Panoramica del Workflow: Flusso Semplice con Cronologia Chat

Questo workflow è progettato per facilitare un’esperienza di chat interattiva in cui l’assistente AI risponde ai compiti definiti dall’utente, sfruttando la cronologia della chat per fornire risposte contestuali. Si tratta di un modello generico, che lo rende adattabile a una vasta gamma di automazioni conversazionali e soluzioni di chat AI scalabili.

Suddivisione del Workflow Passo per Passo

1. Avvio della Sessione Chat e Messaggio di Benvenuto

• Trigger Chat Opened: Quando la chat viene aperta, si attiva un trigger.
• Messaggio di Benvenuto: Un widget messaggio mostra un messaggio di benvenuto amichevole all’utente:

  👋 Benvenuto nel Simple Task Flow!
  Questo strumento è pensato per permetterti di definire il tuo compito in base al tuo input 🌟. Terrò conto della nostra cronologia chat per offrirti assistenza pertinente senza bisogno di ulteriori dettagli.
  Dimmi pure cosa vuoi fare e iniziamo! ✨💬

• Visualizzazione: Il messaggio di benvenuto viene mostrato nell’area di output della chat, fornendo onboarding e impostando le aspettative.

2. Acquisizione dell’Input Utente

• Nodo Chat Input: Riceve input testuale (ed eventualmente file) dall’utente, rappresentando il compito o la domanda che desidera affrontare.

3. Recupero della Cronologia Chat

• Nodo Chat History: Recupera fino agli ultimi 10 messaggi (con un limite di 8000 token) dalla chat. Questa cronologia viene poi utilizzata per fornire contesto e mantenere la continuità della conversazione.

4. Costruzione del Prompt

• Nodo Prompt Template: Costruisce un prompt dinamico per il modello linguistico. Integra:

  • L’ultimo input dell’utente.
  • La cronologia recente della chat.
  • Un messaggio di sistema fisso che istruisce l’AI a generare risposte contestuali.

  Il template del prompt utilizzato è:

  You are an AI language model assistant.
  
  Your task is to generate answer for human INPUT with consideration of previous conversation in CHAT HISTORY.
  
  --- CHAT HISTORY START
  {chat_history}
  --- CHAT HISTORY END
  
  --- INPUT START
  {input}
  --- INPUT END
  
  ANSWER:
  

5. Generazione AI

• Nodo Generator: Riceve il prompt costruito e genera una risposta testuale utilizzando un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM). Ciò garantisce che la risposta sia pertinente al contesto e personalizzata in base alla richiesta dell’utente.

6. Visualizzazione Output

• Nodo Chat Output: La risposta generata dall’AI viene mostrata all’utente nell’interfaccia della chat.

Tabella Struttura del Workflow

Perché Questo Workflow è Utile per la Scalabilità e l’Automazione

• Interazioni Contestuali: Integrando la cronologia della chat, il sistema mantiene il contesto, migliorando la pertinenza delle risposte e la soddisfazione degli utenti.
• Compiti Definiti dall’Utente: Il workflow è agnostico rispetto ai compiti, permettendo agli utenti di definire i propri obiettivi e risultando quindi estremamente flessibile.
• Automazione Scalabile: Il design modulare è adatto alla scalabilità—più utenti possono interagire simultaneamente, ciascuno con il proprio contesto di sessione.
• Facile Personalizzazione: Il template del prompt e i nodi possono essere facilmente adattati a casi d’uso specifici (ad esempio, supporto, recupero informazioni, onboarding).
• Esperienza Utente Consistente: Accoglienza automatica e risposte contestuali assicurano che ogni interazione sia gestita in modo professionale ed efficiente.

Esempi di Casi d’Uso

• Chatbot di supporto clienti che ricordano le interazioni precedenti.
• Assistenti per l’onboarding che guidano nuovi utenti sulla base della loro conversazione in corso.
• AI helper generici in app dove gli utenti possono definire le proprie query o compiti.

Questo workflow fornisce una base solida per costruire automazioni chat intelligenti e contestuali che possono essere adattate a molti usi diversi.