Prompt
Crea un template di prompt con variabili dinamiche ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).
Questo workflow determina se un indirizzo email proviene da un provider email gratuito/generico o da un dominio aziendale personalizzato. È utile per la qualificazione dei lead e per identificare contatti aziendali per i team di vendita e marketing.

Flussi
Crea un template di prompt con variabili dinamiche ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).
Di seguito è riportato un elenco completo di tutti i componenti utilizzati in questo flusso per raggiungere la sua funzionalità. I componenti sono gli elementi costitutivi di ogni Flusso AI. Ti permettono di creare interazioni complesse e automatizzare attività collegando varie funzionalità. Ogni componente serve a uno scopo specifico, come la gestione dell'input dell'utente, l'elaborazione dei dati o l'integrazione con servizi esterni.
Il componente Trigger Apertura Chat rileva quando inizia una sessione di chat, permettendo ai workflow di rispondere istantaneamente non appena un utente apre la chat. Avvia i flussi con il messaggio iniziale della chat, rendendolo essenziale per la creazione di chatbot reattivi e interattivi.
Il componente Widget Messaggio visualizza messaggi personalizzati all'interno del tuo workflow. Ideale per dare il benvenuto agli utenti, fornire istruzioni o mostrare qualsiasi informazione importante, supporta la formattazione Markdown e può essere impostato per apparire solo una volta per sessione.
Il componente Chat Input in FlowHunt avvia le interazioni con l’utente acquisendo messaggi dal Playground. Serve come punto di partenza per i flussi, consentendo al workflow di elaborare sia input testuali che basati su file.
Scopri come il componente Prompt di FlowHunt ti permette di definire il ruolo e il comportamento del tuo bot AI, assicurando risposte pertinenti e personalizzate. Personalizza prompt e template per flussi chatbot efficaci e consapevoli del contesto.
Esplora il componente Generatore in FlowHunt: potente generazione di testo guidata dall'IA utilizzando il modello LLM che preferisci. Crea facilmente risposte dinamiche per chatbot combinando prompt, istruzioni di sistema opzionali e persino immagini come input, rendendolo uno strumento fondamentale per la creazione di flussi conversazionali intelligenti.
Scopri il componente Chat Output in FlowHunt—finalizza le risposte del chatbot con output flessibili e multipli. Essenziale per una conclusione del flusso senza interruzioni e per creare chatbot AI avanzati e interattivi.
Descrizione del flusso
Il workflow “Riconoscere un Indirizzo Aziendale” è progettato per valutare gli indirizzi email e determinare se appartengono a provider email generici/gratuiti (come Gmail, Yahoo, Outlook, ecc.) oppure a un dominio personalizzato (solitamente aziendale o organizzativo). Questo è un compito importante per la qualificazione dei lead, il targeting aziendale e il filtraggio di potenziali clienti o contatti in base al tipo di email.
Benvenuto e Guida per l’Utente:
Quando l’utente apre la chat, il workflow attiva automaticamente un messaggio di benvenuto. Questo messaggio introduce lo strumento e ne spiega la funzione: distinguere tra provider email generici e domini aziendali personalizzati.
All’utente viene richiesto di inserire un indirizzo email da analizzare.
Input dell’Utente:
L’utente inserisce un indirizzo email nell’interfaccia della chat.
Preparazione del Prompt:
Il workflow prende l’input dell’utente e lo inserisce in un template di prompt dinamico. Questo template istruisce il modello AI sottostante ad analizzare l’indirizzo email fornito e rispondere con:
TRUE se l’email utilizza un dominio aziendale/personalizzato (es. @azienda.com)FALSE se l’email utilizza un provider generico/gratuito (es. @gmail.com, @yahoo.com)Il prompt è molto specifico, garantendo che l’AI restituisca solo uno dei due possibili risultati.
Valutazione Guidata da AI:
Il prompt composto con l’email dell’utente viene inviato a un generatore Large Language Model (LLM). L’LLM elabora la richiesta seguendo le istruzioni del prompt.
Visualizzazione del Risultato:
L’output dell’AI (TRUE o FALSE) viene mostrato nella chat, fornendo un feedback immediato all’utente riguardo il tipo di indirizzo email inserito.
| Passo | Componente | Funzione |
|---|---|---|
| 1 | ChatOpenedTrigger | Rileva quando un utente apre la chat e avvia il workflow. |
| 2 | MessageWidget | Mostra un messaggio di benvenuto/istruzione all’utente. |
| 3 | ChatInput | Riceve l’indirizzo email inserito dall’utente. |
| 4 | PromptTemplate | Costruisce un prompt chiaro e conciso per l’AI, includendo l’indirizzo email dell’utente. |
| 5 | Generator (LLM) | Elabora il prompt e determina se l’email è generica o appartiene a un dominio personalizzato. |
| 6 | ChatOutput | Mostra la risposta dell’LLM (TRUE/FALSE) direttamente nell’interfaccia chat per l’utente. |
Qualificazione Lead su Ampia Scala:
Distingui rapidamente tra email personali e email aziendali/professionali per vendite, marketing o onboarding clienti, consentendo una valutazione e un filtraggio automatici dei lead.
Outreach Mirato e Segmentazione:
Aiuta a segmentare utenti o lead in base all’associazione della loro email con un’azienda, utile per campagne B2B o controlli di accesso.
Automazione & Coerenza:
Elimina il controllo manuale, riducendo errori umani e risparmiando tempo, soprattutto quando si gestiscono grandi liste di indirizzi email.
Feedback Immediato:
Fornisce a utenti o membri del team risultati istantanei, rendendolo adatto a workflow interattivi o strumenti self-service.
Questo workflow combina interazione con l’utente, prompt engineering e valutazione AI per determinare in modo efficiente e affidabile la natura di un indirizzo email. È particolarmente prezioso per le organizzazioni che desiderano automatizzare e scalare i processi di qualificazione dei lead e segmentazione degli utenti.
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