目前，越來越多的企業透過 WhatsApp 使用聊天機器人與客戶互動、了解他們的需求並收集重要數據。然而，這種收集和組織資料的過程可能會給效率帶來挑戰。輸入WhatsApp Flow。
將聊天機器人與 WhatsApp Flows 整合可以讓企業更有效地解讀傳入的客戶資訊。然後，聊天機器人可以根據對話的上下文啟動為資料收集量身定制的特定流程。
在本教程中，您將使用 Llama 2 和 Python 建立一個聊天機器人，並將其連接到 WhatsApp Flows 以增強其資料收集功能。在此過程中，您將體驗 WhatsApp Flows 如何增強聊天機器人體驗的使用者友善性，並提高客戶資料收集的準確性和效率。
使用 WhatsApp Flows 增強聊天機器人體驗
您的聊天機器人將透過 WhatsApp Flows 回應用戶請求和提示來收集資料。更具體地說，它將允許用戶與聊天機器人對話，搜尋有 馬來西亞 whatsapp 號碼數據 關西班牙一家虛構酒店提供的服務的信息，並聯繫該公司尋求支援。
聊天機器人將使用簡單的if語句與標準 Llama 2 模型結合使用，以提供對足夠的一般知識庫的存取。
您將遵循的步驟
第 1 部分：
使用WhatsApp Manager Flow Builder建立流。
第 2 部分：
將 Llama 2 模型從GGML 轉換為 GGUF。
編寫用於整合 Flows 和聊天機器人的 Python 程式碼。
建立一個 webhook 來監聽訊息。
運行應用程式。
第 1 部分如何建立流
在本部分中，您將使用 Flow Builder 建立一些流。或者，您可以使用Flows API，我們不會在此處介紹。
第 1 部分 先決條件
要繼續操作，請確保您擁有：
安裝了ngrok。
Meta for Developers 上
經過驗證的開發者帳戶，並且熟悉Meta 託管的
雲端 API 。
最後，請確保您完成使用 Flows 所需的步驟。您也可以預覽完整的專案程式碼。
導覽至WhatsApp Business 帳號
中的Flows頁面。如果這是您第一次與 Flows 交互，您應該會看到一個標題為「開始建立 Flows」的按鈕。否則，頁面右上角會有一個「建立流程」按鈕。
點擊顯示 企業電話號碼資料庫購買：行銷成功的重要工具 的按鈕以開啟一個對話框，您可以在其中輸入有關流程的一些詳細資訊：
開始使用 WhatsApp 聊天框
服務查詢流程
首先，您將建立一個流程，讓使用者可以找到有關飯店公司提供的服務的資訊。
在名稱欄位中輸入名稱。然後，在「類別」下拉清單下，選擇「註冊」 ，並將「範本」下拉清單設為「無」。按一下“提交”。
下一頁在左側顯示編輯器
將編輯器的內容替換為Flow 的 JSON 標記。 （您可以在開發人員文件中了解有關 Flow JSON 的更多資訊。）
儲存流程，您的預覽應類似下圖：
聊天框流程
該流程包含一個螢幕，允許用戶輸入 印度數據 詳細資訊、選擇感興趣的服務以及可選的附加訊息。當使用者點擊「提交」時，流程將關閉並將捕獲的資料傳送到您的企業進行處理。傳輸此資料的一種方法涉及使用端點。但是，該項目不需要端點。數據將傳遞到為聊天機器人提供支援的同一個 Webhook。
在程式碼片段中
使用者的按鈕點擊操作會觸發on-click-action，捕捉有效負載中的資料。然後，它將有效負載發送到您的 webhook 伺服器並透過操作關閉流complete。
您可以payload像分配任何變數一樣分配鍵。對應的值可以表示資料物件或 Flow 元件的名稱（類似於HTML 表單的 name 屬性）。
現在，您可以看到正在運行的流程並使用互動式預覽切換來模擬真實的使用者體驗：
聊天框互動式預覽
測試後，您可以發布流程，因為它目前處於草稿狀態。為此，請開啟「儲存」右側的選單，然後按一下「發布」。 Flow 現在已準備就緒並可使用。
聯絡我們流程
現在，您將建立一個「聯絡我們」流程。
首先重複相同的初始流程建立流程。對於類別，選擇聯絡我們。將編輯器的內容替換為此JSON 標記以呈現以下內容：
聊天框聯絡我們流程
發布流程並繼續下一部分以設定聊天機器人。該部分具有三個功能 – send_message、flow_details和flow_reply_processor- 其中包含將流發送給用戶的重要邏輯。此部分還包括處理傳入 Flow 有效負載的邏輯。因此，即使您已經建立了聊天機器人，我們也建議您仔細閱讀它。
第 2 部分如何設定聊天機器人
接下來，您將配置聊天機器人並將其整合到您的 Flows 中。
第 2 部分 先決條件
在繼續之前，請確保您具備以下條件：
基礎知識和最新版本的Python
下載 Llama 2 的HuggingFace版本。 型號 聊天機器人體驗 不需要額外的工具或專用硬體。您也可以使用官方版本，但需要額外的設定。
聊天機器人將透過預先定義的腳本進行操作，該腳本旨在根據使用者的輸入為使用者提供協助。在初始互動時，它會根據使用者的訊息提供個人化的問候文字和基於文字的選單。這些選項可滿足特定需求：查詢飯店提供的服務、聯絡其代理商之一或與 Llama 支援的聊天機器人互動。