级编码模式。
创建Any Text Trigger
  1. 单击“+ Condition”添加条件。选择您创建的条件“Type Text”并保存它。
添加条件
  1. 创建一个响应,显示要询问用户电邮地址的问题。选择Text作为响应类型,并填写“What's your email address?”。
询问用户电邮地址
  1. 启用“Save User Position”,现在就可以保存对话点了。

生成第四层子对话点:Booking Confirmation

  1. 是时候进入下一层了。重复相同的步骤,在第四层构建第三个子对话点:Booking Confirmation。
构建第三个子对话点
  1. 为此对话点选择相同的Any Text Trigger。
Select any text trigger
  1. 创建文本响应:"Thank you for your booking 🥰"
创建文本响应
  1. 启用“Save User Position”,现在就可以保存对话点了。

  2. 现在应该正确设置所有子对话点。您已经创建了第一个WhatsApp机器人!检查是否可以获得成功结果 🎉

← 2.3:建设通用对话点2.5:连接到数据库 →
  • 您的结果是什么?
  • 动手试试看
    • 构建第二层子对话点:Ask Name
    • 构建第三层子对话点:Ask Email Address
    • 生成第四层子对话点:Booking Confirmation
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