AI-asiakastukibotti tietopohjalla ja API-rikastuksella

Tämä tekoälypohjainen työnkulku automatisoi asiakastuen yhdistämällä sisäisen tietopankin haun, Google Docs -tiedonhakujen, API-integraation ja kehittyneen kielimallin päättelyn. Agentti vastaa slovakiaksi tai asiakkaan kielellä, tarjoaa aina ajantasaista tietoa ja ohjaa tarvittaessa ihmisavustajalle. Ihanteellinen yrityksille, jotka haluavat monikielisen, automatisoidun ja kontekstin huomioivan asiakaspalvelun.

Kuinka AI Flow toimii - AI-asiakastukibotti tietopohjalla ja API-rikastuksella

Flow't

Kuinka AI Flow toimii

Vastaanota asiakaskysely.
Työnkulku tallentaa asiakkaan kyselyt chat-syötteestä ja hakee viimeisimmän keskusteluhistorian kontekstiksi.
Kerää tietoa sisäisistä ja ulkoisista lähteistä.
Työnkulku etsii sekä sisäisistä dokumenttivarastoista että liitetyistä Google Docs -tiedostoista olennaisia tietopankkitietoja dokumenttihakujen avulla.
Rikasta ja analysoi tietoa API:n kautta.
Asiakasviestin tunnisteiden avulla kutsutaan ulkoisia API-rajapintoja, haetaan viestihistoria ja jäsennellään tarvittavat tiedot kontekstin rikastamiseksi.
Tekoälyagentin vastaus ja monikielinen generointi.
Kehittynyt tekoälyagentti hyödyntää kerättyä kontekstia, tietolähteitä ja kielimalleja tuottaakseen vastaukset slovakiaksi tai asiakkaan kielellä varmistaen ammattimaiset, ytimekkäät ja tarkat vastaukset.
Vastaa asiakkaalle ja eskaloi tarvittaessa.
Agentti toimittaa vastauksen asiakkaalle, mukaan lukien olennaiset linkit ja tiedot, ja eskaloi ihmisavustajalle, mikäli kysymystä ei voi ratkaista automaattisesti.

Tässä flow'ssa käytetyt kehoteet

Prompt (PromptTemplate-xAz1P)

Luo prompt-template dynaamisilla muuttujilla ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

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

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

Prompt (PromptTemplate-4mVjl)

Luo prompt-template dynaamisilla muuttujilla ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

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

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

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

Lopullinen agentille esitettävä tuloste sisältää:

        alkuperäinen CUSTOMER QUERY

        CUSTOMER QUERY:n slovakialainen käännös


       LLM RESPONSE slovakiaksi

       LLM RESPONSE asiakkaan kielellä (lähetettäväksi)

Prompt (PromptTemplate-u9XGO)

Luo prompt-template dynaamisilla muuttujilla ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

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

Prompt (PromptTemplate-5nKVc)

Luo prompt-template dynaamisilla muuttujilla ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

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

Generator (Generator-eSD0Q)

Generoi tekstiä syötteen ja valitun LLM-mallin pohjalta.

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.

Tool Calling Agent (ToolCallingAgent-K7dur)

Työkalukutsuja käyttävä agentti.

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.

Tässä flow'ssa käytetyt komponentit

Alla on täydellinen luettelo kaikista tässä flow'ssa käytetyistä komponenteista sen toiminnallisuuden saavuttamiseksi. Komponentit ovat jokaisen AI Flow'n rakennuspalikoita. Ne mahdollistavat monimutkaisten vuorovaikutusten luomisen ja tehtävien automatisoinnin yhdistämällä erilaisia toiminnallisuuksia. Jokaisella komponentilla on erityinen tarkoitus, kuten käyttäjän syötteen käsittely, datan prosessointi tai integrointi ulkoisiin palveluihin.

ChatInput

Chat Input -komponentti FlowHuntissa käynnistää käyttäjävuorovaikutuksen keräämällä viestit Playgroundista. Se toimii työnkulun aloituspisteenä mahdollistaen sekä tekstin että tiedostojen käsittelyn.

Katso ChatInput

Prompt-komponentti FlowHuntissa

Opi, miten FlowHuntin Prompt-komponentilla voit määritellä tekoälybotin roolin ja käyttäytymisen, varmistaen osuvat ja yksilölliset vastaukset. Mukauta kehotteita ja malleja tehokkaisiin, kontekstuaalisiin chatbot-virtoihin.

Katso Prompt-komponentti FlowHuntissa

Luo dataa

Luo data -komponentin avulla voit dynaamisesti luoda jäsenneltyjä tietueita, joissa on räätälöitävä määrä kenttiä. Se soveltuu erityisesti työnkulkuihin, joissa tarvitaan uusien tieto-objektien luontia lennosta, ja tukee joustavaa kenttien määrittelyä sekä saumatonta integraatiota muihin automaatioaskeliin.

Katso Luo dataa

API-pyyntö

Integroi ulkoisia tietoja ja palveluita työnkulkuusi API-pyyntö -komponentilla. Lähetä HTTP-pyyntöjä vaivattomasti, aseta mukautetut otsikot, runko ja kyselyparametrit sekä käsittele useita metodeja, kuten GET ja POST. Välttämätön automaatioiden yhdistämiseen mihin tahansa web-APIin tai -palveluun.

Katso API-pyyntö

Jäsennä data

Parse Data -komponentti muuntaa jäsennellyn datan pelkäksi tekstiksi mukautettavien mallipohjien avulla. Sen avulla voit joustavasti muotoilla ja muuntaa datatuloja työnkulkuasi varten, mikä auttaa yhdenmukaistamaan tai valmistelemaan tietoa seuraavia komponentteja varten.

Katso Jäsennä data

Generaattori

Tutustu FlowHuntin Generaattori-komponenttiin—tehokas tekoälypohjainen tekstintuotto valitsemallasi LLM-mallilla. Luo vaivattomasti dynaamisia chatbot-vastauksia yhdistämällä kehotteet, valinnaiset järjestelmäohjeet ja jopa kuvat syötteeksi, mikä tekee siitä keskeisen työkalun älykkäiden, keskustelullisten työnkulkujen rakentamiseen.

Katso Generaattori

LLM OpenAI

FlowHunt tukee kymmeniä tekstinluontimalleja, mukaan lukien OpenAI:n mallit. Näin käytät ChatGPT:tä tekoälytyökaluissasi ja chatboteissasi.

Katso LLM OpenAI

Keskusteluhistorian komponentti

FlowHuntin Keskusteluhistorian komponentti mahdollistaa chatboteille aiempien viestien muistamisen, varmistaen johdonmukaiset keskustelut ja paremman asiakaskokemuksen samalla kun optimoidaan muistin ja tokenien käyttöä.

Katso Keskusteluhistorian komponentti

Työkalujen kutsumisagentti

Tutustu FlowHuntin Työkalujen kutsumisagenttiin – edistyneeseen työnkulkukomponenttiin, jonka avulla tekoälyagentit voivat älykkäästi valita ja käyttää ulkoisia työkaluja monimutkaisiin kyselyihin vastaamiseksi. Täydellinen älykkäiden tekoälyratkaisujen rakentamiseen, jotka vaativat dynaamista työkalujen käyttöä, iteratiivista päättelyä ja integraatiota useisiin resursseihin.

Katso Työkalujen kutsumisagentti

Dokumenttihakija

FlowHuntin Dokumenttihakija parantaa tekoälyn tarkkuutta yhdistämällä generatiiviset mallit omiin ajantasaisiin asiakirjoihisi ja URL-osoitteisiisi, varmistaen luotettavat ja relevantit vastaukset Retrieval-Augmented Generation (RAG) -menetelmällä.

Katso Dokumenttihakija

Google Docs Retriever

Integroi työnkulut Google Docsin kanssa Google Docs Retriever -komponentilla—nouta saumattomasti asiakirjojen sisältöä automaatioihin, bottiratkaisuihin tai tiedonhallinnan työnkulkuihin. Ihanteellinen Google Docs -dokumenttien hyödyntämiseen, käsittelyyn ja käyttöön FlowHunt-työnkuluissa.

Katso Google Docs Retriever

Chat Output

Tutustu FlowHuntin Chat Output -komponenttiin—viimeistele chatbotin vastaukset joustavilla, moniosaisilla ulostuloilla. Välttämätön saumattoman flown päättämiseen ja edistyneiden, vuorovaikutteisten AI-chatbottien luomiseen.

Katso Chat Output

Flow'n kuvaus

Tarkoitus ja hyödyt

Yleiskatsaus

Tämä työnkulku automatisoi asiakasviestien noutamisen tukijärjestelmästä, viimeisimmän olennaisen viestin poimimisen, sen rikastamisen kontekstilla ja keskusteluhistorialla sekä hyödyntää kehittynyttä tekoälyä (LLM:t) ja tietotyökaluja ammattimaisten, monikielisten asiakastukivastausten tuottamiseen. Prosessi valmistelee ja lähettää nämä vastaukset takaisin ulkoisiin järjestelmiin, mikä tekee siitä ihanteellisen asiakastuen, tiedonhaun ja ulkoisen API-yhdistämisen skaalaamiseen ja automatisointiin.

Vaiheittainen erittely

1. Syötteen vastaanotto ja valmistelu

  • Chat-syöte: Työnkulku voi vastaanottaa saapuvia chat-viestejä suoraan.
  • API-pyynnön promptin luominen: Järjestelmä käyttää prompt-templatea rakentaakseen dynaamisesti URL-osoitteen tukipyyntöviestien hakuun ulkoisesta API-rajapinnasta (esim. https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages). Tämä mahdollistaa joustavan haun käyttäjädatan perusteella.
  • Kyselyparametrien muodostaminen: Datanluontisolmua käytetään rakentamaan tarvittavat API-pyynnön parametrit dynaamisesti.

2. Ulkopuolisen datan nouto

  • API-pyyntö: Rakennetun URL-osoitteen ja parametrien avulla työnkulku lähettää GET-pyynnön hakeakseen tukipyynnön viestihistorian ulkoisesta järjestelmästä. API-avaimen todennus tuetaan otsikoiden kautta.
  • Haetun datan jäsennys: Kun API palauttaa datan, jäsennin muotoilee ja muuntaa sen tekstimuotoon mallipohjien avulla, jolloin se soveltuu tekoälylle jatkokäsiteltäväksi.

3. Viestin poiminta ja esikäsittely

  • LLM-pohjainen poiminta: OpenAI:n LLM (esim. GPT-4.1) käyttää järjestelmäpromptia poimiakseen vain viimeisimmän käyttäjäviestin tukipyynnön datasta (erityisesti “M”-tyypin viestit) — näin vain olennaista sisältöä käsitellään eteenpäin.
  • Promptin rikastus: Poimittu viesti ja keskustelun konteksti lisätään kehittyneeseen prompt-templateen, joka sisältää keskusteluhistorian ja viimeisimmän viestin segmentoinnin, valmistellen syötteen pääagentille.

4. Tiedon rikastus

  • Keskusteluhistoria: Järjestelmä voi hakea viimeiset N viestiä keskustelusta jatkuvuuden ja syvemmän kontekstin varmistamiseksi.
  • Dokumenttihaku: Dokumenttihakutyökalu etsii sisäisistä/ulkoisista tietopankeista (myös Google Docs -tiedostot) olennaisia tietoja asiakaskysymyksen ratkaisemiseksi. Tämä on oleellista vastausten ajantasaisuuden ja oikeellisuuden varmistamiseksi.
  • Työkalujen integrointi: Sekä dokumenttihakija että Google Docs -hakija rekisteröidään agentin “työkaluiksi”, joiden avulla agentti voi etsiä tietoa dynaamisesti vastausta laatiessaan.

5. Agenttipohjainen vastausten generointi

  • Tool Calling Agent: Ytimessä on työkalukutsuja käyttävä agentti (LLM:n ohjaama), joka saa rikastetun promptin, keskusteluhistorian ja pääsyn tietotyökaluihin. Sen roolina on päätellä käyttäjän aikomus, hakea vastauksia tietopankeista/työkaluista ja laatia ytimekäs, ystävällinen ja ammattimainen vastaus.
    • Agentti vastaa oletuksena slovakiaksi tai vaihtaa asiakkaan kieleen, jos se havaitaan.
    • Rakenne on aina ohjattu: lyhyet kappaleet, lihavoinnit korostuksiin, luettelomerkit ja emojit viestien elävöittämiseksi.
    • Agentti käyttää ensisijaisesti haettua tietoa, ei keksi faktoja tai URL-osoitteita, kysyy lisätietoja tarvittaessa ja ohjaa ratkaisemattomat tapaukset ihmisavustajalle.
    • Kaikki vastaukset noudattavat asiakastukiviestinnän sävyä ja rakennetta, soveltuen sähköpostimuotoon.

6. Jälkikäsittely ja tulostus

  • Vastausten muotoilu: Agentin vastaus käsitellään edelleen prompt-templatejen kautta monikieliseksi (esim. sekä slovakiksi että asiakkaan alkuperäisellä kielellä).
  • LLM-generointi: Toinen LLM-solmu voi tuottaa tai kääntää osia vastauksesta tarpeen mukaan.
  • API-integraatio ulosmeneville viesteille: Työnkulku rakentaa dynaamisesti tiedot ulosmeneviä API-pyyntöjä varten, pakkaa tuotetun vastauksen ja lähettää sen (yleensä POST-metodilla) oikeaan ulkoiseen järjestelmään.
  • Jäsennys ja lopputulos: Ulospäin lähtevät API-vastaukset voidaan jäsentää ja näyttää chat-käyttöliittymässä tai palauttaa käyttäjälle.

Keskeiset komponentit & niiden tarkoitus

KomponenttiTarkoitus
Chat-syöteVastaanottaa käyttäjän/asiakkaan viestit
Prompt-templateRakentaa dynaamisesti URL-osoitteet ja viestipromptit
API-pyyntöHakee tukipyyntödataa/viestejä ulkoisesta järjestelmästä
Datan jäsennysMuuntaa rakenteisen datan tekstimuotoon
OpenAI LLMPoimii olennaiset viestit, generoi tai kääntää vastaukset
DokumenttihakijaEtsii tietopankista olennaista tietoa
Google Docs -hakijaLiittää ulkoisia dokumentteja agentin tietolähteiksi
Tool Calling AgentKeskus-AI-agentti — käyttää työkaluja ja keskusteluhistoriaa
Datan luontiPakkaa vastaukset ja datan ulosmeneviä API-pyyntöjä varten
Chat-tulosteNäyttää lopputuloksen loppukäyttäjälle tai järjestelmälle
MuistiinpanotOhjeistaa käyttäjää (esim. mihin syöttää API-avaimet/URL:t)

Käyttötapaukset & hyödyt

  • Automaattinen asiakastuki: Tehostaa asiakaskyselyihin vastaamista ammattimaisesti, tarkasti ja kontekstuaalisesti.
  • Monikielinen tuki: Tunnistaa ja vastaa automaattisesti asiakkaan kielellä, käännös ja muotoilu hoidetaan työnkulun toimesta.
  • Skaalautuva tiedonhallinta: Yhdistää useita tietolähteitä (sisäiset dokumentit, Google Docs jne.) kattaviin ja ajantasaisiin vastauksiin.
  • Saumaton ulkoisjärjestelmäintegraatio: Helppo yhdistää erilaisiin API-rajapintoihin sekä saapuvia (viestien haku) että lähteviä (vastausten lähetys) toimintoja varten.
  • Ihmisavustajan eskalointi: Ohjaa ratkaisemattomat tai epäselvät tapaukset automaattisesti ihmisavustajalle, mikä varmistaa laadukkaan tuen.

Miksi tämä työnkulku on hyödyllinen skaalaukseen & automaatioon

  • Vähentää manuaalityötä: Automaattinen datan haku, viestien poiminta, kontekstin rakentaminen ja vastausten generointi pienentävät ihmistyön tarvetta rutiinikyselyissä.
  • Johdonmukaisuus & laatu: Varmistaa, että kaikki asiakasviestintä noudattaa yrityksen sävyä, muotoa ja tietojen tarkkuutta agentista tai vuorosta riippumatta.
  • Nopea mukautuvuus: Helppo yhdistää uusiin tietolähteisiin tai API-rajapintoihin, mukautua uusiin kieliin ja skaalautua suurempiin tukivolyymeihin vähäisellä lisäkonfiguraatiolla.
  • Parantaa asiakastyytyväisyyttä: Nopeat, olennaiset ja ystävälliset vastaukset – räätälöityinä asiakkaan kielelle ja kysymykseen – johtavat parempiin kokemuksiin ja uskollisuuteen.

Visuaalinen työnkulku (yksinkertaistettu)

Alla yksinkertaistettu kaavio työnkulun päävaiheista:

  1. Chat-syöte / API-kysely →
  2. Tukiviestien haku (API-pyyntö) →
  3. Datan jäsennys →
  4. Viimeisimmän käyttäjäviestin poiminta (LLM) →
  5. Promptin rikastus kontekstilla & historialla →
  6. Tiedonhaku (Dokumentti/Google Docs -hakija) →
  7. Tool Calling Agent (LLM) generoi vastauksen →
  8. Muotoilu/Käännös/Lähetys (API-pyyntö) →
  9. Näyttö/Toimitus ulos

Tämä työnkulku on vankka perusta organisaatioille, jotka haluavat automatisoida ja skaalata asiakastukea, teknistä neuvontaa tai tiedonvälityksen työnkulkuja, joissa vaaditaan ulkoisten API-rajapintojen, tietopankkien ja kehittyneen tekoälyn yhdistämistä.

Annamme rakentaa oman AI-tiimisi

Autamme kaltaisiasi yrityksiä kehittämään älykkäitä chatbotteja, MCP-palvelimia, AI-työkaluja tai muuntyyppisiä AI-automaatioratkaisuja korvaamaan ihmisiä toistuvissa tehtävissä organisaatiossasi.

Varaa demo Kokeile nyt

Lue lisää

AI-asiakastukibotti LiveAgentille
AI-asiakastukibotti LiveAgentille

AI-asiakastukibotti LiveAgentille

Tämä työnkulku automatisoi yrityksesi asiakastuen integroimalla LiveAgent-keskustelut, poimimalla olennaiset tiedot keskusteluista, generoimalla vastaukset teko...

4 min lukuaika
AI-chatbotti FreshChatilla & tietopankkituen kanssa
AI-chatbotti FreshChatilla & tietopankkituen kanssa

AI-chatbotti FreshChatilla & tietopankkituen kanssa

Ota käyttöön älykäs AI-chatbotti, joka integroituu saumattomasti FreshChatiin. Chatbotti vastaa käyttäjien kysymyksiin sisäisen tietopankkisi avulla ja ohjaa mo...

2 min lukuaika
AI-chatbot LiveChat.com-integraatiolla
AI-chatbot LiveChat.com-integraatiolla

AI-chatbot LiveChat.com-integraatiolla

Ota käyttöön tekoälyllä toimiva chatbot verkkosivustollesi, joka hyödyntää sisäistä tietopohjaa vastatessaan asiakkaiden kysymyksiin ja ohjaa saumattomasti moni...

3 min lukuaika