ChatGPT-tietopohja-avustaja

OpenAI GPT-4o:n tehostama tekoäly-chatbot, joka etsii ja hyödyntää automaattisesti yrityksen sisäisiä dokumentteja vastatakseen käyttäjän kysymyksiin. Tarjoaa kontekstitietoisia, täsmällisiä ja keskustelunomaisia vastauksia hyödyntäen sekä chat-historiaa että haettua tietoa, mikä tekee siitä ihanteellisen asiakastukeen, sisäiseen tukipisteeseen tai perehdytykseen.

Flow't

Kuinka AI Flow toimii

Käyttäjä lähettää kysymyksen.: Vastaanottaa käyttäjän syötteen chat-käyttöliittymän kautta.
Etsi olennaiset sisäiset dokumentit.: Etsii sisäisistä tietolähteistä tietoa, joka liittyy käyttäjän kysymykseen.
Luo kontekstitietoinen kehotus.: Yhdistää käyttäjän kysymyksen, haetut dokumentit ja chat-historian kattavaksi kehotteeksi tekoälylle.
Luo tekoälyn tuottama vastaus.: Käyttää OpenAI:n GPT-4o:ta keskustelunomaisen, kontekstitietoisen vastauksen luomiseen.
Toimita vastaus käyttäjälle.: Näyttää tekoälyn tuottaman vastauksen chatissa käyttäjälle.

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.

Kehotus

Luo kehotepohja dynaamisilla muuttujilla ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).

                You are an AI language model assistant.

Your task is to answer customer query in INPUT with consideration of previous conversation in CHAT HISTORY.

If CONTEXT is provided, use it to generate the answer.


--- CONTEXT START
{context} 
--- CONTEXT END

--- CHAT HISTORY START
{chat_history}
--- CHAT HISTORY END

--- INPUT START
{input}
--- INPUT END
Answer in Language: {lang}
Format answer with markdown.

ANSWER:

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

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

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

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

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

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

Viestivimpain

Viestivimpain-komponentti näyttää mukautettuja viestejä työnkulussasi. Se sopii erinomaisesti käyttäjien toivottamiseen, ohjeiden antamiseen tai tärkeiden tietojen näyttämiseen. Se tukee Markdown-muotoilua ja voidaan asettaa näkymään vain kerran istunnon aikana.

Katso Viestivimpain

Chatin avaus -laukaisin

Chatin avaus -laukaisin havaitsee, kun chat-istunto alkaa, mahdollistaen työnkulkujen välittömän käynnistämisen heti, kun käyttäjä avaa chatin. Se käynnistää prosessit ensimmäisellä chat-viestillä, mikä tekee siitä olennaisen responsiivisten ja vuorovaikutteisten chatbotien rakentamiseen.

Katso Chatin avaus -laukaisin

Flow'n kuvaus

Tarkoitus ja hyödyt

Tämä työnkulku luo chatbot-käyttöliittymän, joka yhdistää OpenAI:n ChatGPT 4o:n keskustelutaidot kykyyn etsiä ja vastata hyödyntäen sisäisiä yrityksen tai organisaation dokumentteja. Se on suunniteltu tarjoamaan tarkkoja ja kontekstitietoisia vastauksia käyttäjän kysymyksiin hyödyntämällä sekä chat-historiaa että olennaisia tietolähteitä.

Yleiskatsaus

Tarkoitus: Automatisoida ja laajentaa asiakastukea, sisäistä tiedonhakua tai tietojenhallintatehtäviä mahdollistamalla käyttäjien keskustella tekoälyavustajan kanssa, joka viittaa sekä aiempiin keskusteluihin että sisäiseen dokumentaatioon.
Keskeiset ominaisuudet:
- Vastaa käyttäjän kysymyksiin ajantasaisella ja tilanteeseen sopivalla tiedolla.
- Etsii automaattisesti sisäisiä dokumentteja tukisisällön löytämiseksi.
- Säilyttää tietoisuuden chat-historiasta johdonmukaisia, monivaiheisia keskusteluja varten.
- Esittää vastaukset markdown-muodossa luettavuuden parantamiseksi.

Työnkulun rakenne

Alla on erittely työnkulun pääkomponenteista ja niiden rooleista:

Komponentti	Kuvaus
Chat Input	Kerää käyttäjän viestit ja tiedostolataukset.
Chat Opened Trigger	Havaitsee, kun uusi chat-istunto alkaa.
Message Widget	Näyttää tervetuloviestin käyttäjälle chatin alussa.
Chat Output	Toimittaa viestit (mukaan lukien tervetulo- ja tekoälyn tuottamat vastaukset) käyttöliittymään.
Chat History	Tallentaa ja hakee viimeiset 10 chat-vaihtoa (enintään 8000 tokenia) kontekstin vuoksi.
Document Retriever	Kun käyttäjä esittää kysymyksen, tämä etsii sisäisistä dokumenteista olennaista sisältöä.
Prompt Template	Laatii kehotteen tekoälylle, sisältäen käyttäjän syötteen, dokumenttikontekstin ja chat-historian.
Generator	Käyttää kehotetta ChatGPT 4o:hon (tai muuhun LLM:ään), luoden vastauksen.

Näin työnkulku toimii

Chat-istunnon alustus
- Kun käyttäjä avaa uuden chatin, Chat Opened Trigger käynnistää työnkulun.
- Tervetuloviesti näytetään käyttäjälle Message Widgetin ja Chat Outputin kautta.
Käyttäjän kysymysten käsittely
- Kun käyttäjä kirjoittaa viestin:
  - Chat Input -solmu kerää sen.
  - Rinnakkain:
    - Viesti lähetetään Document Retrieverille, joka etsii korkeintaan 2 olennaista sisäistä dokumenttia.
    - Viesti välitetään myös Prompt Templatelle tekoälykäsittelyä varten.
Kontekstuaalisen vastauksen valmistelu
- Työnkulku kokoaa:
  - Tuoreimman chat-historian kontekstiksi.
  - Olennaiset dokumentit, jotka retriever löysi.
  - Käyttäjän nykyisen kysymyksen.
- Nämä elementit yhdistetään Prompt Templateen, joka ohjeistaa tekoälyä:
  - Vastaamaan ottaen huomioon käyttäjän kysymyksen, aiemman keskustelun sekä mahdollisen dokumenttikontekstin.
  - Muotoilemaan vastauksen markdownilla ja vastaamaan käyttäjän kielellä.
Tekoälyvastaus
- Generator-solmu lähettää kehotteen valitulle kielimallille (esim. ChatGPT 4o).
- Luotu vastaus toimitetaan Chat Outputin kautta käyttäjälle näkyviin.

Automatisoinnin ja skaalautuvuuden hyödyt

Johdonmukaisuus & laatu: Varmistaa, että käyttäjät saavat johdonmukaisia, korkealaatuisia vastauksia, jotka perustuvat sisäiseen dokumentaatioon ja huomioivat aiemman keskustelun kontekstin.
Tehokkuus: Automatisoi työlään tiedonhausta vastaamisen, säästäen aikaa sekä käyttäjiltä että tukihenkilöiltä.
Skaalautuvuus: Kestää useita samanaikaisia käyttäjäistuntoja ja kysymyksiä, mikä tekee siitä ihanteellisen korkean tuen tai tiedontarpeen organisaatioihin.
Räätälöitävyys: Kehotepohjaa ja dokumenttien hakuehtoja voi mukauttaa eri käyttötarkoituksiin, toimialoille tai sisäisiin käytäntöihin.

Esimerkkikäyttötapaukset

Sisäinen tukipiste: Työntekijät voivat nopeasti saada vastauksia yrityksen käytännöistä, IT-prosesseista tai HR-asioista.
Asiakastuki: Asiakkaat saavat tarkkaa tuotetietoa tai palvelutietoa ilman odottelua ihmisagentille.
Myynnin tuki: Myyntitiimit voivat pyytää ajantasaisia tuotetietoja, referenssejä tai myyntimateriaaleja tarpeen mukaan.
Tiedonhallinta: Varmistaa, että arvokas organisaatiotieto on helposti haettavissa ja hyödynnettävissä luonnollisen kielen kyselyillä.

Visuaalinen yhteenveto

Työnkulun vaiheet:

Käyttäjä avaa chatin → Tervetuloviesti näytetään.
Käyttäjä esittää kysymyksen.
Järjestelmä hakee:
- Chat-historian
- Olennaiset dokumentit
Tekoälykehotus rakennetaan (sisältää käyttäjän syötteen, chat-historian, dokumenttikontekstin).
ChatGPT tuottaa vastauksen.
Vastaus näytetään käyttäjälle.

Tämä työnkulku on tehokas pohja kaikille, jotka haluavat parantaa chatbotinsa tai virtuaaliavustajansa kontekstuaalisilla, dokumenttitietoisilla ominaisuuksilla — parantaen merkittävästi käyttäjäkokemusta ja operatiivista tehokkuutta.

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-chatbot reaaliaikaisella verkko- ja tietohaulla

Tehokas AI-chatbot, joka vastaa käyttäjien kysymyksiin reaaliajassa hakemalla ja yhdistämällä tietoa Googlesta, Redditistä, Wikipediasta, Arxivista, Stack Excha...

Jun 6, 2025 3 min lukuaika

AI-asiakaspalveluchatbotti ihmisen avustuksella

Tekoälyllä toimiva asiakaspalveluchatbotti, joka auttaa käyttäjiä automaattisesti, hakee tietoa sisäisistä dokumenteista ja verkosta sekä siirtää keskustelun sa...