Kehote
Kehotepohja API-pyynnön URL-osoitteen rakentamiseen käyttäjän syötteen perusteella.
https://YOURLINK.ladesk.com/api/conversations/{input}
Tekoälyasiakastukiagentti LiveAgent API -integraatiolla
Tämä tekoälyllä toimiva työnkulku automatisoi asiakastuen yhdistämällä käyttäjän kysymykset yrityksen tietolähteisiin, ulkoisiin API-rajapintoihin (kuten LiveAgent) ja kielimalliin ammattimaisia, ystävällisiä ja erittäin osuvia vastauksia varten. Työnkulku hakee keskusteluhistorian, käyttää dokumenttihakua ja on vuorovaikutuksessa ulkoisten järjestelmien kanssa tarjoten ytimekkäitä, jäsenneltyjä vastauksia ja eskaloi tarvittaessa ihmistuelle. Ihanteellinen yrityksille, jotka haluavat optimoida tuen, tuotesuositukset ja tiedon toimituksen.
Flow't
Kuinka AI Flow toimii
- Vastaanota ja jäsentele asiakaskysymys.
- Tallentaa käyttäjän kysymyksen tai ongelman, valmistelee dynaamiset API-pyynnöt ja kontekstin käyttämällä kehotepohjia sekä jäsentelee alkuperäiset tietosyötteet.
- Kysy ulkoisilta järjestelmiltä ja hae tietoja.
- Lähettää pyyntöjä ulkoisiin asiakastukirajapintoihin (esim. LiveAgent) ja kerää tilin tai keskustelun tietoja, joita tarvitaan asiakkaan ongelman ratkaisemiseksi.
- Etsi ja luo olennaista kontekstia.
- Käsittelee haetut tiedot, poimii keskeiset tiedot ja käyttää LLM-kielimallia asiakkaan kysymyksen kontekstin luomiseen tai tarkentamiseen tarkan tuen varmistamiseksi.
- Tekoälyagentti vastaa tietopohjan ja työkalujen avulla.
- Tekoälyagentti hyödyntää yrityksen tietolähteitä, dokumenttihakutyökaluja, keskusteluhistoriaa ja kielimallia muodostaakseen ytimekkäät, ammattimaiset vastaukset tai suositukset.
- Vastaa asiakkaalle tai eskaloi.
- Toimittaa tekoälyn tuottaman vastauksen asiakkaalle jäsennellyssä muodossa ja eskaloi ihmisedustajalle, jos kysymykseen ei voida vastata automaattisesti.
Tässä flow'ssa käytetyt kehoteet
Alla on täydellinen luettelo kaikista tässä flow'ssa käytetyistä kehotteista sen toiminnallisuuden saavuttamiseksi. Kehoteet ovat ohjeita, jotka annetaan AI-mallille vastausten tuottamiseksi tai toimien suorittamiseksi. Ne ohjaavat AI:ta ymmärtämään käyttäjän aikomuksen ja tuottamaan relevantteja tuloksia.
Kehote
Kehotepohja API-pyynnön URL-osoitteen rakentamiseen keskusteluviestejä varten.
https://YOURLINK.ladesk.com/api/conversations/{human_input}/messages
Generaattori
Järjestelmäviestikehote LLM:lle, jotta se poimii Preview-osion/osiot syötteestä.
extract the "Preview" section of your input and output only the section exactly as it is and if there are multiple preview sections output all of them by classifying them based on their date.
Työkalukutsuagentti
Järjestelmäviestikehote agentille toimia asiakastuen ja ostosavustajana *YOURCOMPANY*:lle slovakian kielellä; sisältää yksityiskohtaiset toimintatavat ja työkal...
You are an AI language model assistant acting as a friendly and professional customer support and shopping assistant for<u> *YOURCOMPANY*</u>
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 <u>*YOURCOMPANY*</u> 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 you goal is to answer the most recent query based on the tools at your disposal. 
<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 <u>*YOURCOMPANY*</u>:
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 <u>*YOURCOMPANY*</u>:
Politely inform the customer that you only provide support for <u>*YOURCOMPANY*</u>.
Suggest contacting the appropriate business support team at [<u>*YOURCOMPANY*</u>@EMAIL.EMAIL](mailto:YOURCOMPANY@EMAIL.EMAIL)
<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.
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.
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.
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.
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.
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.
LLM OpenAI
FlowHunt tukee kymmeniä tekstinluontimalleja, mukaan lukien OpenAI:n mallit. Näin käytät ChatGPT:tä tekoälytyökaluissasi ja chatboteissasi.
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.
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.
Keskusteluhistorian komponentti
FlowHuntin Keskusteluhistorian komponentti mahdollistaa chatboteille aiempien viestien muistamisen, varmistaen johdonmukaiset keskustelut ja paremman asiakaskokemuksen samalla kun optimoidaan muistin ja tokenien käyttöä.
Chat Output
Tutustu FlowHuntin Chat Output -komponenttiin—viimeistele chatbotin vastaukset joustavilla, moniosaisilla ulostuloilla. Välttämätön saumattoman flown päättämiseen ja edistyneiden, vuorovaikutteisten AI-chatbottien luomiseen.
Flow'n kuvaus
Tarkoitus ja hyödyt
Tämä työnkulku on suunniteltu automatisoimaan, tehostamaan ja skaalaamaan asiakastuen ja tuotesuositusten prosessia hyödyntäen API-integraatioita, dokumenttihakua, kielimalleja ja dynaamista datankäsittelyä. Alla on yksityiskohtainen erittely sen rakenteesta, komponenteista ja tarjoamasta automaatiosta.
Yleiskatsaus ja tarkoitus
Työnkulun päätavoitteena on toimia älykkäänä, automatisoituna asiakastuen ja ostosavustajana yritykselle hyödyntäen kehittynyttä tekoälyä (OpenAI LLM:t), dynaamista kehotteen rakentamista, API-kutsuja ja dokumenttihakua. Se on suunniteltu vastaamaan asiakaskysymyksiin, hakemaan olennaista tietoa, suosittelemaan tuotteita ja eskaloimaan ihmisedustajalle tarvittaessa — aina ystävällisellä, ammattimaisella sävyllä ja jäsennellyllä ulostulolla.
Tällainen työnkulku mahdollistaa skaalautuvan ja johdonmukaisen asiakasvuorovaikutuksen, vähentää manuaalista työtä ja varmistaa korkealaatuiset tukivastaukset myös kysynnän kasvaessa.
Työnkulun rakenne ja keskeiset vaiheet
1. Syöte ja keskusteluhistoria
- Chat Input -solmu kerää käyttäjän viestit ja liitetiedostot lähtöpisteenä.
- Chat History -solmu hakee viimeisimmät N viestiä ja tarjoaa keskustelukontekstin, mahdollistaen yksilölliset, kontekstitietoiset vastaukset.
2. Kehotteen rakentaminen
- Prompt Templates luo dynaamisesti API-osoitteita käyttäjän syötteen ja keskusteluhistorian perusteella. Esimerkiksi:
- Yksi pohja muodostaa osoitteen keskustelutietojen hakemista varten LiveAgentista (korvaa
YOURLINKomalla verkkotunnuksellasi). - Toinen pohja käytetään viestien lähettämiseen LiveAgentiin.
- Yksi pohja muodostaa osoitteen keskustelutietojen hakemista varten LiveAgentista (korvaa
- Huomautukset sisältyvät muistutuksina API-avainten lisäämisestä tai LiveAgent-linkin päivittämisestä pohjiin.
3. API-pyynnöt
- Työnkulussa käytetään kahta API Request -solmua:
- Toinen keskustelutietojen hakemiseen (GET-pyynnöt).
- Toinen viestien lähettämiseen tai keskusteluun osallistumiseen (POST-pyynnöt).
- Create Data -solmut rakentavat tarvittavat kyselyparametrit tai runkotiedot näihin API-kutsuihin (esim. API-avaimen tai viestin sisällön lisäämiseksi).
4. Datan jäsentäminen ja prosessointi
- Parse Data -solmut muuntavat API-vastaukset rakenteisesta datasta selkokielelle, tarvittaessa muotoilupohjia käyttäen.
- Näin API-kutsujen tulokset soveltuvat jatkokäsittelyyn tekoälyllä tai käyttäjälle näytettäviksi.
5. Tiedonhaku
- Document Retriever on integroitu työkalu, joka etsii tietokannasta tai dokumentaatioarkistosta käyttäjän kysymyksen perusteella ja palauttaa olennaisimmat dokumentit, katkelmat tai linkit.
- Se tarjoaa tiedon tekoälyagentin hyödynnettäväksi, varmistaen, että vastaukset perustuvat yrityksen tietoon.
6. Tekoälyvastaukset ja jälkikäsittely
- LLM OpenAI -solmut (kaksi erilaista konfiguraatiota) tarjoavat pääsyn suuriin kielimalleihin (esim. GPT-4.1) vastausten tuottamista ja rakenteisen tiedon poimintaa varten.
- Generator-solmu käyttää LLM:ää poimiakseen tietyt osiot (esim. “Preview”) käsitellyistä API-vastauksista.
7. Agentin orkesteroitu päättely
- Tool Calling Agent on keskeinen päättelymoottori:
- Saa käsitellyn syötteen, keskusteluhistorian ja pääsyn työkaluihin (kuten Document Retrieveriin).
- Käyttää laajaa järjestelmäkehottetta varmistaakseen, että vastaukset noudattavat yrityksen käytäntöjä, sävyä ja rakennetta.
- Päättelee dynaamisesti, vastaako tietopohjasta, kysyykö tarkentavia kysymyksiä vai eskaloiko ihmisedustajalle.
- Varmistaa, että ulostulo on ytimekäs (100–200 tokenia), hyvin muotoiltu ja asiakkaan toivomalla kielellä.
8. Ulostulon näyttäminen
- Chat Output -solmut näyttävät lopullisen tekoälyn tuottaman tai käsitellyn viestin käyttäjälle.
- Työnkulku tukee useita ulostulopisteitä eri vaiheissa (esim. tekoälyvastauksen jälkeen, agentin päättelyn jälkeen jne.).
Komponenttien suhteet (yksinkertaistettu taulukko)
| Vaihe | Syöte(t) | Ulostulo(t) | Tarkoitus |
|---|---|---|---|
| Chat Input | Käyttäjän viesti | Viesti | Käyttäjäkysymysten lähtöpiste |
| Chat History | - | Keskusteluhistoria | Tarjoaa kontekstia yksilöllisiin vastauksiin |
| Prompt Templates | Käyttäjän syöte, historia | API-osoitteet (teksti) | Rakentaa dynaamisesti API-kutsujen osoitteet |
| Create Data | - | Kysely-/runkotiedot | Rakentaa tarvittavat tiedot API-pyyntöihin |
| API Request | Osoite, parametrit/runkotiedot | API-vastausdata | Hakee tai lähettää tietoa ulkoiselle palvelulle (esim. LiveAgent) |
| Parse Data | API-vastaus | Teksti | Muuntaa rakenteisen tiedon selkokielelle LLM:lle tai käyttäjälle |
| LLM OpenAI | Kehote, parametrit | Tekoälyn tuottama teksti | Tuottaa tekstiä, poimii tietoa |
| Generator | Teksti, malli | Käsitelty teksti | Poimii tietyn tiedon (esim. “Preview”) syötteestä |
| Document Retriever | Kysely | Dokumentit/työkalu | Etsii olennaista tietoa yrityksen tietopohjasta |
| Tool Calling Agent | Syöte, työkalut, historia, malli | Päättelyviesti | Orkestroi vastauksen, työkalujen käytön, eskaloinnin ja muotoilun |
| Chat Output | Viesti | - | Näyttää viestin käyttäjälle |
Miksi tämä työnkulku on hyödyllinen automaatioon ja skaalaamiseen
- Johdonmukaisuus: Varmistaa, että jokainen asiakas saa tarkan, yrityksen käytäntöjen mukaisen ja brändin mukaisen vastauksen riippumatta volyymista.
- Skaalautuvuus: Käsittelee rajattoman määrän samanaikaisia keskusteluja hyödyntäen tekoälyä ja automaatiotyökaluja ilman pelkästään ihmisedustajia.
- Tehokkuus: Vähentää agenttien manuaalista työtä automatisoimalla tiedonhaun, vastausten tuottamisen ja jopa eskalointilogiikan.
- Personointi: Sisällyttää keskusteluhistorian ja kontekstin yksilöllisiin vastauksiin.
- Laajennettavuus: Helppo mukauttaa tai laajentaa muuttamalla kehotepohjia, lisäämällä uusia API-integraatioita tai päivittämällä tietolähteitä.
- Monikielinen tuki: Tekoälyagentti voi vastata asiakkaan toivomalla kielellä, mikä parantaa käyttökokemusta.
Automaattilogiikan kohokohdat
- Dynaaminen syötteen käsittely: Työnkulku mukauttaa API-kutsujaan ja tietohakujaan reaaliaikaisen käyttäjän syötteen ja keskustelukontekstin mukaan.
- Ehdollinen päättely: Agentti valitsee parhaan lähteen (tietopohja, API tai ihmiseskalointi) jokaiseen vastaukseen.
- Jäsennelty ulostulo: Pakottaa lyhyet, hyvin muotoillut ja mukaansatempaavat vastaukset, mukaan lukien luettelot, lihavoinnit ja emojit.
- Turvallisuus: Muistuttaa käyttäjiä lisäämään API-avaimet turvallisesti ja päivittämään yrityskohtaiset linkit.
- Palaute: Agentti voi kysyä tarkentavia kysymyksiä tai eskaloida ihmistuelle, kun automaatio ei pysty ratkaisemaan ongelmaa.
Yhteenveto
Tämä työnkulku on vankka, modulaarinen automaatioratkaisu tekoälypohjaiseen asiakastukeen ja tuotesuosituksiin. Se yhdistää chat-syötteen, dynaamisen API-integraation, dokumenttihaun ja kehittyneet kielimallit yhden orkestroidun agentin alle. Automaattisoimalla toistuvat tehtävät ja hyödyntämällä tekoälyä päättelyyn, se mahdollistaa tukitoiminnan tehokkaan skaalaamisen säilyttäen samalla korkean palvelutason ja yksilöllisyyden.
Annamme rakentaa oman AI-tiimisi
Autamme kaltaisiasi yrityksiä kehittämään älykkäitä chatbotteja, MCP-palvelimia, AI-työkaluja tai muuntyyppisiä AI-automaatioratkaisuja korvaamaan ihmisiä toistuvissa tehtävissä organisaatiossasi.
Lue lisää
AI-asiakastukibotti LiveAgentille
Tämä työnkulku automatisoi yrityksesi asiakastuen integroimalla LiveAgent-keskustelut, poimimalla olennaiset tiedot keskusteluista, generoimalla vastaukset teko...
4 min lukuaika
AI-asiakastukibotti tietopohjalla ja API-rikastuksella
Tämä tekoälypohjainen työnkulku automatisoi asiakastuen yhdistämällä sisäisen tietopankin haun, Google Docs -tiedonhakujen, API-integraation ja kehittyneen kiel...
4 min lukuaika
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