Ce workflow alimenté par l’IA automatise l’assistance client en combinant la recherche dans la base de connaissances interne, la récupération de connaissances depuis Google Docs, l’intégration d’API et le raisonnement avancé de modèles de langage. L’agent répond en slovaque ou dans la langue du client, fournit toujours des informations à jour et peut transférer au support humain si nécessaire. Idéal pour les entreprises recherchant un service client multilingue, automatisé et contextuel.
Flux
Voici une liste complète de tous les prompts utilisés dans ce flux pour atteindre sa fonctionnalité. Les prompts sont les instructions données au modèle d'IA pour générer des réponses ou effectuer des actions. Ils guident l'IA dans la compréhension de l'intention de l'utilisateur et la génération de sorties pertinentes.
Créer un modèle de prompt avec variables dynamiques ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
---CONVERSATION HISTORY---
{context}
---
---LATEST MESSAGE---
{input}
---
Créer un modèle de prompt avec variables dynamiques ({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)
Créer un modèle de prompt avec variables dynamiques ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages
Créer un modèle de prompt avec variables dynamiques ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
https://YOURCOMPANY.ladesk.com/api/conversations/{human_input}/messages
Générer du texte à partir d’un prompt et du modèle LLM sélectionné.
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.
Un agent d’appel d’outils.
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. 
<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.
Voici une liste complète de tous les composants utilisés dans ce flux pour atteindre sa fonctionnalité. Les composants sont les éléments de base de chaque Flux IA. Ils vous permettent de créer des interactions complexes et d'automatiser des tâches en connectant diverses fonctionnalités. Chaque composant sert un objectif spécifique, comme la gestion des entrées utilisateur, le traitement de données ou l'intégration avec des services externes.
Le composant Entrée de Chat dans FlowHunt initie les interactions utilisateur en capturant les messages depuis le Playground. Il sert de point de départ pour les flux, permettant au workflow de traiter aussi bien des entrées textuelles que des fichiers.
Découvrez comment le composant Prompt de FlowHunt vous permet de définir le rôle et le comportement de votre bot IA, garantissant des réponses pertinentes et personnalisées. Personnalisez les prompts et modèles pour des flux de chatbot efficaces et sensibles au contexte.
Le composant Créer des données vous permet de générer dynamiquement des enregistrements de données structurées avec un nombre de champs personnalisable. Idéal pour les workflows nécessitant la création à la volée de nouveaux objets de données, il prend en charge la configuration flexible des champs et l'intégration transparente avec d'autres étapes d'automatisation.
Intégrez des données et services externes dans votre flux de travail avec le composant Requête API. Envoyez facilement des requêtes HTTP, définissez des en-têtes personnalisés, un corps et des paramètres de requête, et gérez plusieurs méthodes telles que GET et POST. Indispensable pour connecter vos automatisations à n'importe quelle API ou service web.
Le composant Analyser les données transforme les données structurées en texte brut à l'aide de modèles personnalisables. Il permet un formatage flexible et la conversion des entrées de données pour une utilisation ultérieure dans votre flux de travail, aidant à standardiser ou à préparer les informations pour les composants en aval.
Découvrez le composant Générateur dans FlowHunt : une génération de texte puissante pilotée par l’IA utilisant le modèle LLM de votre choix. Créez facilement des réponses dynamiques de chatbot en combinant des prompts, des instructions système optionnelles et même des images en entrée, en faisant un outil central pour construire des workflows intelligents et conversationnels.
FlowHunt prend en charge des dizaines de modèles de génération de texte, y compris ceux d’OpenAI. Voici comment utiliser ChatGPT dans vos outils IA et chatbots.
Le composant d'Historique de Chat dans FlowHunt permet aux chatbots de se souvenir des messages précédents, assurant ainsi des conversations cohérentes et une expérience client améliorée tout en optimisant l’utilisation de la mémoire et des jetons.
Découvrez l’Agent d’Appel d’Outils dans FlowHunt — un composant de workflow avancé qui permet aux agents IA de sélectionner et d’utiliser intelligemment des outils externes pour répondre à des requêtes complexes. Parfait pour créer des solutions IA intelligentes nécessitant l’utilisation dynamique d’outils, un raisonnement itératif et l’intégration de multiples ressources.
Le Récupérateur de Documents de FlowHunt améliore la précision de l’IA en connectant les modèles génératifs à vos propres documents et URL à jour, garantissant ainsi des réponses fiables et pertinentes grâce à la génération augmentée par récupération (RAG).
Intégrez vos flux de travail avec Google Docs grâce au composant Récupérateur Google Docs—récupérez sans effort le contenu de vos documents pour l'utiliser dans des automatisations, des chatbots ou des flux de gestion des connaissances. Idéal pour accéder, traiter et exploiter vos Google Docs au sein des flux FlowHunt.
Découvrez le composant Chat Output dans FlowHunt — finalisez les réponses du chatbot avec des sorties flexibles et multiples. Essentiel pour une finalisation fluide des flux et la création de chatbots IA avancés et interactifs.
Description du flux
Ce workflow automatise le processus de récupération de messages clients depuis un système de ticket ou de support, extrait le dernier message pertinent, l’enrichit avec du contexte et l’historique de conversation, puis exploite une IA avancée (LLMs) combinée à des outils de connaissance pour générer des réponses professionnelles et multilingues en assistance client. Le processus prépare ensuite ces réponses et les envoie vers les systèmes externes, ce qui le rend idéal pour industrialiser et automatiser l’assistance client, la recherche de connaissances et l’intégration d’API externes.
https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages). Cela permet une récupération flexible selon les données utilisateur entrantes.| Composant | Rôle |
|---|---|
| Entrée Chat | Accepte les messages utilisateur/client |
| Modèle de Prompt | Construit dynamiquement URLs et prompts de messages |
| Requête API | Récupère les données/messages de tickets du système externe |
| Analyse de Données | Convertit les données structurées en texte brut |
| OpenAI LLM | Extrait les messages pertinents, génère ou traduit des réponses |
| Extracteur de Documents | Recherche dans la base de connaissances |
| Extracteur Google Docs | Intègre des docs externes pour l’agent |
| Agent appelant d’outils | Agent IA central — exploite outils et historique de chat |
| Création de Données | Prépare les réponses et données pour les requêtes API sortantes |
| Sortie Chat | Affiche le résultat final à l’utilisateur ou au système |
| Notes | Conseils opérateur (ex : où saisir les clés API/URLs) |
Voici une représentation schématique simplifiée des principales étapes :
Ce workflow constitue une base robuste pour toute organisation souhaitant automatiser et faire passer à l’échelle son support client, son assistance technique ou ses processus de diffusion d’information nécessitant l’intégration à des APIs externes, des bases de connaissances et des réponses IA avancées.
Nous aidons les entreprises comme la vôtre à développer des chatbots intelligents, des serveurs MCP, des outils d'IA ou d'autres types d'automatisation par IA pour remplacer l'humain dans les tâches répétitives de votre organisation.
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