例如，人工智慧代理可以根據瀏覽器設定或 WhatsApp 等非瀏覽器頻道中的國家代碼來偵測使用者的首選語言。透過結合 LLM，這些代理可以用檢測到的語言產生自然回應，從而提供無縫的多語言體驗。 範例模板：查看我們的 多語言 AI 代理模板，它使用 LLM 產生基於語言的個人化問候語和支援訊息。 帶有提示的多語言客戶支持 解決方案 2：建立具有響應過濾器的多語言代理 對於尋求對特定回應進行更多控制的企業，方法回應篩選器可讓您定義和管理靜態多語言回應。使用「使用者語言」屬性，您可以設定篩選器，根據使用者 斯洛維尼亞電話號碼數據 偵測到的語言僅顯示適當的內容。 這種方法是高度結構化的，需要根據您想要支援的語言（例如英語、義大利語和西班牙語）組織您的回應。例如，您可以設定以下回應： 問候語訊息：為每種支援的語言客製的基本問候語。 銷售特定問候語：針對銷售查詢的特定語言問候語。 支持特定的歡迎：針對支援請求的個人化問候語。 後備訊息：不支援的語言的預設訊息，其中語言作為主要語言。 帶有響應過濾器的多語言客戶支持 每個訊息均使用回复過濾器進行設置，並具有特定於語言的條件以顯示正確的版本。如果不直接支援使用者的語言，可以使用正規表示式^((?!it|es).)*$將英文設定為預設後備語言。 範例範本：有關更多詳細信息，請參閱我們的 使用響應過濾器的多語言聊天機器人範例。 解決方案3：使用JSON加速多語言設定 對於多語言支援的簡化方法，使用JSON 儲存翻譯可以改變遊戲規則。
此方法將所有特定於語言的回應集中到單一 JSON 檔案中，允許您的 AI 代理根據使用者的語言動態提取內容。 以下是用於組織多種語言翻譯的基本 JSON 結構： } } 使用 JSON 的多語言客戶支持 這種基於 JSON 的設定非常有效率且易於擴充。只需根據需要在 JSON 檔案中新增或更新翻譯，使其成為管理越來越多語言的理想選擇。 範例範本：有關逐步指南，請查看我們 使用 JSON 進行翻譯的多語言聊天機器人。 哪種方法適合您？ 選擇正確的方法取決於您的特定業務需求和技術資源。這是一個快速比較： LLM：非常適合多種語言的動態、自然對話，如果您需要靈活性和即時回應，則特別有用。 回應過濾器：非常適合想要透過簡單可靠的設定根據使用者語言控制特定回應的人。 JSON：快速、可擴展的選項，用於集中管理靜態多語言內容，非常適合需要簡化設定並隨其需求成長的企業。 透過探索 Tiledeskgamma 的多語言工具，您可以為世界各地的客戶提供在地化且引人入勝的體驗。無論您是利用法學碩士的力量、使用響應過濾器構建響應，還是以 JSON 集中內容，Tiledesk 的平台都能提供量身定制的解決方案，以滿足您的多語言支援目標。
