Prompt
Šablona promptu pro sestavení API URL s dynamickým vstupem od uživatele.
https://YOURLINK/api/conversations/{human_input}/messages
AI detekce spamu v e-mailech a směrování podpory
Tento AI workflow automaticky třídí příchozí e-maily na spam a ne-spam a inteligentně směruje legitimní zprávy k AI asistentovi, který využívá firemní znalostní zdroje pro profesionální odpovědi zákaznické podpory. Integruje vyhledávání v dokumentech, pokročilé LLM a API interakce pro bezproblémovou automatizaci zákaznické podpory.
Flow
Jak AI Flow funguje
- Přijmout příchozí e-mail.
- Workflow začíná přijetím uživatelského e-mailu nebo zprávy.
- Klasifikace e-mailu na spam nebo ne.
- Používá AI model pro určení, zda je příchozí zpráva spam, nebo legitimní zákaznický dotaz.
- Směrování podle klasifikace.
- Spamové zprávy spustí jednoduchou notifikaci, zatímco legitimní dotazy jsou předány AI podpůrnému asistentovi.
- Získání znalostí & sestavení odpovědi.
- AI asistent získá relevantní dokumenty a znalosti a následně vygeneruje profesionální, kontextově zasazenou odpověď podpory.
- Doručení výstupu uživateli.
- Konečná odpověď nebo notifikace je odeslána zpět uživateli nebo agentovi podpory.
Prompty použité v tomto flow
Prompt
Šablona promptu pro sestavení API URL s dynamickým vstupem.
https://YOURLINK/api/conversations/{input}
Prompt
Šablona promptu pro sestavení API URL s dynamickým vstupem od uživatele.
https://YOURLINK/api/conversations/{human_input}/messages
Generátor
Systémový prompt pro LLM ke klasifikaci e-mailů na spam nebo ne.
Jste třídicí asistent pro firemní e-maily.
Rozhodněte, zda je e-mail relevantní pro podnikání, nebo se jedná o nežádoucí nabídku.
Spam („ano“), pokud obsahuje:
- Propagace, slevy, akce, kampaně, věrnostní body, affiliate odkazy
- Pozvánky na webináře, semináře, akce nebo partnerství
- Investice, krypto, pracovní nebo vedlejší byznys nabídky
- Nevyžádanou reklamu nebo obchodní oslovení
Není spam („ne“), pokud obsahuje:
- Zákaznické stížnosti, požadavky na podporu, dotazy k použití
- Faktury, cenové nabídky, objednávky, smlouvy nebo diskuse o platbách
- Interní nebo partnerskou koordinaci, plánování či reporty
- Legitimní odpovědi nebo žádosti o potvrzení
Výstup pouze "ano" nebo "ne".
Generátor
Systémový prompt pro LLM pro extrakci sekcí Preview ze vstupu.
extrahujte sekci „Preview“ z vašeho vstupu a výstupem bude pouze tato sekce přesně tak, jak je; pokud je sekcí Preview více, vypište je všechny a klasifikujte podle data.
Agent volající nástroje
Systémový prompt pro LLM agenta, který vystupuje jako profesionální asistent zákaznické podpory.
Jste AI jazykový model fungující jako přátelský a profesionální konzultační a zákaznický podpora asistent pro [VAŠI FIRMU].
Vždy odpovídejte česky, bez ohledu na to, zda je vstup v češtině nebo v jiném jazyce.
Všechny zprávy pište zdvořile a v obchodně vhodném tónu, abyste vzbudili důvěru zákazníků.
[Role]
Pomáháte s dotazy, konzultacemi a řešením technických problémů souvisejících se službami a produkty [VAŠÍ FIRMY] (např. nástroje zákaznické podpory, nástroje pro správu flow, tvorba a správa webu atd.).
Poskytujte rady srozumitelným způsobem a zanechte pozitivní dojem.
[Účel]
Na základě historie konverzace a posledního dotazu čerpejte přesné informace z dostupných znalostních zdrojů nebo nástrojů a poskytujte optimální odpovědi v češtině.
[Priorita zdrojů informací]
Primární zdroj: Používejte nástroj pro vyhledávání ve znalostních zdrojích a ověřte relevantní informace před odpovědí.
Sekundární zdroj: Při zjišťování souvisejícího kontextu vždy používejte nástroj pro vyhledávání dokumentů.
Spekulace nebo vymýšlení na základě vlastního úsudku je zakázáno.
[Pravidla odpovědí]
1. Pokud jsou nalezeny relevantní informace nebo kontext, poskytněte přesné a stručné odpovědi v češtině na základě těchto informací.
2. URL odkazovaných zdrojů uveďte přímo pod odpovědí (URL neupravujte).
3. Používejte pouze názvy služeb a plánů, které skutečně existují ve znalostní bázi.
4. Pokud nejsou nalezeny relevantní informace, jasně uveďte, že „relevantní informace nebyly nalezeny“ a zdvořile požádejte zákazníka o doplnění podrobností.
[Řešení dotazů nesouvisejících s [VAŠÍ FIRMOU]]
U dotazů, které se netýkají [VAŠÍ FIRMY], jasně uveďte: „Tento dotaz nesouvisí s [VAŠÍ FIRMOU].“
[Při zájmu zákazníka o konkrétní plán/službu]
• Poskytněte informace o plánu, ceně a možnostech konzultace nebo demoverze.
• V případě potřeby zákazníka nasměrujte, jak se může dotázat přes oficiální web.
• U dotazů na implementační termíny nebo počáteční náklady nabídněte dostupné možnosti.
[Pravidla stylu a projevu]
• Používejte profesionální e-mailový tón (formální, ale vstřícný).
• Odpovědi strukturovat do krátkých odstavců pro přehlednost.
• Povolené jsou odrážky.
• Používejte pouze čistý text (značky Markdown jako #, ##, ### pro nadpisy jsou přísně zakázány).
• Nepoužívejte emotikony ani smajlíky.
• Zachovejte úctivý jazyk, ale vyhněte se zbytečně formálnímu projevu.
[Doporučená struktura odpovědi]
1. Zdvořilé oslovení (např. „Děkujeme za Váš dotaz.“)
2. Stručné zopakování otázky nebo problému.
3. Jasné uvedení řešení nebo doporučení.
4. V případě potřeby uveďte další kroky (např. URL, kontaktní informace, možnosti podpory).
5. Závěrečné poděkování (např. „Těšíme se na další spolupráci.“)
[Zakázané postupy]
• Používat značky Markdown (např. #, ##, ###) je zakázáno.
• Používat Markdown pro tučný, kurzívu ani odkazy je zakázáno.
• Spekulace na základě neověřených informací je zakázána.
• Použití nevhodných výrazů, slangu nebo emotikon je zakázáno.
[Příklady tónu odpovědi]
„Děkujeme za Váš dotaz.
Podrobnosti jsou následující: …“
„Omlouváme se za vzniklé komplikace, ale k této záležitosti…“
„Děkujeme za pozornost, v případě dalších dotazů nás neváhejte kontaktovat.“
[Speciální poznámky]
• U dotazů na [VAŠI FIRMU] a související služby vždy odpovídejte na základě nejnovějších dostupných znalostí.
• Pokud nelze získat relevantní informace, požádejte o doplnění a vyhněte se spekulacím.
• Vždy používejte zdvořilé a empatické výrazy, aby se zákazník cítil podpořen.
Tento prompt slouží jako standard pro poskytování konzistentní a kvalitní zákaznické podpory v týmu [VAŠÍ FIRMY].
Komponenty použité v tomto flow
Níže je kompletní seznam všech komponent použitých v tomto flow pro dosažení jeho funkčnosti. Komponenty jsou stavební bloky každého AI Flow. Umožňují vám vytvářet složité interakce a automatizovat úkoly propojením různých funkcionalit. Každá komponenta slouží specifickému účelu, jako je zpracování uživatelského vstupu, zpracování dat nebo integrace s externími službami.
Vstup z chatu
Komponenta Vstup z chatu ve FlowHunt zahajuje interakce s uživatelem tím, že zachycuje zprávy z Playgroundu. Slouží jako výchozí bod pro toky a umožňuje workflow zpracovávat vstupy jak ve formě textu, tak souborů.
Komponent Prompt ve FlowHunt
Zjistěte, jak komponenta Prompt ve FlowHunt umožňuje definovat roli a chování vašeho AI bota a zajistit relevantní a personalizované odpovědi. Přizpůsobte prompty a šablony pro efektivní, kontextově uvědomělé chatbot flow.
API požadavek
Integrujte externí data a služby do svého workflow pomocí komponenty API Request. Snadno odesílejte HTTP požadavky, nastavujte vlastní hlavičky, tělo a parametry dotazu a pracujte s různými metodami jako GET a POST. Nezbytné pro propojení vašich automatizací s jakýmkoli webovým API nebo službou.
Parse Data
Komponenta Parse Data převádí strukturovaná data na prostý text pomocí přizpůsobitelných šablon. Umožňuje flexibilní formátování a převod datových vstupů pro další využití ve vašem workflow, pomáhá standardizovat nebo připravit informace pro navazující komponenty.
Generátor
Prozkoumejte komponentu Generátor ve FlowHunt—výkonné generování textu pomocí AI s vybraným LLM modelem. Snadno vytvářejte dynamické odpovědi chatbotů kombinováním promptů, volitelných systémových instrukcí a dokonce i obrázků jako vstupu, což z něj činí klíčový nástroj pro budování inteligentních konverzačních workflow.
Podmíněný směrovač
Komponenta Podmíněný směrovač umožňuje dynamické rozhodování ve vašem workflow. Porovnává vstupní text se zadanou hodnotou pomocí různých operátorů – jako jsou rovná se, obsahuje nebo je prázdné – a směruje zprávu na různé výstupy podle výsledku porovnání. To vám umožňuje větvit logiku toku a vytvářet personalizované a inteligentní workflow, které se přizpůsobí uživatelskému vstupu.
Vytvořit Data
Komponenta Vytvořit Data vám umožňuje dynamicky generovat strukturované datové záznamy s volitelným počtem polí. Ideální pro workflowy, které vyžadují tvorbu nových datových objektů za běhu, podporuje flexibilní nastavení polí a bezproblémovou integraci s dalšími automatizačními kroky.
Chat Output
Objevte komponentu Chat Output ve FlowHunt—dokončete odpovědi chatbota pomocí flexibilních, vícedílných výstupů. Nezbytné pro hladké dokončení toku a tvorbu pokročilých, interaktivních AI chatbotů.
LLM OpenAI
FlowHunt podporuje desítky modelů pro generování textu, včetně modelů od OpenAI. Zjistěte, jak používat ChatGPT ve svých AI nástrojích a chatbotech.
LLM Anthropic AI
FlowHunt podporuje desítky AI modelů včetně modelů Claude od Anthropic. Naučte se používat Claude ve svých AI nástrojích a chatbotech s možností přizpůsobení nastavení pro personalizované odpovědi.
Agent pro volání nástrojů
Prozkoumejte agenta pro volání nástrojů ve FlowHunt—pokročilou komponentu workflow, která umožňuje AI agentům inteligentně vybírat a používat externí nástroje pro odpovědi na složité dotazy. Ideální pro tvorbu chytrých AI řešení, která vyžadují dynamické využití nástrojů, iterativní uvažování a integraci s více zdroji.
Komponenta Historie Chatu
Komponenta Historie chatu ve FlowHunt umožňuje chatbotům pamatovat si předchozí zprávy, což zajišťuje koherentní konverzace a lepší zákaznickou zkušenost při optimalizaci paměti a využití tokenů.
Vyhledávač dokumentů
Document Retriever od FlowHunt zvyšuje přesnost AI tím, že propojuje generativní modely s vašimi aktuálními dokumenty a URL adresami, čímž zajišťuje spolehlivé a relevantní odpovědi pomocí Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Poznámka
Komponenta Poznámka ve FlowHunt vám umožňuje přidávat komentáře a dokumentaci přímo do vašeho pracovního postupu. Použijte ji k upřesnění, poznámkám nebo poskytování instrukcí v rámci toku, což usnadní pochopení a údržbu složitých automatizací.
Popis flow
Účel a výhody
Popis workflow: Škálovatelné a automatizované zpracování firemních e-mailů a chatů
Tento workflow je navržen pro automatizaci a škálování zpracování, třídění a směrování firemních e-mailů a chatových zpráv se zaměřením na zákaznickou podporu. Využívá kombinaci AI klasifikace, podmíněné logiky, API integrací a kontextových odpovědí agenta, což je velmi užitečné pro firmy, které potřebují zefektivnit zákaznickou podporu, detekovat spam a integrovat AI agenty s externími systémy jako LiveAgent.
Přehled na vysoké úrovni
Flow se skládá ze dvou hlavních větví:
- Detekce spamu v e-mailech/zprávách a směrování: Automaticky třídí příchozí zprávy na spam a ne-spam a podle toho je směruje pro efektivní zpracování a omezení ruční filtrace.
- Kontextový AI agent pro zákaznickou podporu: Využívá externí vyhledávání v dokumentech a sofistikovaného agenta volajícího nástroje pro poskytování přesných, kontextových a pravidlům odpovídajících odpovědí zákaznické podpory.
Detailní struktura workflow
1. Detekce spamu a směrování
- Vstup: Zprávy jsou přijímány přes chatovací vstupní uzel.
- Sestavení promptu: Šablona promptu je vyplněna příchozí zprávou a odeslána do API uzlu (nastaveného např. pro LiveAgent).
- Extrakce textu: Odpověď API je zpracována uzlem pro parsování, který extrahuje relevantní obsah.
- LLM klasifikace spamu: Extrahovaná zpráva je odeslána do modelu OpenAI GPT-4.1 s promptem, který instruuje výstup “ano”, pokud je zpráva spam (například propagace, nevyžádané nabídky), nebo “ne”, pokud jde o relevantní obchodní sdělení.
- Podmíněné směrování:
- Pokud je zpráva označena jako spam („ano“), šablona promptu vygeneruje standardní oznámení o spamu, které je odesláno do chatu.
- Pokud není spam („ne“), pokračuje zpráva k AI podporujícímu agentovi pro další zpracování.
Tabulka logiky směrování spamu:
| Krok | Nástroj/uzel | Účel |
|---|---|---|
| Vstup zprávy | ChatInput | Přijímá zprávu od uživatele/zákazníka |
| Prompt pro API | PromptTemplate | Formátuje zprávu pro API LiveAgent |
| API volání | APIRequest | Odesílá/získává data zprávy |
| Zpracování dat | ParseData | Extrahuje náhled zprávy |
| LLM klasifikace spamu | Generator (OpenAI) | Klasifikuje jako spam nebo ne |
| Podmíněný směrovač | ConditionalRouter | Směruje na základě výstupu LLM |
| Oznámení o spamu | PromptTemplate & ChatOutput | Standardní reakce na spam |
| Není spam | Předává se podpoře | Pro další zpracování lidským agentem |
2. Kontextový AI agent zákaznické podpory
- Vyhledávání v dokumentech: Pokud zpráva není spam, workflow získá relevantní dokumenty ze znalostní báze, filtrované dle kategorií a termínů, aby byla zajištěna aktuálnost a vhodnost informací.
- Integrace historie chatu: Pro poskytnutí kontextu odpovědi agenta je získána nedávná historie konverzace, což zajišťuje kontinuitu a relevanci.
- Orchestrace LLM agenta: Model Anthropic Claude Sonnet 4 pohání agenta volajícího nástroje, kterému je předán detailní systémový prompt se striktními zásadami odpovědí (např. vždy odpovídat česky, používat zdvořilý obchodní tón, odkazovat URL přesně, nespekulovat a dodržovat daný formát výstupu).
- Integrace nástrojů: Agent podle potřeby volá nástroj pro vyhledávání dokumentů i další API, aby doplnil odpovědi a zajistil faktickou správnost odpovědí.
- Výstup: Odpověď agenta je odeslána do chatu a případně dále předána pro další API integraci (např. předání do LiveAgent).
Tabulka logiky odpovědí agenta:
| Krok | Nástroj/uzel | Účel |
|---|---|---|
| Vyhledávání dokumentů | DocumentRetriever | Získává relevantní kontext ze znalostní báze |
| Historie chatu | ChatHistory | Dodává nedávný kontext konverzace |
| LLM model | Anthropic Claude | Zajišťuje pokročilé jazykové zpracování |
| Agent volající nástroje | ToolCallingAgent | Kombinuje nástroje, kontext a zásady pro odpověď |
| Výstup | ChatOutput | Odesílá odpověď do chatu/playground |
| API předání | APIRequest/ParseData | Volitelně pro logování nebo LiveAgent |
Pravidla systémového promptu pro agenta
- Vždy odpovídejte česky bez ohledu na jazyk vstupu.
- Používejte formální, ale přátelský obchodní tón; žádný markdown, žádné emotikony, žádné spekulace.
- Odpovědi musí uvádět URL přímo pod odpovědí a být přehledné, s možností odrážek.
- Pokud nejsou nalezeny relevantní informace, zdvořile požádejte zákazníka o upřesnění.
3. API integrace a práce s daty
- Dynamické vytváření dat: Několik uzlů generuje potřebné datové slovníky pro API požadavky (API klíče, tělo zprávy, parametry dotazu).
- Vícenásobné API interakce: Workflow je připraveno na více API požadavků (např. LiveAgent, další backendy) s flexibilními metodami (GET, POST apod.).
- Zpracování dat: Po každé API odpovědi zpracovací uzly extrahují relevantní text pro další zpracování nebo výstup.
4. Výhody automatizace a škálování workflow
- Automatizované filtrování spamu: Odstraňuje nutnost ručního přezkumu nevyžádaných zpráv a šetří čas, takže podpora se může soustředit na skutečné požadavky.
- Konzistentní, pravidlům odpovídající odpovědi: Agent vždy postupuje dle firemních zásad, což zajišťuje spolehlivou komunikaci v souladu se značkou.
- Odpovědi podložené znalostmi: Díky integraci vyhledávání v dokumentech agent odpovídá na základě nejnovějších a nejrelevantnějších informací.
- Flexibilní API integrace: Snadno rozšiřitelné o nové nástroje, ticketovací systémy nebo znalostní zdroje dle potřeb firmy.
- Škálovatelnost: Modulární návrh umožňuje paralelní zpracování více konverzací a snadné přizpůsobení vyšším objemům zpráv.
Příklady použití
- Týmy zákaznické podpory: Automatické třídění zpráv, filtrování spamu a poskytování přesných, kontextových odpovědí.
- Obchod/kvalifikace leadů: Filtrování nerelevantních dotazů před předáním skutečných leadů obchodníkovi.
- Omnikanálová integrace: Propojení s platformami jako LiveAgent nebo vlastní API pro sjednocení podpory napříč kanály.
Poznámky k nastavení
- Vyžaduje úpravy: Zaměňte zástupné API klíče a URL (např. “YOURLINK”) za hodnoty z vašeho nasazení.
- Správa znalostní báze: Pravidelně aktualizujte zdroje pro vyhledávání dokumentů pro optimální výkon agenta.
Tento workflow poskytuje robustní a škálovatelnou architekturu pro automatizaci zákaznické komunikace, zajišťuje efektivitu i kvalitní odpovědi v souladu s firemními zásadami. Díky modularitě jej snadno rozšíříte podle růstu firmy nebo nových potřeb automatizace.
Nechte nás vybudovat váš vlastní AI tým
Pomáháme společnostem jako je ta vaše vyvíjet inteligentní chatboty, MCP servery, AI nástroje nebo jiné typy AI automatizace pro nahrazení lidské práce u opakujících se úkolů ve vaší organizaci.
Zjistit více
AI Gmail asistent pro správu e-mailů
Zefektivněte svůj Gmail pomocí asistenta s umělou inteligencí, který dokáže vyhledávat, organizovat a spravovat e-maily, vytvářet a odesílat nové zprávy a autom...
3 min čtení
AI zákaznický podpůrný agent s integrací LiveAgent API
Tento workflow poháněný AI automatizuje zákaznickou podporu propojením dotazů uživatelů na firemní zdroje znalostí, externí API (např. LiveAgent) a jazykový mod...
5 min čtení
Jak nastavit odpovídání na LiveAgent tikety pomocí AI agenta – Prevence spamu pro vaše podnikání
Zjistěte, jak přizpůsobit API klíče, URL adresy a nastavení v automatizovaném procesu zpracování e-mailů a chatů tak, aby odpovídaly požadavkům vaší firmy....
3 min čtení
automation
FlowHunt
+2