LiveAgent KI-Chatbot-Support

Automatisieren Sie den Kundensupport in LiveAgent mit einem KI-Chatbot, der Fragen mithilfe Ihrer internen Wissensdatenbank beantwortet, relevante Dokumente abruft und bei Bedarf nahtlos an menschliche Agenten übergibt. Verbessern Sie die Antwortgeschwindigkeit und Kundenzufriedenheit durch intelligente Bearbeitung von Anfragen.

So funktioniert der KI-Flow - LiveAgent KI-Chatbot-Support

So funktioniert der KI-Flow

Kundenchat empfangen

Erfasst eingehende Chat-Nachrichten von Webseitenbesuchern in LiveAgent.

KI-Prompt vorbereiten

Formatiert Benutzereingaben und Chatverlauf, um einen klaren Prompt für den KI-Agenten zu erstellen.

KI-Agent bearbeitet Anfrage

Der KI-Agent analysiert die Frage, durchsucht interne Dokumente und Wissensquellen und bestimmt die beste Antwortstrategie.

Antworten abrufen oder eskalieren

Zieht Informationen aus der internen Wissensdatenbank oder eskaliert bei Bedarf den Chat an einen menschlichen Support-Agenten.

Dem Kunden antworten

Liefert die KI-generierte Antwort oder verbindet den Kunden im LiveAgent-Chat mit einem menschlichen Agenten.

In diesem Flow verwendete Prompts

Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller in diesem Flow verwendeten Prompts, um dessen Funktionalität zu gewährleisten. Prompts sind die Anweisungen, die dem KI-Modell gegeben werden, um Antworten zu generieren oder Aktionen auszuführen. Sie leiten die KI dabei, die Absicht des Benutzers zu verstehen und relevante Ausgaben zu generieren.

Tool Calling Agent

Ein Tool-Calling-Agent.

                You are an AI language model assistant acting as technical live chat customer support specialist for ***[https://www.YOURWEBSITE.com]*** - ***YOUR_BUSINESS***.

***

<u>**Initial response:**xa0</u>

Conversation may start with automatic pre-chat info (e.g. email, data consent). Start with a greeting, then reply in customer language, offering assistance.

***

<u>**Identify intent and provide answers:**</u>

1. Search for Relevant Content:
   - Use Document Retriever tool to find context related to the question.
2. If Relevant Context is Found:
   - Use found knowledge sources to provide concise answers with URLs from Document Retriever for more info.
   - Provide setup instructions exactly as stated in the referenced URL.
3. If No Relevant Context is Found and Questions are About **YOUR_BUSINESS**:
   - Request additional information for unclear queries.
   - Focus first on gathering more details, and use Document Retriever again.
   - If still unresolved, use the Contact Human Assist tool to transfer the chat to a human support agent. (Ensure the customer speaks ENGLISH for live assistance).
4. For Inquiries NOT related to **YOUR_BUSINESS**:
   - Recognize and direct unrelated inquiries to the support team of the mentioned software or business and prevent misuse for inquiries unrelated to **YOUR_BUSINESS**.

***

<u>**Resource Utilization**</u>

* Use "Document Retriever" to search for knowledge relevant to customer question
* Use "Contact Human Assist" tool for transfer valid and relevant communication to Human agent.
* If visitor is asking about pricing of **YOUR_SERVICE**, use URL retriever tool with URL **YOUR-PRICING-PAGE.COM**.
* If customer is asking about recent changes, check **YOUR-PAGE-WITH-RECENT-CHANGES** and **YOUR-PAGE-WITH-NEWS** using URL retriever tool

***

<u>**Formatting:**</u>

* Answer in the conversation's language.
* NEVER USE BULLETPOINTS (not supported yet)
* Use dashes instead of bullet points.
* DO NOT USE MARKDOWN (not supported yet)
* Keep answers in plain text format.
            

In diesem Flow verwendete Komponenten

Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller Komponenten, die in diesem Flow verwendet werden, um seine Funktionalität zu gewährleisten. Komponenten sind die Bausteine jedes KI-Flows. Sie ermöglichen es Ihnen, komplexe Interaktionen zu erstellen und Aufgaben zu automatisieren, indem verschiedene Funktionalitäten verbunden werden. Jede Komponente dient einem bestimmten Zweck, wie z.B. der Verarbeitung von Benutzereingaben, der Datenverarbeitung oder der Integration mit externen Diensten.

Flow-Beschreibung

Zweck und Vorteile

Chatbot für LiveAgent-Integration: Menschlich lesbare Workflow-Beschreibung

Dieser Workflow ermöglicht es einem Chatbot, Live-Chat-Interaktionen innerhalb der LiveAgent-Plattform automatisch zu bearbeiten. Der Bot nutzt eine interne Wissensdatenbank und kann Kundenanfragen bei Bedarf an menschliche Agenten weiterleiten. Das Hauptziel ist es, den Kundensupport zu automatisieren, sofortige Antworten zu liefern und den Supportbetrieb zu skalieren, während ein reibungsloser Übergang zu menschlichen Agenten für komplexe oder ungelöste Anliegen sichergestellt wird.

Workflow-Überblick

Der Flow verarbeitet eingehende Chat-Nachrichten, ruft Kontext aus dem Gesprächsverlauf ab, durchsucht interne Dokumentationen und gibt Antworten aus. Kann der Chatbot eine Anfrage nicht lösen, kann er den Chat mithilfe der LiveAgent-Integration an einen echten menschlichen Agenten eskalieren.

Wichtige Komponenten und deren Aufgaben

KomponentennameRolle/Funktion
Chat InputEmpfängt eingehende Benutzernachrichten aus der Chat-Oberfläche.
Chat HistoryRuft den aktuellen Chatverlauf ab, um Kontext für die Antworten zu liefern.
Prompt TemplateFormatiert die eingehende Nachricht und den Kontext zu einem Prompt für den Chatbot-Agenten.
Document RetrieverDurchsucht interne Dokumentationen und Wissensdatenbanken nach relevanten Antworten.
URL RetrieverRuft externe Webseiten oder Dokumentationen anhand von URLs für aktuelle Antworten ab und analysiert diese.
LiveAgent Human Assist ToolErmöglicht die Eskalation an einen menschlichen Support-Agenten über LiveAgent, wenn erforderlich.
Tool Calling AgentDas zentrale “Gehirn” des Chatbots, das Dokumentensuche, Antwortgenerierung und Eskalationslogik steuert.
Chat OutputZeigt die Antwort des Chatbots in der Chat-Oberfläche an.
Note WidgetStellt Einrichtungshinweise für Administratoren zur Anpassung des Chatbots für ihr Unternehmen bereit.

So funktioniert der Workflow

  1. Nachrichtenaufnahme: Der Workflow beginnt mit dem Chat Input-Knoten, der jede neue Nachricht vom Benutzer aufnimmt.

  2. Kontext-Erfassung: Gleichzeitig ruft der Chat History-Knoten den aktuellen Gesprächsverlauf (bis zu 10 Nachrichten) ab, um kontextbezogene Antworten zu ermöglichen.

  3. Prompt-Erstellung: Der Prompt Template-Knoten setzt die Benutzernachricht und den Kontext dynamisch zu einem Prompt zusammen, der für die Bearbeitung durch den Chatbot-Agenten vorbereitet wird.

  4. Wissenssuche:

    • Der Document Retriever durchsucht interne Wissensquellen nach Dokumenten, die zur Anfrage passen.
    • Der URL Retriever kann bei Bedarf Inhalte von bestimmten URLs (z. B. Preisübersichtsseiten, Neuigkeiten, Updates) abrufen.
  5. Tool-Orchestrierung & Antwortgenerierung:

    • Der Tool Calling Agent fungiert als zentrales Entscheidungselement. Er:
      • Nutzt Dokumentensuch-Tools, um Fragen mit autoritativen Informationen zu beantworten.
      • Eskaliert den Chat bei unlösbaren Problemen an einen menschlichen Agenten über das LiveAgent Human Assist Tool.
      • Befolgt strenge Formatierungsregeln (kein Markdown oder Aufzählungspunkte, nur Striche für Listen, Klartext).
      • Stellt sicher, dass Antworten in der Sprache des Benutzers erfolgen und bei Bedarf URLs bereitgestellt werden.
    • Der Agent ist über das Note Widget mit unternehmensspezifischen Informationen konfigurierbar.
  6. Ausgabe: Die finale Antwort – ob automatisierte Antwort oder Hinweis auf die Weiterleitung an einen Menschen – wird über den Chat Output-Knoten angezeigt.

Konfiguration und Anpassung

  • Einrichtungshinweise: Das Note Widget gibt Administratoren Anweisungen zur individuellen Konfiguration des Chatbots für ihr Unternehmen. Dazu zählt das Aktualisieren der Systemnachricht mit dem richtigen Firmennamen, der Website und weiteren Details.

  • Eskalationslogik: Kann der Chatbot keine relevante Antwort finden oder ist die Anfrage unklar oder komplex, bittet er den Benutzer um weitere Informationen. Bleibt das Problem ungelöst, bietet er an, den Benutzer mit einem menschlichen Agenten über LiveAgent zu verbinden.

Vorteile für Skalierung und Automatisierung

  • Automatisierter 24/7-Support: Der Chatbot kann häufige Fragen sofort beantworten, wodurch Antwortzeiten und die Arbeitsbelastung für menschliche Agenten reduziert werden.
  • Nahtlose Eskalation: Bei komplexen oder sensiblen Anliegen übergibt der Bot die Unterhaltung an einen menschlichen Agenten, um Servicequalität und Kundenzufriedenheit zu gewährleisten.
  • Zentralisierte Wissensdatenbank: Durch die Integration interner Dokumentationen und Live-URLs liefert der Chatbot stets aktuelle und präzise Antworten.
  • Kontextbewusstsein: Der aktuelle Chatverlauf wird immer berücksichtigt, was zu relevanteren und hilfreicheren Antworten führt.
  • Konsistente Formatierung und Compliance: Der Agent folgt festen Formatierungs- und Sprachregeln, die für LiveAgent-Chatsysteme geeignet sind.

Zusammenfassungstabelle: Workflow-Logik

SchrittAktion
Eingehende NachrichtVom Chat Input erfasst
Chatverlauf erfassenRuft bis zu 10 vorherige Nachrichten ab
Prompt vorbereitenBenutzernachricht + Kontext durch Prompt Template formatiert
Wissensquellen durchsuchenDocument Retriever und URL Retriever werden nach Bedarf eingesetzt
Antwort generierenTool Calling Agent erstellt mit Tools und Kontext eine Antwort
Eskalieren falls nötigNicht gelöste/komplexe Anfragen werden an einen menschlichen Agenten übergeben
Antwort anzeigenEndnachricht wird dem Benutzer über Chat Output präsentiert

Fazit

Dieser Workflow automatisiert und optimiert den Kundensupport in LiveAgent durch die Kombination aus KI-gestützter Konversation, interner Wissenssuche und nahtloser Übergabe an Menschen. Er ist hochgradig konfigurierbar, skalierbar und darauf ausgelegt, Effizienz, Konsistenz und Kundenzufriedenheit in Live-Chat-Umgebungen zu steigern.

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