ChatGPT Vidensbaseassistent

AI chatbot-assistent drevet af OpenAI GPT-4o, der automatisk søger i og udnytter interne virksomheds-dokumenter for at besvare brugerens spørgsmål. Leverer kontekstbevidste, præcise og samtalebaserede svar ved brug af både chat-historik og indhentet viden, hvilket gør den ideel til kundesupport, interne helpdesks eller onboarding.

Flows

Sådan fungerer AI-flowet

Bruger indsender et spørgsmål.: Modtager brugerinput via chatgrænsefladen.
Hent relevante interne dokumenter.: Søger i interne videnskilder efter information relateret til brugerens forespørgsel.
Byg kontekstbevidst prompt.: Kombinerer brugerspørgsmål, hentede dokumenter og chat-historik for at skabe en omfattende prompt til AI.
Generér AI-drevet svar.: Bruger OpenAI’s GPT-4o til at generere et samtalebaseret, kontekstbevidst svar.
Lever svar til bruger.: Viser det AI-genererede svar i chatten for brugeren.

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.

Prompt

Opret en promptskabelon med dynamiske variabler ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).

                You are an AI language model assistant.

Your task is to answer customer query in INPUT with consideration of previous conversation in CHAT HISTORY.

If CONTEXT is provided, use it to generate the answer.


--- CONTEXT START
{context} 
--- CONTEXT END

--- CHAT HISTORY START
{chat_history}
--- CHAT HISTORY END

--- INPUT START
{input}
--- INPUT END
Answer in Language: {lang}
Format answer with markdown.

ANSWER:

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

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

Prompt-komponent i FlowHunt

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.

Se Prompt-komponent i FlowHunt

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

Generator

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.

Se Generator

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 opretter en chatbot-grænseflade, der kombinerer de samtalebaserede evner fra OpenAI’s ChatGPT 4o med muligheden for at søge og besvare ved brug af interne virksomheds- eller organisationsdokumenter. Den er designet til at give nøjagtige, kontekstbevidste svar på brugerforespørgsler ved at udnytte både chat-historik og relevante videnskilder.

Oversigt

Formål: At automatisere og skalere kundesupport, intern informationsadgang eller vidensstyringsopgaver ved at gøre det muligt for brugere at chatte med en AI-assistent, der refererer til både tidligere samtaler og intern dokumentation.
Nøglefunktioner:
- Besvarer brugerforespørgsler med opdateret, kontekstuelt relevant information.
- Søger automatisk efter understøttende indhold i interne dokumenter.
- Opretholder bevidsthed om chat-historik for sammenhængende, flersporede samtaler.
- Præsenterer svar i markdown-format for læsbarhed.

Arbejdsgangens Struktur

Nedenfor er en opdeling af hovedkomponenterne og deres roller i arbejdsgangen:

Komponent	Beskrivelse
Chat Input	Opfanger brugermeddelelser og filuploads.
Chat Opened Trigger	Registrerer når en ny chatsession starter.
Message Widget	Viser en velkomstbesked til brugeren ved chatstart.
Chat Output	Leverer beskeder (inklusive velkomst og AI-genererede svar) til brugergrænsefladen.
Chat History	Gemmer og henter de seneste 10 chatskift (op til 8000 tokens) for kontekst.
Document Retriever	Når en bruger stiller et spørgsmål, søger denne i interne dokumenter for relevant indhold.
Prompt Template	Udformer en prompt til AI, inklusive brugerinput, dokumentkontekst og chat-historik.
Generator	Kører prompten gennem ChatGPT 4o (eller en anden LLM) og genererer et svar.

Sådan fungerer arbejdsgangen

Initialisering af chatsession
- Når en bruger åbner en ny chat, signalerer Chat Opened Trigger arbejdsgangen.
- En velkomstbesked vises via Message Widget og fremvises med Chat Output.
Håndtering af brugerforespørgsler
- Når brugeren indtaster en besked:
  - Chat Input-noden indsamler den.
  - Parallelt:
    - Beskeden sendes til Document Retriever for at søge op til 2 relevante interne dokumenter.
    - Beskeden sendes også til Prompt Template til AI-behandling.
Kontekstuel svarforberedelse
- Arbejdsgangen indsamler:
  - Den seneste chat-historik for kontekst.
  - Relevante dokumenter fundet af retrieveren.
  - Brugerens aktuelle forespørgsel.
- Disse elementer flettes i Prompt Template, som instruerer AI’en i at:
  - Besvare med hensyntagen til brugerens spørgsmål, tidligere samtale og eventuel fundet dokumentkontekst.
  - Formatere svaret i markdown og besvare på brugerens sprog.
Generering af AI-svar
- Generator-noden sender prompten til den valgte sprogmodel (f.eks. ChatGPT 4o).
- Det genererede svar sendes til Chat Output for visning til brugeren.

Fordele ved automatisering og skalering

Konsistens & kvalitet: Sikrer at brugere modtager ensartede, højkvalitetssvar, der er forankret i intern dokumentation og tager hensyn til tidligere samtaler.
Effektivitet: Automatiserer den tidskrævende opgave med at søge i vidensbaser og sparer tid for både brugere og supportpersonale.
Skalerbarhed: Kan håndtere mange samtidige brugersessioner og forespørgsler, hvilket gør den ideel til organisationer med stort support- eller informationsbehov.
Tilpasning: Promptskabelonen og dokument-søgeparametre kan tilpasses til specifikke brugsscenarier, brancher eller interne politikker.

Eksempler på anvendelse

Internt helpdesk: Medarbejdere kan hurtigt få svar om virksomhedspolitikker, IT-procedurer eller HR-forhold.
Kundesupport: Kunder modtager præcis produkt- eller serviceinformation uden at vente på en menneskelig agent.
Salgsaktivering: Salgsteams kan tilgå de nyeste produktspecifikationer, cases eller præsentationsmateriale on-demand.
Vidensstyring: Sikrer at værdifuld institutionel viden er tilgængelig og handlingsorienteret via naturlige sprogforespørgsler.

Visuelt overblik

Workflow Steps:

Bruger åbner chat → Velkomstbesked vises.
Bruger stiller et spørgsmål.
Systemet henter:
- Chat-historik
- Relevante dokumenter
AI-prompt konstrueres (inkluderer brugerinput, chat-historik, dokumentkontekst).
ChatGPT genererer et svar.
Svar vises til brugeren.

Denne arbejdsgang er en effektiv skabelon for alle, der ønsker at forbedre deres chatbot eller virtuelle assistent med kontekstuel, dokumentbevidst intelligens—hvilket markant forbedrer brugeroplevelsen og den operationelle effektivitet.

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

Lær mere

AI Chatbot med Tawk Human Handoff

En AI-drevet live chat-support chatbot, der besvarer kunders spørgsmål ved hjælp af en intern vidensbase og intelligent overfører komplekse forespørgsler til me...

Jun 6, 2025 3 min læsning

LiveAgent AI Chatbot Support

Automatisér kundesupport i LiveAgent med en AI-chatbot, der besvarer spørgsmål ved hjælp af din interne vidensbase, henter relevante dokumenter og smidigt overd...

Jun 6, 2025 4 min læsning

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 elle...