プロンプト(PromptTemplate-xAz1P)
動的変数({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables})を用いたプロンプトテンプレートを作成します。...
このAI搭載ワークフローは、社内ナレッジベース検索、Googleドキュメントナレッジ取得、API連携、高度な言語モデル推論を組み合わせることでカスタマーサポートを自動化します。エージェントはスロバキア語または顧客の言語で応答し、常に最新情報を提供し、必要に応じて人間のサポートへエスカレーションできます。多言語対応・自動・コンテキスト認識型カスタマーサービスを求める企業に最適です。

フロー
動的変数({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables})を用いたプロンプトテンプレートを作成します。...
動的変数({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables})を用いたプロンプトテンプレートを作成します。...
動的変数({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables})を用いたプロンプトテンプレートを作成します。...
動的変数({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables})を用いたプロンプトテンプレートを作成します。...
入力プロンプトと選択したLLMモデルを使用してテキストを生成します。
ツールコーリングエージェント。
以下は、このフローでその機能を実現するために使用されるすべてのコンポーネントの完全なリストです。コンポーネントは、すべてのAIフローの構成要素です。様々な機能を接続することで複雑な相互作用を作成し、タスクを自動化することができます。各コンポーネントは、ユーザー入力の処理、データ処理、外部サービスとの統合など、特定の目的を果たします。
FlowHuntのChat Inputコンポーネントは、Playgroundからのメッセージを受け取ることでユーザーとのやり取りを開始します。これはフローの出発点となり、ワークフローがテキストとファイルベースの入力の両方を処理できるようにします。
FlowHuntのプロンプトコンポーネントを使って、AIボットの役割や行動を定義し、関連性の高いパーソナライズされた応答を実現する方法をご紹介します。プロンプトやテンプレートをカスタマイズし、効果的でコンテキストに応じたチャットボットフローを構築できます。
Create Dataコンポーネントは、カスタマイズ可能なフィールド数で構造化データレコードを動的に生成できます。新しいデータオブジェクトをオンデマンドで作成するワークフローに最適で、柔軟なフィールド設定と他の自動化ステップとのシームレスな統合をサポートします。
APIリクエストコンポーネントを使って、外部データやサービスをワークフローに統合しましょう。HTTPリクエストの送信、カスタムヘッダー・ボディ・クエリパラメータの設定、GETやPOSTなど複数のメソッドの対応も簡単。自動化をあらゆるWeb APIやサービスへ接続するために欠かせません。
Parse Dataコンポーネントは、構造化データをカスタマイズ可能なテンプレートでプレーンテキストに変換します。ワークフロー内でさらに利用するための柔軟なフォーマットや変換を可能にし、情報の標準化や後続コンポーネントへの準備を支援します。
FlowHunt の Generator コンポーネントを探索しましょう。選択した LLM モデルを使って強力な AI テキスト生成を実現。プロンプト、オプションのシステム指示、さらには画像も入力として組み合わせることで、ダイナミックなチャットボット応答を簡単に作成でき、インテリジェントな会話型ワークフロー構築の中核ツールとなります。
FlowHuntは、OpenAIをはじめとする数十種類のテキスト生成モデルに対応しています。ここでは、AIツールやチャットボットでChatGPTを使用する方法をご紹介します。
FlowHuntのチャット履歴コンポーネントは、チャットボットが過去のメッセージを記憶し、一貫性のある会話と顧客体験の向上を実現しつつ、メモリとトークンの使用を最適化します。
FlowHunt のツールコーリングエージェントは、AIエージェントが複雑なクエリに答えるために外部ツールを知的に選択し利用できる高度なワークフローコンポーネントです。動的なツール使用、反復的な推論、複数リソースとの統合が必要なスマートAIソリューションの構築に最適です。
FlowHuntのドキュメントリトリーバーは、生成AIモデルをあなた自身の最新ドキュメントやURLへ接続し、Retrieval-Augmented Generation(RAG)を通じて信頼性と関連性の高い回答を実現します。
Google Docsリトリーバーコンポーネントを使用して、Google Docsとワークフローを統合しましょう。ドキュメントの内容を自動化、チャットボット、ナレッジワークフローでシームレスに取得できます。FlowHuntフロー内でGoogleドキュメントを活用・処理・利用するのに最適です。
FlowHuntのChat Outputコンポーネントを使って、柔軟で複数構成のチャットボット応答を仕上げましょう。シームレスなフロー完了や高度なインタラクティブAIチャットボット構築に不可欠です。
フローの説明
このワークフローは、チケッティングまたはサポートシステムから顧客メッセージを取得し、最新かつ関連性の高いメッセージを抽出し、コンテキストやチャット履歴で強化した後、高度なAI(LLM)とナレッジツールを組み合わせて、専門的かつ多言語対応のカスタマーサポート応答を生成します。生成した応答は外部システムに送信され、カスタマーサポート、ナレッジ取得、外部API連携の自動化と拡張に最適なプロセスとなっています。
https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages)を動的に生成します。これにより、受信データに応じた柔軟な取得が可能です。| コンポーネント | 目的 |
|---|---|
| チャット入力 | ユーザー/顧客メッセージの受信 |
| プロンプトテンプレート | URLやメッセージプロンプトを動的に生成 |
| APIリクエスト | 外部システムからチケットデータ/メッセージを取得 |
| データ解析 | 構造化データをプレーンテキストに変換 |
| OpenAI LLM | 関連メッセージ抽出、応答生成や翻訳 |
| ドキュメントリトリーバー | ナレッジベースから関連情報を検索 |
| Googleドキュメントリトリーバー | エージェントに外部ドキュメントのナレッジを統合 |
| ツールコーリングエージェント | 中央AIサポートエージェント―ツールや履歴を活用 |
| データ作成 | アウトバウンドAPIリクエスト用に応答やデータをパッケージング |
| チャット出力 | 最終結果をエンドユーザーやシステムに表示 |
| ノート | オペレーター向けガイダンス(APIキーやURL入力箇所など) |
以下は主なステップの簡易フローチャートです:
このワークフローは、外部API・ナレッジベース・高度なAI応答を要するカスタマーサポート、技術支援、情報提供業務の自動化・拡張を目指すあらゆる組織にとって強固な基盤となります。
このワークフローは、LiveAgentの会話を統合し、関連する会話データを抽出し、AIモデルを用いて応答を生成し、ナレッジベースのドキュメントを取得することで、企業のカスタマーサポートを自動化します。AIエージェントは、受信したサポート問い合わせを処理し、ナレッジソースからコンテキストを強化し、顧客に分かりやすく、プロ...
このAI搭載ワークフローは、ユーザーからの問い合わせを自社のナレッジソースや外部API(LiveAgentなど)、言語モデルに接続し、プロフェッショナルでフレンドリーかつ高い関連性のある応答を自動化します。フローは会話履歴の取得、ドキュメント検索、外部システムとの連携を行い、簡潔で構造化された回答を提供し、必要に応じて...
このAI搭載リード獲得チャットボットは、社内ナレッジベースを活用したパーソナライズされた顧客対応を実現し、見込み顧客をリアルタイムで特定、商品やサービスに関心を示した訪問者がいた場合は営業チームに自動でメール通知します。リード取得の自動化と迅速な営業フォローを両立し、マーケティング・営業自動化に最適です。...
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