Lewati ke konten

Pengaturan Awal

Panduan ini memandu setiap langkah pengaturan awal sehingga ruang kerja Clienta.ai Anda sepenuhnya dikonfigurasi sebelum mulai melayani pelanggan.

  1. Buat Akun

    Buka app.clienta.ai/register. Anda dapat mendaftar dengan email dan kata sandi atau menggunakan Google OAuth untuk masuk seketika. Jika memilih pendaftaran email, periksa kotak masuk Anda untuk email verifikasi dan klik tautan konfirmasi.

    Halaman Registrasi

  2. Buat Organisasi

    Saat pertama kali masuk, Anda akan diminta membuat organisasi. Masukkan nama organisasi Anda dan klik Buat. Ini adalah ruang kerja terisolasi Anda — semua anggota tim, pengetahuan, dan pengaturan ada di sini.

  3. Undang Anggota Tim

    Buka Pengaturan → Tim dan masukkan alamat email setiap anggota beserta peran mereka.

PeranIzin
AdminAkses penuh — kelola pengaturan, penagihan, tim, saluran, dan pengetahuan.
AgenTangani percakapan di kotak masuk, lihat pengetahuan, dan gunakan Uji Bot.
AnggotaAkses hanya-baca ke percakapan dan laporan.

Buka halaman Pengetahuan dan klik Unggah Dokumen. Sistem secara otomatis memproses setiap file menjadi potongan dan mengindeksnya untuk pencarian semantik (RAG).

FormatCatatan
PDFHanya PDF berbasis teks. Gambar yang dipindai memerlukan pra-pemrosesan OCR.
DOCXDokumen Microsoft Word.
TXTFile teks biasa.

Ukuran file maksimum adalah 10 MB per dokumen di semua paket.

PaketMaks Dokumen
Gratis3
Starter10
Growth100
Plus200
Pro500
Scale2.000
Enterprise5.000

Buka Pengaturan → AI untuk mengonfigurasi cara bot merespons.

Mode Guardrail mengontrol seberapa ketat bot tetap dalam pengetahuan yang diunggah.

ModePerilaku
KetatHanya menjawab dari dokumen yang diunggah. Menolak pertanyaan di luar basis pengetahuan.
HibridaLebih suka dokumen yang diunggah tetapi menggunakan pengetahuan umum model saat tidak ada dokumen relevan yang ditemukan.
TerbukaMenjawab secara bebas menggunakan dokumen dan pengetahuan model umum.

Saat Perutean Model Cerdas diaktifkan, Clienta.ai secara otomatis memilih model yang paling hemat biaya untuk setiap kueri — menggunakan model yang lebih cepat dan ringan untuk pertanyaan sederhana dan model yang lebih mampu untuk yang kompleks. Ini mengurangi biaya tanpa mengorbankan kualitas jawaban.