Prompt
Erstellen Sie eine Prompt-Vorlage mit dynamischen Variablen ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).
This is the message from user:
{input}
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.
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.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.
Erstellen Sie eine Prompt-Vorlage mit dynamischen Variablen ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).
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{input}
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.
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
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.
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.
Komponentenname | Rolle/Funktion |
---|---|
Chat Input | Empfängt eingehende Benutzernachrichten aus der Chat-Oberfläche. |
Chat History | Ruft den aktuellen Chatverlauf ab, um Kontext für die Antworten zu liefern. |
Prompt Template | Formatiert die eingehende Nachricht und den Kontext zu einem Prompt für den Chatbot-Agenten. |
Document Retriever | Durchsucht interne Dokumentationen und Wissensdatenbanken nach relevanten Antworten. |
URL Retriever | Ruft externe Webseiten oder Dokumentationen anhand von URLs für aktuelle Antworten ab und analysiert diese. |
LiveAgent Human Assist Tool | Ermöglicht die Eskalation an einen menschlichen Support-Agenten über LiveAgent, wenn erforderlich. |
Tool Calling Agent | Das zentrale “Gehirn” des Chatbots, das Dokumentensuche, Antwortgenerierung und Eskalationslogik steuert. |
Chat Output | Zeigt die Antwort des Chatbots in der Chat-Oberfläche an. |
Note Widget | Stellt Einrichtungshinweise für Administratoren zur Anpassung des Chatbots für ihr Unternehmen bereit. |
Nachrichtenaufnahme: Der Workflow beginnt mit dem Chat Input-Knoten, der jede neue Nachricht vom Benutzer aufnimmt.
Kontext-Erfassung: Gleichzeitig ruft der Chat History-Knoten den aktuellen Gesprächsverlauf (bis zu 10 Nachrichten) ab, um kontextbezogene Antworten zu ermöglichen.
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.
Wissenssuche:
Tool-Orchestrierung & Antwortgenerierung:
Ausgabe: Die finale Antwort – ob automatisierte Antwort oder Hinweis auf die Weiterleitung an einen Menschen – wird über den Chat Output-Knoten angezeigt.
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.
Schritt | Aktion |
---|---|
Eingehende Nachricht | Vom Chat Input erfasst |
Chatverlauf erfassen | Ruft bis zu 10 vorherige Nachrichten ab |
Prompt vorbereiten | Benutzernachricht + Kontext durch Prompt Template formatiert |
Wissensquellen durchsuchen | Document Retriever und URL Retriever werden nach Bedarf eingesetzt |
Antwort generieren | Tool Calling Agent erstellt mit Tools und Kontext eine Antwort |
Eskalieren falls nötig | Nicht gelöste/komplexe Anfragen werden an einen menschlichen Agenten übergeben |
Antwort anzeigen | Endnachricht wird dem Benutzer über Chat Output präsentiert |
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.
Wir helfen Unternehmen wie Ihrem, intelligente Chatbots, MCP-Server, KI-Tools oder andere Arten von KI-Automatisierungen zu entwickeln, um Menschen bei sich wiederholenden Aufgaben in Ihrer Organisation zu ersetzen.