随着企业在全球范围内扩张，提供本地化和多语言客户支持对于维持良好的客户体验至关重要。对于希望扩大跨多种语言客户互动的公司来说，人工智能解决方案需要灵活且可定制。
根据 Common Sense Advisory 的报告，将内容和服务本地化的公司的收入增长可能性比未本地化的公司高出 1.5 倍。
Tiledesk 的工具套件为构建多语言 AI 代理提供了强大的选项，从利用大型语言模型 (LLM) 进行动态提示到使用 JSON 和可视化自动化实现静态解决方案。
在本文中，我们将探讨使用 Tiledesk 构建多语言 AI 代理的三种不同方法，并重点介绍每种方法的优缺点。最好的部分是每个
解决方案都附带
一个免费的、可定制的模板，您可以将其导入到您的项目中。
挑战：用客户偏好的语言与他们沟通
如今的客户期望通过所有渠道获得个性化、即时的响应，无论他们是在浏览网站、在 WhatsApp 上发送消息还是使用其他平台。实现这一目标的一个关键挑战是确保AI代理能够准确、高效地支持多种语言。
多语言客户支持服务对于确保最佳客户体验至关重要。 Tiledesk 通过一系列多语言支持解决方案解决了这一挑战，从人工智
能驱动的提示链到依
赖响应过滤器或基于 JSON 的翻译的更静态的设置。
每种方法都有其独特的优势，无论重点是灵活性、可扩展性还是易于实施。
解决方案 1：利用 LLM 提供动态多语言客户支持
如果您的目标是提供多种语言的动态和自然支持，Tiledesk 的大型语言模型 (LLM) 集成是理想的选择。通过创建请求链，您可以设置适应用户语言偏好的交互，实时提供个性化响应。
例如，AI 代理可以根据浏览器设置或 WhatsApp 等非浏览器渠道中的国家代码检测用户的首选语言。通过结合 LLM，这些代理可以用检测到的语言生成自然响应，提供无缝的多语言体验。
示例模型：查看我们的多
语言 AI 代理模型，该模型使用 LLM 根据语言生成个性化的问候和支持消息。
提供多语言客户支持和提示
解决方案 2：使用响应过滤器创建多语言代理
对于希望对特定响应有更多控制权的公司，方法响应过滤器可让您定义和管理静态多语言响应。使用“用户语言”属性，您可以设置仅根据用户检测到的语言显示适当内容的过滤器。
这种方法高度结构化
涉及根据您想要支持的语言（例如英语、意大利语和西班牙语）组织响应。例如，您可以设置以下响应：
欢迎信息：针对每种支持的语言定制的基本问候语。
销售专用欢迎语
针对销售咨询的特定语言问候语。
特定支持欢迎：针对支持请求的个性化问候。
后备消息：不支持的语言的默认消息，其中英语作为枢轴语言。