क्विकस्टार्ट

ElevenLabs में साइन इन करें

elevenlabs.io पर जाएं और अपने अकाउंट में साइन इन करें या नया अकाउंट बनाएं।

नया असिस्टेंट बनाएं

ElevenLabs डैशबोर्ड में नाम दर्ज करके और Blank template विकल्प चुनकर नया असिस्टेंट बनाएं।

असिस्टेंट का व्यवहार कॉन्फ़िगर करें

असिस्टेंट का व्यवहार कॉन्फ़िगर करने के लिए Agent टैब पर जाएं। ये सेट करें:

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.

नॉलेज बेस जोड़ें

अपने बिज़नेस के बारे में संदर्भ देने के लिए Knowledge Base सेक्शन में जाएं।

यहां आप ज़रूरी दस्तावेज़ और बाहरी संसाधनों के लिंक अपलोड कर सकते हैं:

• ग्राहकों की पूछताछ का जवाब देने में असिस्टेंट की मदद के लिए डॉक्यूमेंटेशन, FAQ और अन्य संसाधन शामिल करें।
• सटीक और वर्तमान जानकारी देने के लिए नॉलेज बेस को अपडेट रखें।

वॉइस चुनें

Voice टैब में, वॉइस लाइब्रेरी से ऐसी वॉइस चुनें जो आपके असिस्टेंट के लिए सबसे उपयुक्त हो:

अपने असिस्टेंट को टेस्ट करें

Test AI agent बटन दबाएं और अपने असिस्टेंट से बातचीत करके देखें।

मूल्यांकन मानदंड कॉन्फ़िगर करें

बातचीत के मूल्यांकन के लिए कस्टम मानदंड तय करने हेतु अपने असिस्टेंट की सेटिंग्स में Analysis टैब पर जाएं।

हर बातचीत का ट्रांसक्रिप्ट LLM को भेजा जाता है, ताकि यह जांचा जा सके कि तय लक्ष्य पूरे हुए या नहीं। नतीजा success, failure या unknown होगा और चुने गए नतीजे की वजह भी दी जाएगी।

आइए solved_user_inquiry नाम से एक मूल्यांकन मानदंड जोड़ें:

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.

डेटा कलेक्शन कॉन्फ़िगर करें

Data collection सेक्शन में, हर बातचीत से निकाली जाने वाली जानकारी कॉन्फ़िगर करें।

Add item पर क्लिक करें और ये कॉन्फ़िगर करें:

1. डेटा टाइप: “string” चुनें
2. पहचानकर्ता: इस डेटा पॉइंट के लिए एक यूनीक पहचानकर्ता डालें: user_question
3. विवरण: ट्रांसक्रिप्ट से खास डेटा निकालने के तरीके के बारे में LLM को विस्तृत निर्देश दें:

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

बातचीत का इतिहास देखें

Call history टैब में हर बातचीत के मूल्यांकन नतीजे और कलेक्ट किया गया डेटा देखें।