AI-chatassistent med samtalehukommelse

Dette workflow er designet til at facilitere en interaktiv chatoplevelse, hvor AI-assistenten svarer på brugerdefinerede opgaver og udnytter chat-historikken for at give kontekstbevidste svar. Det er en generel skabelon, som gør det nemt at tilpasse til en bred vifte af samtaleautomatiseringer og skalerbare AI-drevne chatløsninger.

Trin-for-trin gennemgang af workflowet

1. Initiering af chatsession og velkomstbesked

• Chat Opened Trigger: Når chatten åbnes, aktiveres en trigger.
• Velkomstbesked: En besked-widget viser en venlig velkomstbesked til brugeren:

  👋 Velkommen til Simple Task Flow!
  Dette værktøj er designet, så du kan definere din egen opgave baseret på dit input 🌟. Jeg tager vores chat-historik i betragtning for at give relevant hjælp uden yderligere kontekst.
  Fortæl mig blot, hvad du gerne vil gøre, så går vi i gang! ✨💬

• Visning: Velkomstbeskeden vises i chat-outputområdet, hvilket giver onboarding og sætter forventninger.

2. Registrering af brugerinput

• Chat Input Node: Modtager tekst (og eventuelt fil) input fra brugeren, der repræsenterer den opgave eller det spørgsmål, de ønsker at adressere.

3. Hentning af chat-historik

• Chat History Node: Henter op til de sidste 10 beskeder (med et tokenloft på 8000) fra chatten. Denne historik bruges senere til at give kontekst og opretholde kontinuitet i samtalen.

4. Oprettelse af prompt

• Prompt Template Node: Konstruerer en dynamisk prompt til sprogmodellen. Den integrerer:

  • Brugerens seneste input.
  • Den nylige chat-historik.
  • En fast systembesked, der instruerer AI’en i at generere kontekstbevidste svar.

  Den anvendte promptskabelon er:

  Du er en AI-sprogmodelassistent.
  
  Din opgave er at generere svar til menneskelig INPUT med hensyntagen til tidligere samtale i CHAT HISTORY.
  
  --- CHAT HISTORY START
  {chat_history}
  --- CHAT HISTORY END
  
  --- INPUT START
  {input}
  --- INPUT END
  
  ANSWER:
  

5. AI-generering

• Generator Node: Modtager den konstruerede prompt og genererer et tekstsvar ved hjælp af en stor sprogmodel (LLM). Dette sikrer, at svaret er kontekstuelt relevant og tilpasset brugerens anmodning.

6. Visning af output

• Chat Output Node: Det AI-genererede svar vises for brugeren i chatgrænsefladen.

Workflow-struktur tabel

Hvorfor dette workflow er nyttigt til skalering og automatisering

• Kontekstuelle interaktioner: Ved at inddrage chat-historik bevarer systemet konteksten, hvilket forbedrer svarenes relevans og brugerens tilfredshed.
• Brugerdefinerede opgaver: Workflowet er opgave-agnostisk, så brugerne selv kan definere mål og dermed gøre det meget fleksibelt.
• Skalerbar automatisering: Den modulære opbygning gør det nemt at skalere—flere brugere kan interagere samtidigt, og hver session bevarer sin egen kontekst.
• Nem tilpasning: Promptskabelonen og noderne kan let tilpasses specifikke brugsscenarier (fx support, informationssøgning, onboarding).
• Konsistent brugeroplevelse: Automatisk velkomst og kontekstbevidste svar sikrer, at hver brugerinteraktion håndteres professionelt og effektivt.

Eksempler på anvendelse

• Kundesupport-chatbots, der husker tidligere interaktioner.
• Onboarding-assistenter, der guider nye brugere baseret på deres løbende samtale.
• Generelle AI-hjælpere i apps, hvor brugerne kan definere deres egne forespørgsler eller opgaver.

Dette workflow giver et robust fundament for at bygge intelligente, kontekstbevidste chat-automatiseringer, som kan tilpasses mange forskellige anvendelser.