AI Chatbot med LiveChat.com-integration

Implementér en AI-drevet chatbot på din hjemmeside, som udnytter din interne vidensbase til at besvare kundespørgsmål og problemfrit videresender komplekse eller uløste henvendelser til en rigtig menneskelig agent via LiveChat.com. Forøg effektiviteten af kundesupporten og sørg for, at brugerne altid får den hjælp, de har brug for.

Sådan fungerer AI-flowet - AI Chatbot med LiveChat.com-integration

Flows

Sådan fungerer AI-flowet

Chat-session initiering.
Registrer, når en chat-session åbnes, og byd brugeren velkommen med en hilsen.
Indsamling af brugerinput.
Indsaml brugerspørgsmål og input via chatgrænsefladen.
Vidensbasesøgning.
Søg automatisk i den interne vidensbase for at finde relevante svar på brugerspørgsmål.
AI-svar og assistance.
Brug en AI-agent til at formulere svar baseret på hentet viden eller eskalér til en menneskelig agent, hvis svaret ikke findes eller brugeren anmoder om det.
LiveChat.com-menneskelig eskalering.
Videresend samtaler problemfrit til en rigtig menneskelig agent på LiveChat.com, når det er nødvendigt, så komplekse eller følsomme sager bliver løst.

Prompts brugt i dette flow

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.

Værktøjsopkaldende agent

LLM-agent, der agerer som teknisk live chat-kundesupportspecialist, besvarer brugerspørgsmål, søger i intern vidensbase og beslutter, hvornår der skal videresen...

                Du er en AI-sprogsmodel-assistent, der agerer som teknisk live chat-kundesupportspecialist for [DIN VIRKSOMHED] -[BESKRIVELSE AF DIN VIRKSOMHED]
Hvis samtalen starter med en hilsen, skal du svare med en hilsen på samme sprog og spørge, hvordan du kan hjælpe, og om de har spørgsmål til vores software eller dens funktioner.
Søg indhold, der er relevant for brugerens spørgsmål, ved at forbinde til DocumentRetriever.
Hvis du ikke finder nogen relevante beviser i den kontekst, der er fundet med DocumentRetriever, og KUN HVIS SPØRGSMÅLENE ER RELATEREDE TIL VORES software:
- Hvis spørgsmålet var på engelsk, skal du altid bede brugeren om at blive forbundet til en rigtig agent.
- Hvis spørgsmålet er på et andet sprog, skal du først spørge, om besøgende taler engelsk og er interesseret i at blive forbundet med en engelsktalende supportagent, og kun i tilfælde af bekræftelse bede brugeren om at blive forbundet til en rigtig agent.
VED UKLARE SPØRGSMÅL bed om flere oplysninger.

SVAR PÅ SAMME SPROG som defineret i Aktuelle session chat data

Besked-widget

Viser en velkomstbesked til brugeren, når de åbner chatten.

                👋 Velkommen til LiveChat Support Bot!
Jeg er her for at hjælpe dig med dine henvendelser ved hjælp af vores interne vidensbase 🤠. Hvis jeg ikke kan finde det svar, du har brug for, vil jeg problemfrit videresende din anmodning til en rigtig agent på LiveChat.com for yderligere assistance.

Du er velkommen til at spørge om hvad som helst, så lad os komme i gang med at løse dine spørgsmål! ✨💬

Komponenter brugt i dette flow

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.

ChatInput

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.

Se ChatInput

Chat Historik Komponent

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.

Se Chat Historik Komponent

Dokumenthenter

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).

Se Dokumenthenter

Værktøjsopkald Agent

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.

Se Værktøjsopkald Agent

LiveChat-integration

Forbind problemfrit FlowHunt Chatbot med dine foretrukne kundeserviceløsninger for en smidig overgang til menneskelig support. AI-agenten beslutter klogt, hvornår der skal eskaleres, og forvandler chatbotten til en livechat-løsning med ét klik.

Se LiveChat-integration

Chat Output

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.

Se Chat Output

Besked-widget

Besked-widget-komponenten viser brugerdefinerede beskeder i dit workflow. Ideel til at byde brugere velkommen, give instruktioner eller vise vigtig information, den understøtter Markdown-formatering og kan indstilles til kun at blive vist én gang pr. session.

Se Besked-widget

Chat Åbnet Udløser

Komponenten Chat Åbnet Udløser registrerer, når en chatsession starter, og gør det muligt for workflows at reagere øjeblikkeligt, så snart en bruger åbner chatten. Den indleder flows med den indledende chatbesked, hvilket gør den essentiel til opbygning af responsive, interaktive chatbots.

Se Chat Åbnet Udløser

Flow-beskrivelse

Formål og fordele

Denne arbejdsgang opsætter en skalerbar, automatiseret AI-chatbot, der integrerer med LiveChat.com for problemfri kundesupport. Den bruger en intern vidensbase til øjeblikkelige svar og kan intelligent eskalere til en menneskelig agent, hvis det er nødvendigt. Nedenfor finder du en struktureret forklaring af flowet, dets logik, og hvordan det gavner supportdriften.

Hovedformål og værdi

  • Mål: Automatisér kundesupport ved at håndtere almindelige forespørgsler med en AI-chatbot, brug virksomhedens interne dokumentation og eskalér til menneskelige agenter på LiveChat.com, når det er nødvendigt.
  • Fordele:
    • Reducerer arbejdsbyrden for menneskelige agenter ved at håndtere gentagende spørgsmål.
    • Sikrer døgndækning og ensartet førstelinjesupport.
    • Giver en glidende overdragelse af komplekse eller uløste sager, hvilket forbedrer kundetilfredsheden.

Arbejdsgangens trin og komponenter

KomponentFormålNøglefunktioner
Chat InputModtager brugermeddelelser fra chatgrænsefladenUnderstøtter tekst- og filinput
Chat HistoryGemmer og henter samtalehistorikSikrer kontekst på tværs af beskeder
Document RetrieverSøger intern vidensbase for relevant informationLeverer data til AI-svar
Tool Calling Agent (AI)Kerne-logik, der genererer chatbot-svar og beslutter eskaleringFlersproget support, integrerer med retriever & LiveChat
LiveChat Human Assist ToolForbinder bruger til en rigtig agent via LiveChat.com, når det krævesProblemfri eskalering med chat-historik
Chat OutputViser AI- eller agentbeskeder til brugerenTo instanser: til bot-svar og systembeskeder
Chat Opened TriggerRegistrerer, når en ny chat startesInitierer velkomstbesked
Message WidgetViser en tilpasselig velkomstbeskedSætter forventninger og inviterer til spørgsmål

Typisk samtaleflow

  1. Bruger åbner chatten:

    • Chat Opened Trigger aktiveres, hvilket får Message Widget til at vise en venlig velkomstbesked.
    • Denne besked informerer brugeren om, at de interagerer med en smart bot, der er understøttet af en intern vidensbase, samt at de kan blive videresendt til en menneskelig agent, hvis det er nødvendigt.

  2. Brugeren sender en besked:

    • Chat Input-noden modtager brugerens spørgsmål eller anmodning.
    • Samtalekonteksten opretholdes via Chat History-noden.

  3. AI forsøger at svare:

    • Tool Calling Agent (AI) analyserer inputtet.
    • Den forespørger Document Retriever og søger i den interne vidensbase efter relevant information.
    • Hvis et svar findes, svarer AI’en på samme sprog som brugeren, og svaret vises via Chat Output.

  4. Beslutningslogik for eskalering:

    • Hvis der ikke findes relevant information og spørgsmålet handler om softwaren:
      • Hvis spørgsmålet er på engelsk, beder AI’en brugeren om at blive forbundet til en rigtig agent.
      • Hvis det er på et andet sprog, undersøger AI’en, om brugeren ønsker at blive forbundet til en engelsktalende agent.
    • Ved uklare spørgsmål beder AI’en om præcisering.
    • Når menneskelig assistance er nødvendig, forbinder LiveChat Human Assist Tool brugeren med en rigtig agent på LiveChat.com, inklusive chat-historik for kontekst.

  5. Overdragelse til menneske:

    • Overgangen er glidende, så den menneskelige agent modtager kontekst, hvilket sikrer kontinuitet og brugertilfredshed.

Hvorfor denne arbejdsgang er nyttig for skalering af support

  • Effektivitet: Håndterer almindelige spørgsmål øjeblikkeligt uden menneskelig indgriben, så agenter kan fokusere på komplekse sager.
  • Konsistens: Giver ensartede svar baseret på din kuraterede vidensbase.
  • Tilgængelighed: Fungerer døgnet rundt, opfanger leads og hjælper brugere uden for åbningstid.
  • Problemfri eskalering: Når det er nødvendigt, bliver brugeren gnidningsfrit overdraget til et menneske, hvilket undgår frustration.
  • Flersproget support: Opdager og svarer på brugerens sprog med smarte prompts til sprogskift, hvis eskalering er nødvendig.

Eksempel på brugerrejse

  1. Bruger åbner chatten på hjemmesiden → Modtager en velkomstbesked.
  2. Bruger stiller et spørgsmål om din software → AI søger i interne dokumenter og svarer.
  3. Hvis AI ikke kan svare, tilbydes brugeren at blive forbundet til en menneskelig agent (med sproglogik).
  4. Hvis brugeren accepterer, eskaleres chatten til en LiveChat.com-agent med fuld kontekst.

Konklusion

Dette flow gør det muligt for dit supportsystem at skalere effektivt, sikrer hurtige og præcise svar til kunder og intelligent eskalering til menneskelige agenter kun, når det er nødvendigt. Det forbedrer brugeroplevelsen, reducerer agenternes arbejdsbyrde og maksimerer værdien af dine interne vidensaktiver.

Lad os bygge dit eget AI-team

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.

Planlæg en demo Prøv det nu