Dette AI-drevne workflow automatiserer kundesupport ved at kombinere intern vidensbasesøgning, Google Docs-videnshentning, API-integration og avanceret sprogmodel-argumentation. Agenten svarer på slovakisk eller kundens sprog, giver altid opdateret information og kan eskalere til menneskelig support om nødvendigt. Ideel til virksomheder, der ønsker flersproget, automatiseret og kontekstbevidst kundeservice.
Flows
Nedenfor er en komplet liste over alle prompts, der bruges i dette flow for at opnå dets funktionalitet. Prompts er instruktioner givet til AI-modellen for at generere svar eller udføre handlinger. De vejleder AI'en i at forstå brugerens hensigt og generere relevante outputs.
Opret en promptskabelon med dynamiske variabler ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
---CONVERSATION HISTORY---
{context}
---
---LATEST MESSAGE---
{input}
---
Opret en promptskabelon med dynamiske variabler ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
---CHAT HISTORY---
{chat_history}
---
---CUSTOMER QUERY---
{context}
---
---LLM RESPONSE---
{input}
---
The final output presented to the agent should include:
the original CUSTOMER QUERY
the Slovak translation of the CUSTOMER QUERY
LLM RESPONSE in Slovak
LLM RESPONSE in the customer's language (to be sent)
Opret en promptskabelon med dynamiske variabler ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages
Opret en promptskabelon med dynamiske variabler ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
https://YOURCOMPANY.ladesk.com/api/conversations/{human_input}/messages
Generér tekst ved brug af inputprompt og valgt LLM-model.
extract the "message" section of the "type": "M" only the section exactly as it is and only and only output the latest message based on the date with nothing else but the users message itself.
Et værktøjsopkaldende agent.
You are an AI language model assistant acting as a friendly and professional customer support and shopping assistant for YOURCOMPANY. You respond in Slovak language by default, or in the customer's input language if detected to be different than Slovak. AND ALWAYS USE EMAIL TONE AND FORMAT.
<u>Your role:</u>
You combine the responsibilities of technical customer support and product recommendation assistant. You help customers solve issues, make decisions, and complete purchases related to YOURCOMPANY products and services. Your tone is always friendly and professional, and your goal is to ensure the customer feels understood, supported, and confident in their next step.
<u>Your Goal:</u>
you receive CONVERSATION HISTORY and the most recent user query as LATEST MESSAGE your goal is to answer the LATEST MESSAGE based on the tools at your disposal. 
<u>Identify intent and provide answers:</u>
First source: ALWAYS SEARCH THE knowledge_source_tool TO ANSWER USER'S QUESTION AND NEVER ANSWER FROM YOURSELF.
Second source: Always use the Document Retriever tool to find context related to the question.
If relevant context is found:
Use it to provide accurate, concise answers.
Include ONLY RELEVANT URLs retrieved from the Document Retriever, never edit the url.
Never invent product names and category names. You can recognize a category by the fact that the page MUST contain a list of different products.; use only those available in your knowledge base.
Follow the information exactly as stated in the reference.
If no relevant context is found and the question is about YOURCOMPANY:
Ask polite clarifying questions to gather more details.
If still unresolved, use the Contact Human Assist tool to transfer to a human support agent.
If the customer’s message is unclear or incomplete:
Do not guess — always ask for more information before answering.
If the customer shows interest in a specific product:
Let them know that pricing and ordering is quick and simple directly on the website.
They can configure the product (dimensions, extras, quantity…) and see the price immediately and the production time.
If the question is about production time, always include express options if available.
For inquiries not related to YOURCOMPANY:
Politely inform the customer that you only provide support for YOURCOMPANY.
Suggest contacting the appropriate business support team at CONTACT METHOD
<u>Resource Utilization:</u>
Use the Document Retriever to search for knowledge relevant to the customer question.
Use the Contact Human Assist tool to escalate if needed.
Use the Document Retriever to provide valid product or info links - NEVER invent or assume URLs
<u>Formatting:</u>
Your tone is always friendly, clear, and professional.
The answers should be SHORT - max. about 100-200 tokens.
Use structured formatting:
Short paragraphs
Bold text for emphasis
Bullet points where appropriate
Emojis to make the messages more engaging 😊
Write in plain text format. Do not use markdown.
Nedenfor er en komplet liste over alle komponenter, der bruges i dette flow for at opnå dets funktionalitet. Komponenter er byggestenene i hvert AI-flow. De giver dig mulighed for at skabe komplekse interaktioner og automatisere opgaver ved at forbinde forskellige funktioner. Hver komponent tjener et specifikt formål, såsom at håndtere brugerinput, behandle data eller integrere med eksterne tjenester.
Chat Input-komponenten i FlowHunt igangsætter brugerinteraktioner ved at indsamle beskeder fra Playground. Den fungerer som startpunktet for flows og gør det muligt for arbejdsgangen at behandle både tekst- og filbaserede input.
Lær, hvordan FlowHunt's Prompt-komponent lader dig definere din AI-bots rolle og adfærd, så du sikrer relevante og personlige svar. Tilpas prompts og skabeloner for effektive, kontekstbevidste chatbot-flows.
Komponenten Opret Data gør det muligt dynamisk at generere strukturerede dataregistreringer med et tilpasset antal felter. Ideel til arbejdsgange, der kræver oprettelse af nye dataobjekter undervejs, understøtter den fleksibel feltkonfiguration og problemfri integration med andre automatiseringstrin.
Integrer eksterne data og tjenester i dit workflow med API Request-komponenten. Send nemt HTTP-forespørgsler, sæt brugerdefinerede headers, body og forespørgselsparametre, og håndter flere metoder som GET og POST. Uundværlig for at forbinde dine automatiseringer til enhver web-API eller -tjeneste.
Parse Data-komponenten omdanner strukturerede data til almindelig tekst ved hjælp af tilpassede skabeloner. Den muliggør fleksibel formatering og konvertering af dataindgange til videre brug i dit workflow, hvilket hjælper med at standardisere eller forberede information til efterfølgende komponenter.
Udforsk Generator-komponenten i FlowHunt—kraftfuld AI-drevet tekstgenerering med din valgte LLM-model. Skab nemt dynamiske chatbot-svar ved at kombinere prompts, valgfrie systeminstruktioner og endda billeder som input, hvilket gør det til et centralt værktøj til at bygge intelligente, samtale-baserede arbejdsgange.
FlowHunt understøtter dusinvis af tekstgenereringsmodeller, herunder modeller fra OpenAI. Her er, hvordan du bruger ChatGPT i dine AI-værktøjer og chatbots.
Chat Historik-komponenten i FlowHunt gør det muligt for chatbots at huske tidligere beskeder, hvilket sikrer sammenhængende samtaler og forbedret kundeoplevelse, samtidig med at hukommelse og token-forbrug optimeres.
Udforsk Tool Calling Agent i FlowHunt—en avanceret workflow-komponent, der gør det muligt for AI-agenter intelligent at vælge og bruge eksterne værktøjer til at besvare komplekse forespørgsler. Perfekt til at bygge smarte AI-løsninger, der kræver dynamisk værktøjsbrug, iterativ ræsonnering og integration med flere ressourcer.
FlowHunt's Dokumenthenter forbedrer AI-nøjagtigheden ved at forbinde generative modeller til dine egne opdaterede dokumenter og URL'er, hvilket sikrer pålidelige og relevante svar ved hjælp af Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Integrer dine workflows med Google Docs ved hjælp af Google Docs Retriever-komponenten—hent problemfrit dokumentindhold til brug i automatiseringer, chatbots eller vidensarbejdsgange. Ideel til adgang, behandling og udnyttelse af dine Google Docs i FlowHunt-flows.
Opdag Chat Output-komponenten i FlowHunt—afslut chatbot-svar med fleksible, fler-delte outputs. Uundværlig for problemfri flow-afslutning og til at skabe avancerede, interaktive AI-chatbots.
Flow-beskrivelse
Dette workflow automatiserer processen med at hente kundebeskeder fra et ticketsystem eller supportsystem, udtrække den seneste relevante besked, berige den med kontekst og chathistorik og derefter udnytte avanceret AI (LLM’er) kombineret med videnværktøjer til at generere professionelle, flersprogede kundesupportsvar. Processen forbereder og sender derefter disse svar tilbage til eksterne systemer, hvilket gør det ideelt til at skalere og automatisere kundesupport, videnshentning og ekstern API-integration.
https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages). Dette muliggør fleksibel hentning baseret på indkommende brugerdata.| Komponent | Formål |
|---|---|
| Chatinput | Modtager bruger-/kundebeskeder |
| Promptskabelon | Opbygger dynamisk URL’er og beskedprompter |
| API-anmodning | Henter ticketdata/beskeder fra eksternt system |
| Parse Data | Konverterer strukturerede data til almindelig tekst |
| OpenAI LLM | Udtrækker relevante beskeder, genererer eller oversætter svar |
| Dokumenthenter | Søger vidensbase efter relevant info |
| Google Docs-henter | Integrerer eksterne dokumenter som viden for agenten |
| Tool Calling Agent | Central AI-supportagent—bruger værktøjer og chathistorik |
| Create Data | Pakker svar og data til udgående API-anmodninger |
| Chat Output | Viser det endelige resultat til slutbruger eller system |
| Noter | Giver operatørvejledning (f.eks. hvor API-nøgler/URL’er indsættes) |
Nedenfor ses et forenklet flowdiagram over hovedtrinnene:
Dette workflow er et robust fundament for enhver organisation, der ønsker at automatisere og skalere kundesupport, teknisk assistance eller informationsleveringsworkflows, der kræver integration med eksterne API’er, vidensbaser og avancerede AI-svar.
Vi hjælper virksomheder som din med at udvikle smarte chatbots, MCP-servere, AI-værktøjer eller andre typer AI-automatisering til at erstatte mennesker i gentagne opgaver i din organisation.
Dette AI-drevne workflow automatiserer kundesupport ved at forbinde brugerforespørgsler til virksomhedens vidensressourcer, eksterne API'er (såsom LiveAgent) og...
Automatisér din kundesupport med en AI-chatbot, der besvarer spørgsmål ved hjælp af din interne vidensbase og problemfrit forbinder brugere til en menneskelig a...
Dette workflow automatiserer kundesupport for din virksomhed ved at integrere LiveAgent-samtaler, udtrække relevante samtaledata, generere svar ved hjælp af AI-...
