通过大语言模型进行离职访谈：用户关闭付费墙时的反馈

一位开发者为一个免费增值的在线棋盘游戏构建了一个基于LLM的退出访谈机器人。当用户关闭付费墙时，会出现一个独立的聊天窗口，最多询问5个问题。在两周内，发生了59次会话，其中20次有回复（34%）。主要发现是，相当一部分用户是通过搜索标题中含有“free”一词的词条而来。该系统使用一个独立的数据库表、基于事务的回复上限、清除过期会话的扫描、生成结构化笔记的第二次LLM调用，以及一个发送到Telegram的网络钩子。文章分享了数据库模式、有限事务的代码，以及系统提示词和笔记提示词。结果显示，20名受访者中有7人期望产品是免费的，这导致了对网站标题的快速修复。该工具被推荐用于任何具有退出时刻（如付费墙、弃购车或取消）的产品，只要用户停留在页面上。