Agente de Soporte al Cliente con Base de Conocimientos y Enriquecimiento por API impulsado por IA

Este flujo de trabajo impulsado por IA automatiza el soporte al cliente combinando la búsqueda en la base de conocimientos interna, la recuperación de información de Google Docs, la integración por API y el razonamiento avanzado de modelos de lenguaje. El agente responde en eslovaco o en el idioma del cliente, siempre proporciona información actualizada y puede escalar a soporte humano si es necesario. Ideal para empresas que buscan un servicio al cliente multilingüe, automatizado y sensible al contexto.

Cómo funciona el Flujo de IA - Agente de Soporte al Cliente con Base de Conocimientos y Enriquecimiento por API impulsado por IA

Flujos

Cómo funciona el Flujo de IA

Recibir Consulta del Cliente.
El flujo captura las consultas de los clientes desde la entrada de chat y recupera el historial de chat reciente para obtener contexto.
Recolectar Conocimiento de Fuentes Internas y Externas.
El flujo de trabajo busca información relevante en los repositorios internos de documentos y en Google Docs conectados usando recuperadores de documentos.
Enriquecer y Analizar Datos vía API.
Se utilizan los IDs de los mensajes del cliente para llamar APIs externas, recuperar historiales de mensajes y analizar la información necesaria para enriquecer el contexto.
Respuestas del Agente de IA y Generación Multilingüe.
Un agente avanzado de IA utiliza el contexto reunido, las fuentes de conocimiento y los modelos de lenguaje para generar respuestas en eslovaco o en el idioma del cliente, asegurando respuestas profesionales, concisas y precisas.
Responder al Cliente y Escalar si es Necesario.
El agente entrega la respuesta al cliente, incluyendo enlaces e información relevante, y escala a soporte humano si la consulta no puede resolverse automáticamente.

Prompts utilizados en este flujo

Prompt (PromptTemplate-xAz1P)

Crea una plantilla de prompt con variables dinámicas ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

---CONVERSATION HISTORY---
{context}
---

---LATEST MESSAGE---
{input}
---

Prompt (PromptTemplate-4mVjl)

Crea una plantilla de prompt con variables dinámicas ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

---CHAT HISTORY---
{chat_history}
---

---CUSTOMER QUERY---
{context}
---

---LLM RESPONSE---
{input}
---

The final output presented to the agent should include:

        the original CUSTOMER QUERY

        the Slovak translation of the CUSTOMER QUERY


       LLM RESPONSE in Slovak

       LLM RESPONSE in the customer's language (to be sent)

Prompt (PromptTemplate-u9XGO)

Crea una plantilla de prompt con variables dinámicas ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages

Prompt (PromptTemplate-5nKVc)

Crea una plantilla de prompt con variables dinámicas ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

https://YOURCOMPANY.ladesk.com/api/conversations/{human_input}/messages

Generador (Generator-eSD0Q)

Genera texto usando el prompt de entrada y el modelo LLM seleccionado.

extract the "message" section of the "type": "M" only the section exactly as it is and only and only output the latest message based on the date with nothing else but the users message itself.

Agente de Llamada de Herramientas (ToolCallingAgent-K7dur)

Un agente de llamada de herramientas.

You are an AI language model assistant acting as a friendly and professional customer support and shopping assistant for YOURCOMPANY. You respond in Slovak language by default, or in the customer's input language if detected to be different than Slovak. AND ALWAYS USE EMAIL TONE AND FORMAT.

<u>Your role:</u>

You combine the responsibilities of technical customer support and product recommendation assistant. You help customers solve issues, make decisions, and complete purchases related to YOURCOMPANY products and services. Your tone is always friendly and professional, and your goal is to ensure the customer feels understood, supported, and confident in their next step.

<u>Your Goal:</u>

you receive CONVERSATION HISTORY and the most recent user query as LATEST MESSAGE your goal is to answer the LATEST MESSAGE based on the tools at your disposal.&#x20;

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

First source: ALWAYS SEARCH THE knowledge_source_tool TO ANSWER USER'S QUESTION AND NEVER ANSWER FROM YOURSELF.

Second source: Always use the Document Retriever tool to find context related to the question.

If relevant context is found:

Use it to provide accurate, concise answers.

Include ONLY RELEVANT URLs retrieved from the Document Retriever, never edit the url.

Never invent product names and category names. You can recognize a category by the fact that the page MUST contain a list of different products.; use only those available in your knowledge base.

Follow the information exactly as stated in the reference.

If no relevant context is found and the question is about YOURCOMPANY:

Ask polite clarifying questions to gather more details.

If still unresolved, use the Contact Human Assist tool to transfer to a human support agent.

If the customer’s message is unclear or incomplete:

Do not guess — always ask for more information before answering.

If the customer shows interest in a specific product:

Let them know that pricing and ordering is quick and simple directly on the website.

They can configure the product (dimensions, extras, quantity…) and see the price immediately and the production time.

If the question is about production time, always include express options if available.

For inquiries not related to YOURCOMPANY:

Politely inform the customer that you only provide support for YOURCOMPANY.

Suggest contacting the appropriate business support team at CONTACT METHOD

<u>Resource Utilization:</u>

Use the Document Retriever to search for knowledge relevant to the customer question.

Use the Contact Human Assist tool to escalate if needed.

Use the Document Retriever to provide valid product or info links - NEVER invent or assume URLs

<u>Formatting:</u>

Your tone is always friendly, clear, and professional.

The answers should be SHORT - max. about 100-200 tokens.

Use structured formatting:

Short paragraphs

Bold text for emphasis

Bullet points where appropriate

Emojis to make the messages more engaging 😊

Write in plain text format. Do not use markdown.

Componentes utilizados en este flujo

A continuación se muestra una lista completa de todos los componentes utilizados en este flujo para lograr su funcionalidad. Los componentes son los elementos básicos de cada Flujo de IA. Le permiten crear interacciones complejas y automatizar tareas mediante la conexión de diversas funcionalidades. Cada componente sirve para un propósito específico, como manejar la entrada del usuario, procesar datos o integrarse con servicios externos.

Entrada de Chat

El componente de Entrada de Chat en FlowHunt inicia las interacciones con el usuario capturando mensajes desde el Playground. Sirve como punto de partida para los flujos, permitiendo que el flujo de trabajo procese entradas tanto de texto como basadas en archivos.

Ver Entrada de Chat

Componente de Prompt en FlowHunt

Descubre cómo el componente Prompt de FlowHunt te permite definir el rol y el comportamiento de tu bot de IA, asegurando respuestas relevantes y personalizadas. Personaliza prompts y plantillas para flujos de chatbot efectivos y conscientes del contexto.

Ver Componente de Prompt en FlowHunt

Crear Datos

El componente Crear Datos te permite generar dinámicamente registros de datos estructurados con una cantidad personalizable de campos. Ideal para flujos de trabajo que requieren la creación de nuevos objetos de datos al instante, soporta una configuración flexible de campos e integración fluida con otros pasos de automatización.

Ver Crear Datos

Solicitud de API

Integra datos y servicios externos en tu flujo de trabajo con el componente Solicitud de API. Envía solicitudes HTTP sin esfuerzo, configura encabezados personalizados, cuerpo y parámetros de consulta, y gestiona múltiples métodos como GET y POST. Esencial para conectar tus automatizaciones con cualquier API o servicio web.

Ver Solicitud de API

Analizar Datos

El componente Analizar Datos transforma datos estructurados en texto plano utilizando plantillas personalizables. Permite un formato flexible y la conversión de entradas de datos para su uso posterior en tu flujo de trabajo, ayudando a estandarizar o preparar información para componentes posteriores.

Ver Analizar Datos

Generador

Explora el componente Generador en FlowHunt: potente generación de texto impulsada por IA usando el modelo LLM que elijas. Crea respuestas dinámicas de chatbot combinando prompts, instrucciones opcionales del sistema e incluso imágenes como entrada, convirtiéndolo en una herramienta clave para construir flujos conversacionales inteligentes.

Ver Generador

LLM OpenAI

FlowHunt es compatible con docenas de modelos de generación de texto, incluidos los modelos de OpenAI. Aquí te mostramos cómo usar ChatGPT en tus herramientas de IA y chatbots.

Ver LLM OpenAI

Componente de Historial de Chat

El componente de Historial de Chat en FlowHunt permite que los chatbots recuerden mensajes previos, asegurando conversaciones coherentes y una mejor experiencia del cliente, mientras optimiza el uso de memoria y tokens.

Ver Componente de Historial de Chat

Agente de Llamada de Herramientas

Explora el Agente de Llamada de Herramientas en FlowHunt: un componente avanzado de flujo de trabajo que permite a los agentes de IA seleccionar y usar herramientas externas de manera inteligente para responder consultas complejas. Perfecto para crear soluciones de IA inteligentes que requieren uso dinámico de herramientas, razonamiento iterativo e integración con múltiples recursos.

Ver Agente de Llamada de Herramientas

Recuperador de Documentos

El Recuperador de Documentos de FlowHunt mejora la precisión de la IA al conectar modelos generativos con tus propios documentos y URLs actualizados, garantizando respuestas fiables y relevantes mediante la Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

Ver Recuperador de Documentos

Recuperador de Google Docs

Integra tus flujos de trabajo con Google Docs usando el componente Recuperador de Google Docs: obtén el contenido de los documentos de forma automática para usarlo en automatizaciones, chatbots o flujos de conocimiento. Ideal para acceder, procesar y aprovechar tus Google Docs dentro de los flujos de FlowHunt.

Ver Recuperador de Google Docs

Salida de Chat

Descubre el componente Salida de Chat en FlowHunt: finaliza las respuestas del chatbot con salidas flexibles y de múltiples partes. Esencial para la finalización fluida del flujo y la creación de chatbots de IA avanzados e interactivos.

Ver Salida de Chat

Descripción del flujo

Propósito y beneficios

Descripción General

Este flujo de trabajo automatiza el proceso de recuperación de mensajes de clientes desde un sistema de tickets o soporte, extrae el mensaje más relevante y reciente, lo enriquece con contexto e historial de chat y luego utiliza IA avanzada (LLMs) combinada con herramientas de conocimiento para generar respuestas profesionales y multilingües de soporte al cliente. El proceso luego prepara y envía estas respuestas de vuelta a sistemas externos, lo que lo hace ideal para escalar y automatizar el soporte al cliente, la recuperación de conocimiento y la integración con APIs externas.

Desglose Paso a Paso

1. Adquisición y Preparación de la Entrada

  • Entrada de Chat: El flujo de trabajo puede recibir mensajes entrantes directamente desde el chat.
  • Creación de Prompt para API: El sistema utiliza una plantilla de prompt para construir dinámicamente la URL de recuperación de mensajes de tickets desde una API externa (por ejemplo, https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages). Esto permite una recuperación flexible basada en los datos del usuario entrante.
  • Construcción de Parámetros de Consulta: Un nodo de creación de datos se utiliza para construir dinámicamente los parámetros necesarios para la solicitud a la API.

2. Recuperación de Datos Externos

  • Solicitud API: Usando la URL y los parámetros de consulta construidos, el flujo envía una solicitud GET para recuperar el historial de mensajes del ticket desde un sistema externo de tickets. Se admite la autenticación por clave API mediante cabeceras.
  • Análisis de los Datos Obtenidos: Una vez que la API devuelve los datos, un nodo parser estructura y convierte esos datos a texto plano usando plantillas, haciéndolos adecuados para el procesamiento posterior por IA.

3. Extracción y Preprocesamiento de Mensajes

  • Extracción basada en LLM: Se usa un modelo LLM de OpenAI (por ejemplo, GPT-4.1) con un prompt de sistema para extraer solo el mensaje más reciente del usuario desde los datos del ticket (específicamente mensajes de tipo “M”), asegurando que solo el contenido relevante sea procesado.
  • Enriquecimiento del Prompt: El mensaje extraído y el contexto del chat se insertan en una plantilla de prompt sofisticada que incluye el historial de conversación y la segmentación del último mensaje, preparando la entrada para el agente principal de soporte.

4. Aumento del Conocimiento

  • Historial de Chat: El sistema puede consultar los últimos N mensajes de la conversación para proporcionar continuidad y un contexto más rico.
  • Recuperación de Documentos: Una herramienta de recuperación de documentos busca en las bases de conocimiento internas/externas (opcionalmente incluyendo Google Docs) información relevante para responder la consulta del cliente. Esto es esencial para fundamentar las respuestas en información actualizada y precisa.
  • Integración de Herramientas: Tanto el recuperador de documentos como el recuperador de Google Docs están registrados como “herramientas” disponibles para el agente, permitiendo búsquedas dinámicas durante la generación de respuestas.

5. Generación de Respuestas Dirigida por el Agente

  • Agente de Llamada de Herramientas: En el núcleo se encuentra un Agente de Llamada de Herramientas (impulsado por LLM), que recibe el prompt enriquecido, el historial de chat y acceso a las herramientas de conocimiento. Su función es determinar la intención del usuario, buscar respuestas en la base de conocimiento/herramientas y componer una respuesta concisa, amable y profesional.
    • El agente responde siempre en eslovaco por defecto o cambia al idioma del cliente si lo detecta.
    • Se aplica un formato estructurado: párrafos breves, negrita para énfasis, viñetas y emojis para mayor atractivo.
    • El agente prioriza el uso del conocimiento recuperado, nunca inventa hechos o URLs, pide aclaraciones si es necesario y escala los casos no resueltos a agentes humanos.
    • Todas las respuestas mantienen tono y estructura de soporte al cliente, adecuado para comunicación por correo electrónico.

6. Post-procesamiento y Salida

  • Formateo de Respuestas: La respuesta del agente se procesa adicionalmente a través de plantillas de prompt para construir una salida multilingüe (por ejemplo, incluyendo tanto eslovaco como el idioma original del cliente).
  • Generación LLM: Otro nodo LLM puede generar o traducir partes de la salida según sea necesario.
  • Integración API para Mensajes Salientes: El flujo de trabajo construye dinámicamente objetos de datos para solicitudes API salientes, empaqueta la respuesta generada y la envía (típicamente vía POST) al sistema externo relevante.
  • Análisis y Salida Final: Las respuestas de las APIs salientes pueden analizarse y mostrarse en el playground de chat o enviarse de vuelta a la interfaz del usuario.

Componentes Clave y su Propósito

ComponentePropósito
Entrada de ChatRecibe mensajes del usuario/cliente
Plantilla de PromptConstruye dinámicamente URLs y prompts de mensajes
Solicitud APIRecupera datos/mensajes de tickets de sistemas externos
Analizar DatosConvierte datos estructurados a texto plano
OpenAI LLMExtrae mensajes relevantes, genera o traduce respuestas
Recuperador de DocumentosBusca información relevante en la base de conocimiento
Recuperador de Google DocsIntegra documentos externos como conocimiento para el agente
Agente de Llamada de HerramientasAgente central de soporte de IA: usa herramientas e historial de chat
Crear DatosEmpaqueta respuestas y datos para solicitudes API salientes
Salida de ChatMuestra el resultado final al usuario final o sistema
NotasProporciona guía al operador (por ejemplo, dónde ingresar claves API/URLs)

Casos de Uso y Beneficios

  • Soporte al Cliente Automatizado: Optimiza el proceso de extracción, aumento y respuesta a consultas de clientes con respuestas profesionales, precisas y sensibles al contexto.
  • Soporte Multilingüe: Detecta y responde automáticamente en el idioma del cliente, con traducción y formato gestionados por el flujo de trabajo.
  • Gestión de Conocimiento Escalable: Integra múltiples fuentes de conocimiento (documentos internos, Google Docs, etc.) para respuestas completas y actualizadas.
  • Integración Fluida con Sistemas Externos: Se conecta fácilmente a diversas APIs para acciones tanto entrantes (recuperación de mensajes) como salientes (envío de respuestas).
  • Escalamiento a Humanos en el Bucle: Transfiere automáticamente los casos no resueltos o poco claros a agentes humanos, garantizando soporte de alta calidad.

Por qué este Flujo es Útil para Escalar y Automatizar

  • Reduce el Trabajo Manual: Al automatizar la recuperación de datos, extracción de mensajes, construcción de contexto y generación de respuestas, minimiza la intervención humana en consultas rutinarias.
  • Consistencia y Calidad: Garantiza que todas las comunicaciones con clientes respeten el tono, formato y precisión de la información de la empresa, independientemente del agente o turno.
  • Adaptación Rápida: Se conecta fácilmente a nuevas fuentes de datos o APIs, se adapta a nuevos idiomas y puede escalar para manejar mayores volúmenes de soporte con poca configuración adicional.
  • Mejora la Satisfacción del Cliente: Respuestas rápidas, relevantes y amables, adaptadas al idioma y consulta de cada cliente, generan mejores experiencias y lealtad.

Flujo Visual (Simplificado)

A continuación, se muestra un diagrama de flujo simplificado de los pasos principales:

  1. Entrada de Chat / Consulta API →
  2. Recuperar Mensajes del Ticket (Solicitud API) →
  3. Analizar Datos →
  4. Extraer Último Mensaje de Usuario (LLM) →
  5. Enriquecer Prompt con Contexto e Historial →
  6. Recuperar Conocimiento (Recuperador de Documentos/Google Docs) →
  7. El Agente de Llamada de Herramientas (LLM) Genera Respuesta →
  8. Formatear/Traducir/Enviar Respuesta (Solicitud API) →
  9. Mostrar/Entregar Salida

Este flujo de trabajo es una base robusta para cualquier organización que busque automatizar y escalar el soporte al cliente, asistencia técnica o flujos de entrega de información que requieran integración con APIs externas, bases de conocimiento y respuestas avanzadas de IA.

Permitanos construir su propio equipo de IA

Ayudamos a empresas como la suya a desarrollar chatbots inteligentes, servidores MCP, herramientas de IA u otros tipos de automatización con IA para reemplazar a humanos en tareas repetitivas de su organización.

Programar una demo Pruébelo ahora

Saber más

Herramienta Cliente MCP de Bitrix24
Herramienta Cliente MCP de Bitrix24

Herramienta Cliente MCP de Bitrix24

Este flujo de trabajo aprovecha un Agente de IA integrado con la Herramienta Cliente MCP para procesar la entrada de chat del usuario, utilizar el historial de ...

4 min de lectura
Agente de Soporte al Cliente con IA para LiveAgent
Agente de Soporte al Cliente con IA para LiveAgent

Agente de Soporte al Cliente con IA para LiveAgent

Este flujo de trabajo automatiza el soporte al cliente para tu empresa integrando conversaciones de LiveAgent, extrayendo datos relevantes de la conversación, g...

6 min de lectura
Chatbot de Soporte con Integración de LiveAgent
Chatbot de Soporte con Integración de LiveAgent

Chatbot de Soporte con Integración de LiveAgent

Automatiza tu soporte al cliente con un chatbot de IA que responde preguntas utilizando tu base de conocimientos interna y conecta sin problemas a los usuarios ...

5 min de lectura