如何設計高效的快速回復 (Quick Replies) 功能？—— 完整指南

By徐培鈞
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更新日期： 2025 年 2 月 12 日

本文為 聊天機器人-建議回復 系列文，第 2 篇：

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  5. OpenAI 套件介紹（Python）—— 從安裝到實戰應用
  6. 設計高效 Prompt 工程：提升 AI 生成 Quick Replies 的準確性
  7. 實作 Quick Replies 生成函式：完整指南
  8. 結構化數據整合與上下文處理：提升 AI 生成 Quick Replies 的準確性
  9. 生成回覆與異常處理：確保 AI 提供高效、可靠的建議回覆
  10. 自動化測試與效能監控：確保 Quick Replies 生成穩定可靠
  11. 優化策略與擴展應用：提升 AI 建議回覆（Quick Replies）的效能與適應性

在電商、客服或即時聊天應用中，當用戶輸入問題時，快速回復（Quick Replies）功能能夠提供簡潔且具引導性的回應，讓用戶迅速獲得所需資訊，提高對話效率。

這類功能在 AI 客服、聊天機器人及語音助理等場景中被廣泛應用，能有效減少用戶輸入負擔，提升互動體驗。

本指南將詳細介紹如何設計與實現一個高效的 Quick Replies 系統。

使 AI 能夠根據對話上下文、常見問題（FAQ）與產品資訊，智慧地提供精確且實用的回應選項。

快速回復功能的核心概念

什麼是快速回復（Quick Replies）？

快速回復是一種預設的短按鈕回覆，允許用戶在與 AI 或客服互動時快速點選適合的回應，而無需手動輸入文字。

例如，在購物網站的客服對話中，AI 可能會提供以下選項：

  • 「查看優惠詳情」
  • 「查詢訂單狀態」
  • 「如何退貨？」
  • 「查看發票資訊」

這些按鈕不僅縮短用戶的輸入時間，還能有效引導用戶前往適當的資訊頁面或客服支援，減少來回對話成本，提高整體用戶體驗。

設計目標

要打造一個優秀的 Quick Replies 系統，應滿足以下幾個設計原則：

  • 上下文感知：回應內容應該與當前對話主題密切相關，避免提供不相關的選項。
  • 簡潔直觀：回應應該簡明易懂，讓用戶可以快速做出選擇，而不會產生混淆。
  • 引導性互動：設計的選項應能有效引導用戶進一步操作，促進對話流暢度。
  • 結構化輸出（JSON 格式）：確保生成的 Quick Replies 可以被 API、聊天機器人或前端 UI 直接使用，以便於系統整合。

系統設計與資料結構

要實現 Quick Replies，我們需要設計幾個關鍵的核心模組。

主要輸入資料

AI 需要根據不同來源的資訊來生成合適的回應，包括以下三種主要輸入數據：

  1. 對話歷史（chat_history）：分析用戶與 AI 之間的過去對話內容，以確保回應能夠符合上下文，不會與之前的對話內容矛盾。
  2. 常見問題（FAQ 清單）：從 FAQ 資料庫中提取與當前對話相關的建議問題，以便用戶可以快速獲得常見問題的答案。
  3. 產品清單（product_list）：如果對話涉及產品推薦，AI 應該能夠根據產品目錄提供合適的商品建議或服務資訊。

這些輸入數據將作為 AI 產生 Quick Replies 的基礎，使其能夠針對用戶需求提供精確回應。

JSON 輸出格式

我們預期的輸出應該是標準的 JSON 格式，以便於系統與前端應用無縫整合。

例如：

{
    "quick_replies": [
        "查看10件優惠",
        "促銷活動詳情",
        "當前優惠規則",
        "加入品項條件",
        "查詢商品詳情"
    ]
}

這樣的結構能夠確保 Quick Replies 被有效地呈現在聊天介面中，讓用戶可以直接點擊選擇適當的回應。

AI 生成快速回復的流程

接下來，我們來探討 AI 如何從對話內容中推測並生成適當的 Quick Replies。

加載對話上下文

首先，我們需要獲取用戶與 AI 之間的對話記錄，以便了解當前對話的背景。例如：

[
    {"role": "user", "content": "我要買送給喜愛 3C 產品的朋友的禮物，該選哪個好？"},
    {"role": "assistant", "content": "推薦這幾款熱門 3C 產品：1. MacBook Pro 2. iPad"}
]

這樣的對話背景有助於 AI 推測適合的回應選項，例如：

  • 「更多 3C 產品推薦」
  • 「比較 MacBook 與 iPad」
  • 「查看優惠活動」

解析 FAQ 與產品清單

我們需要加載 FAQ 清單與產品資訊，確保 AI 具備足夠的背景知識。例如：

{
    "faq_list": ["如何成為會員", "如何取得優惠券", "退貨政策是什麼"],
    "product_list": ["MacBook Pro", "iPad", "無線藍牙耳機"]
}

當用戶詢問與 FAQ 相關的內容時，AI 可以建議：

  • 「如何取得優惠券？」
  • 「退貨政策查詢」

生成 Quick Replies

為了讓 AI 產生符合當前對話情境的回應，我們可以設定系統提示（System Prompt），讓 AI 遵循特定規則來生成回應，例如：

  • 產生 3-5 個簡短的 Quick Replies，避免過多選項影響用戶決策。
  • 字數限制在 10 個字以內，確保回應簡潔明瞭。
  • 確保回應具體且具引導性，避免模糊或無關的建議。

過濾與排序最佳回應

為了確保 AI 提供的 Quick Replies 具有高相關性和高可用性，我們可以加入後處理機制，例如：

  • 移除與當前話題無關的選項
  • 確保回應長度符合標準
  • 按關聯度排序，將最重要的選項放在前面

例如，若用戶詢問優惠活動，最相關的 Quick Replies 應該是：

  1. 「查看優惠詳情」
  2. 「如何獲取優惠券」
  3. 「當前折扣活動」

測試與效能優化

測試 Quick Replies 的準確性

我們可以使用測試數據集來驗證 AI 產生的 Quick Replies 是否符合預期。例如：

{
    "chat_history": [{"role": "user", "content": "請問有什麼優惠？"}],
    "faq_list": ["如何成為會員", "如何獲取優惠"],
    "product_list": ["iPhone 15", "MacBook Air"]
}

理想的輸出應該是：

{
    "quick_replies": ["查看優惠詳情", "最新折扣活動", "如何領取折扣碼"]
}

優化生成速度

我們可以通過 快取機制（Caching）、優化查詢邏輯 來提高 AI 回應的速度，確保用戶獲得即時建議。

結論

快速回復（Quick Replies）功能能夠大幅提升用戶體驗，透過良好的設計，我們可以讓 AI 提供精準且具引導性的回應，幫助用戶更快找到答案並提升互動效率。

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