Flow-Beschreibung
Zweck und Vorteile
Überblick über den Kundenservice-Chatbot-Workflow
Dieser Workflow definiert einen Kundenservice-Chatbot, der interne Wissensquellen nutzt, um Nutzern genaue, hilfreiche und kontextbezogene Antworten zu liefern. Der Ablauf ist darauf ausgelegt, Kundeninteraktionen zu automatisieren, den Support zu optimieren und sicherzustellen, dass Nutzer zeitnahe und relevante Antworten erhalten.
Hauptschritte des Workflows
1. Start der Chat-Sitzung und Begrüßung
- Chat Opened Trigger: Der Ablauf beginnt, sobald erkannt wird, dass ein Nutzer eine Chat-Sitzung startet.
- Willkommensnachricht: Dem Nutzer wird eine freundliche, informative Willkommensnachricht angezeigt, die ihn zum Stellen von Fragen einlädt und den Zweck des Chatbots erklärt.
- Ausgabeanzeige: Die Willkommensnachricht wird im Chat-Interface dargestellt, sodass sich die Nutzer von Anfang an gut betreut fühlen.
2. Verarbeitung der Nutzereingaben
- Chat Input: Immer wenn ein Nutzer eine Nachricht oder Frage sendet, wird diese zur Verarbeitung erfasst.
- Chat History: Der bisherige Gesprächsverlauf wird abgerufen und als Kontext bereitgestellt, wodurch der Bot eine kohärente, fortlaufende Unterstützung leisten kann.
- Document Retriever: Die Nutzeranfrage wird verwendet, um verbundene Wissensquellen oder Dokumentationen zu durchsuchen und die relevantesten Informationen zur aktuellen Frage zu finden.
3. Dynamische Prompt-Erstellung
- Prompt Template: Es wird eine dynamische Prompt mit mehreren Variablen zusammengestellt:
- {input}: Die aktuelle Nachricht des Nutzers.
- {chat_history}: Der laufende Gesprächsverlauf mit dem Nutzer.
- {context}: Wissensschnipsel, die aus internen Quellen abgerufen wurden.
- Die Prompt weist die KI an, als hilfreicher Kundenservice-Bot zu agieren, prägnant zu antworten und einen Support-Link anzubieten, falls die Antwort nicht bekannt ist.
Beispielstruktur der Prompt
| Abschnitt | Inhalt |
|---|
| Systemnachricht | “You are a helpful AI customer service bot…” |
| Chatverlauf | Jüngstes Gespräch mit dem Nutzer |
| Wissen | Abgerufene Dokumente oder Wissensschnipsel |
| Nutzereingabe | Aktuelle Frage des Nutzers |
| Antwort | Von der KI generierte Rückmeldung |
4. KI-Antwortgenerierung
- Generator-Node: Die zusammengestellte Prompt wird an ein KI-Modell (LLM) gesendet, das mit dem bereitgestellten Kontext und Verlauf eine passende und präzise Antwort generiert.
5. Präsentation der Antwort
- Chat Output: Die generierte Antwort wird dem Nutzer im Chat-Interface angezeigt, wodurch der Antwortprozess abgeschlossen wird und ggf. auf weitere Nutzereingaben gewartet wird.
Workflow-Visualisierung
Nachfolgend eine vereinfachte Sequenz der Haupt-Nodes und ihrer Rollen:
| Schritt | Node/Komponente | Zweck |
|---|
| 1 | Chat Opened Trigger | Erkennt neue Chat-Sitzungen und startet Workflow |
| 2 | Message Widget | Sendet Willkommensnachricht |
| 3 | Chat Output | Zeigt Nachrichten für den Nutzer an |
| 4 | Chat Input | Empfängt Nutzereingaben |
| 5 | Chat History | Ruft letzten Gesprächsverlauf ab |
| 6 | Document Retriever | Durchsucht Wissensquellen |
| 7 | Prompt Template | Erstellt kontextreiche Prompts für die KI |
| 8 | Generator | Generiert Antworten mittels KI |
| 9 | Chat Output | Sendet generierte Antwort an den Nutzer |
Vorteile und Nutzen
- Skalierbarkeit: Der Workflow kann zahlreiche gleichzeitige Kundenanfragen ohne menschliches Zutun verarbeiten, sodass Unternehmen den Support mühelos skalieren können.
- Automatisierung: Durch die Automatisierung von Informationsabruf und Antwortgenerierung reduziert der Chatbot den manuellen Aufwand und sorgt für gleichbleibende Supportqualität.
- Kontextbewusstsein: Durch die Einbindung des Chatverlaufs und Wissensabrufs liefert der Bot relevante, personalisierte und aktuelle Antworten.
- Einfache Anpassung: Die Systemnachricht und Prompt-Vorlage lassen sich leicht an Unternehmensrichtlinien oder Markenkommunikation anpassen.
- Fallback-Support: Kann der Bot eine Frage nicht beantworten, wird proaktiv ein Support-Link angeboten, um das Kundenerlebnis positiv zu gestalten.
Anwendungsfälle
- Kundensupport für E-Commerce, SaaS oder Dienstleistungsunternehmen.
- Beantwortung von FAQs und Lösung häufiger Probleme.
- Geführtes Onboarding für neue Nutzer.
- Skalierbarer Support in Zeiten hoher Auslastung.
Dieser Workflow ermöglicht es Organisationen, reaktionsschnellen, präzisen und skalierbaren Kundenservice mit minimalem manuellem Aufwand zu bieten und damit sowohl die Effizienz als auch die Kundenzufriedenheit zu steigern.
