Cobbai Chat offre une interface flexible pour déployer des agents IA sur les canaux clients et internes, garantissant des interactions fluides partout.
Déploiement du chat sur le web et mobile
Intégration avec les espaces clients et les portails
Utilisation interne pour l'assistance aux employés
Une requête, également appelée conversation, est un message unique écrit par l'un de vos clients. Par exemple, il peut s'agir d'un avis posté sur Trustpilot ou d'un ticket de support client reçu sur Zendesk. Les prix de nos forfaits varient en fonction du nombre de conversations que vous souhaitez envoyer via Cobbai.
Comment fonctionne la tarification ?
Pour accéder à Cobbai, vous devez payer un forfait mensuel qui dépend des fonctionnalités auxquelles vous souscrivez. Ensuite, nous vous facturons les coûts d'IA générative qui dépendent directement des automatisation que vous utilisez et du LLM sélectionné. Enfin, nous facturons des frais de contrôle par conversation. Prix = Frais de base + coûts de consommation d'IA générative + frais de contrôle
Combien coûte l'IA générative ?
Le coût de la consommation de l'IA générative dépend du LLM que vous sélectionnez, du nombre de requêtes LLM effectuées et de leur durée. Par expérience, le coût pour un message se situe entre 0,03 et 0,20€. Chaque facture LLM dépend du nombre de tokens traités. Veuillez contacter notre équipe de vente pour obtenir le prix par token de référence.
Qu'est-ce qu'un projet ?
Cobbai est basé sur des projets. Pour chaque projet, vous pouvez sélectionner un certain nombre d'intégrations et de commentaires que vous souhaitez utiliser. Nos clients démarrent souvent un nouveau projet pour implémenter des agents spécifiques afin d'améliorer une ou plusieurs mesures d'expérience client.
Qu'est-ce que la génération assistée par récupération (RAG) ?
Le modèle RAG (Retrieval-Augmented Generation) est un modèle de NLP combinant des composants de recherche et de génération. Le modèle d'extraction sélectionne les informations pertinentes dans une base de connaissances. Le modèle de génération élabore ensuite des réponses cohérentes basées sur les informations récupérées. Le RAG est efficace dans des tâches telles que la réponse aux questions et les systèmes de dialogue. Il combine les forces des approches de récupération et de génération pour améliorer les performances.
Transformez chaque interaction en opportunité
Constituez votre équipe d'agents IA et améliorez l'expérience de vos clients.
En cliquant sur "Accepter tout", vous acceptez que des cookies soient stockés sur votre appareil afin d'améliorer la navigation sur le site, d'analyser l'utilisation du site et de nous aider dans nos efforts de marketing. Consultez notre politique de confidentialité pour plus d'informations.
.svg)
