Porozumění chování AI
Umělá inteligence Whisperu je mocná, ale je důležité pochopit, jak se učí a proč se chová tak, jak se chová.
Aktualizováno: 29. května 2026
Umělá inteligence platformy Whisper je mocná, ale je důležité pochopit, jak se učí a proč se chová tak, jak se chová.
Jak se Whisper učí#
Whisper buduje svou znalostní bázi několika způsoby:
Průzkum při onboardingu (Onboarding Research)
Když poprvé vytvoříte svou organizaci, Whisper provede hloubkové procházení vámi zadaných URL adres e-shopu, aby porozuměl vašemu katalogu, zásadám a tónu značky.
Poznámky pro zpětnou vazbu (Feedback Notes)
Můžete ručně přidávat konkrétní pokyny v sekci Feedback & Training v nastavení vašeho WhisperBota.
Nahrávání souborů (File Uploads)
Můžete nahrát referenční dokumenty (PDF, textové soubory atd.), ze kterých se má AI učit.
Historie konverzací (Conversation History)
AI se učí z vyřešených vláken a přizpůsobuje se tomu, jak vaši operátoři řeší různé situace.
Proč mohou být odpovědi nepřesné#
Pokud AI poskytne nepřesnou odpověď nebo koncept, obvykle to znamená, že jí chybí správný kontext nebo konkrétní pokyny.
Úprava návrhů pomocí funkce Copilot#
Pokud vypracovaný koncept e-mailové odpovědi není úplně přesný, nemusíte ho přepisovat ručně. Použijte Copilot prompt ve spodní části otevřeného vlákna a instruujte AI, jak jej vylepšit (např. "Udělej to kratší a zdvořilejší").
Opětovná analýza konverzace (Re-analyzing)#
Pokud jste nedávno aktualizovali své integrace nebo zákaznická data, mohou být současné návrhy AI založeny na zastaralých informacích. Klikněte na tlačítko Re-analyze v kontextovém panelu, abyste donutili AI načíst nejnovější data a vygenerovat nové návrhy.
