Frasa pengalihan default — 50 languages, out of the box.

Mengapa menggunakan pustaka frasa bawaan — jalur cepat deterministik

Agen AI Knocket menggunakan tumpukan intensi dua lapis. Lapisan luar adalah pustaka frasa yang dijelaskan di halaman ini — kumpulan pemicu persis dan hampir persis yang dikurasi untuk mengalihkan obrolan seketika, tanpa pernah memanggil model. Lapisan dalam adalah pengklasifikasi intensi milik LLM, yang menangani kasus "menyerah dan mengeskalasi" berekor panjang, emosional, atau multi-giliran yang sengaja tidak dicakup oleh pustaka frasa.

Pemisahan ini disengaja: ketika pengguna sudah mengetik kata-kata persis "alihkan ke manusia", kami tidak ingin menyia-nyiakan satu panggilan model, menambah latensi, dan mengambil risiko klasifikasi yang salah. Pustaka frasa adalah jaring pengaman yang menjamin kasus-kasus yang jelas selalu diarahkan dengan benar.

Satu tingkat pemicu — hanya transfer eksplisit

Pustaka frasa ini sengaja dibuat ketat: pustaka ini hanya berisi frasa pengalihan eksplisit — pesan yang secara tegas meminta untuk terhubung dengan orang sungguhan. Saat sebuah pesan cocok, pengalihan langsung dilakukan pada giliran yang sama tanpa pernah memanggil model.

Kata-kata yang tidak spesifik atau ambigu — kata benda tunggal seperti "agen" atau "layanan pelanggan", nama peran, atau frasa samar seperti "cari seseorang" — sengaja tidak dimasukkan ke dalam pustaka karena terlalu mudah terpicu oleh pertanyaan biasa ("apakah Anda memiliki layanan pelanggan?"). Kasus tersebut diserahkan kepada pengklasifikasi maksud LLM pada tahap berikutnya.

Cara kerja mesin pencocokan sebenarnya

Pustaka ini bukan pencarian fuzzy — melainkan alur empat langkah yang deterministik. Masukan yang sama menghasilkan kecocokan yang sama, setiap saat.

1. Normalisasi. Masukan pengguna dan setiap frasa dalam pustaka diproses melalui normalisator yang sama: Unicode NFKC, huruf kecil (untuk aksara yang memiliki kapitalisasi), hapus tanda baca dan emoji, serta gabungkan spasi berurutan. Untuk teks CJK, semua spasi juga dihapus sehingga 转 人 工 dan 转人工 sama-sama cocok.
2. Cocokkan berdasarkan aksara. Bahasa yang dipisahkan oleh kata (Inggris, Spanyol, Prancis, Arab, Hindi, dan 39 lainnya) menggunakan pencocokan batas token — frasa harus berada pada batas kata, sehingga agent tidak keliru terpicu oleh urgent, dan human tidak cocok di dalam humanity. Bahasa yang tidak menggunakan pemisah (Tionghoa, Jepang, Korea, Thailand) menggunakan pencocokan substring, karena aksara tersebut tidak menggunakan spasi di antara kata.
3. Cocokkan & jalankan. Setiap frasa dalam pustaka merupakan pemicu Transfer Eksplisit. Setiap kecocokan → transfer_immediately, dan obrolan dialihkan kepada manusia pada giliran yang sama. Tidak ada tingkat kedua, tidak ada penilaian — satu kecocokan sudah cukup.
4. Pembatasan berdasarkan bahasa. Jika bahasa sesi diketahui, hanya daftar bahasa tersebut yang diperiksa (lebih sedikit hasil positif palsu, pencocokan lebih cepat). Bahasa Inggris selalu disertakan sebagai cadangan — mencampurkan kata-kata bahasa Inggris seperti "human" atau "agent" ke dalam bahasa apa pun sangatlah umum.

Jika tidak ada yang cocok, pesan diteruskan ke pengklasifikasi maksud LLM, yang menangani nuansa yang tidak dapat dicakup oleh pustaka frasa.

Cakupan bahasa — 50 out of the box

Setiap bahasa dilengkapi dengan serangkaian pemicu transfer eksplisit yang telah dikurasi. Tabel di bawah ini merangkum cakupannya; langsung buka pustaka lengkap di bagian berikutnya.

Pustaka frasa lengkap

Setiap bahasa di bawah ini benar-benar tersedia dalam runtime Agen AI — tanpa baris dummy atau placeholder. Perluas bahasa untuk melihat kedua tingkat secara berdampingan.

Tambahkan frasa Anda sendiri

Pustaka bawaan adalah batas minimum, bukan batas maksimum. Jika produk Anda menggunakan kosakata khusus bidang tertentu — "eskalasikan ke bagian penagihan", "hubungkan saya dengan spesialis", "刀哥来一下" — Anda dapat menambahkan pemicu pengalihan eksplisit sendiri dari konsol Agen AI.

1. Buka tab Agen AI di konsol Knocket.
2. Gulir ke Aturan Pengalihan → Pustaka Frasa.
3. Klik Tambahkan frasa, pilih bahasa, lalu ketik atau tempel pemicunya.
4. Simpan. Frasa baru akan berlaku pada pesan masuk berikutnya — tidak perlu melakukan deployment ulang.

Tidak sengaja menghapus frasa bawaan? Setiap entri di halaman ini dapat ditambahkan kembali; referensi di atas bersifat tetap dan memiliki versi.