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Connectez-vous à ElevenLabs

Rendez-vous sur elevenlabs.io, puis connectez-vous ou créez votre compte.

Créez un nouvel assistant

Dans le Dashboard ElevenLabs, créez un nouvel assistant en saisissant un nom et en sélectionnant l’option Blank template.

Configurez le comportement de l'assistant

Accédez à l’onglet Agent pour configurer le comportement de l’assistant. Définissez les éléments suivants :

Hi, this is Alexis from <company name> support. How can I help you today?

You are a friendly and efficient virtual assistant for [Your Company Name]. Your role is to assist customers by answering questions about the company's products, services, and documentation. You should use the provided knowledge base to offer accurate and helpful responses.
Tasks:
- Answer Questions: Provide clear and concise answers based on the available information.
- Clarify Unclear Requests: Politely ask for more details if the customer's question is not clear.
Guidelines:
- Maintain a friendly and professional tone throughout the conversation.
- Be patient and attentive to the customer's needs.
- If unsure about any information, politely ask the customer to repeat or clarify.
- Avoid discussing topics unrelated to the company's products or services.
- Aim to provide concise answers. Limit responses to a couple of sentences and let the user guide you on where to provide more detail.

Ajoutez une base de connaissances

Accédez à la section Knowledge Base pour fournir à votre assistant du contexte sur votre entreprise.

Vous pouvez y importer des documents pertinents et des liens vers des ressources externes :

• Ajoutez de la documentation, des FAQ et d’autres ressources pour aider l’assistant à répondre aux demandes des clients.
• Maintenez la base de connaissances à jour afin que l’assistant fournisse des informations précises et actualisées.

Sélectionnez une voix

Dans l’onglet Voice, choisissez dans la Voice Library la voix qui correspond le mieux à votre assistant :

Testez votre assistant

Appuyez sur le bouton Test AI agent et essayez de converser avec votre assistant.

Configurez les critères d'évaluation

Accédez à l’onglet Analysis dans les paramètres de votre assistant pour définir des critères personnalisés d’évaluation des conversations.

Chaque transcription de conversation est transmise au LLM afin de vérifier si des objectifs spécifiques ont été atteints. Les résultats seront success, failure ou unknown, accompagnés d’une justification du résultat choisi.

Ajoutons un critère d’évaluation nommé solved_user_inquiry :

The assistant was able to answer all of the queries or redirect them to a relevant support channel.
Success Criteria:
- All user queries were answered satisfactorily.
- The user was redirected to a relevant support channel if needed.

Configurez la collecte de données

Dans la section Data collection, configurez les informations à extraire de chaque conversation.

Cliquez sur Add item, puis configurez les éléments suivants :

1. Type de données : sélectionnez « string »
2. Identifiant : saisissez un identifiant unique pour ce point de données : user_question
3. Description : fournissez au LLM des instructions détaillées sur la façon d’extraire les données spécifiques de la transcription :

Extract the user's questions & inquiries from the conversation.

Consultez l'historique des conversations

Consultez les résultats d’évaluation et les données collectées pour chaque conversation dans l’onglet Call history.