プロンプト
ユーザー入力に応じてAPI URLを構築するためのプロンプトテンプレート。
このAIワークフローは、受信メールを自動でスパムかどうか分類し、正当なメッセージは企業ナレッジを活用するAIアシスタントに賢くルーティングして、プロフェッショナルなサポート返信を提供します。ドキュメント検索、高度なLLM、API連携を統合し、シームレスなカスタマーサポート自動化を実現します。

フロー
ユーザー入力に応じてAPI URLを構築するためのプロンプトテンプレート。
スパムメッセージ出力用のプロンプトテンプレート。
動的入力に応じてAPI URLを構築するためのプロンプトテンプレート。
ユーザー入力に応じてAPI URLを構築するためのプロンプトテンプレート。
メールをスパムか否か分類するためのLLM用システムプロンプト。
入力からPreviewセクションを抽出するLLM用システムプロンプト。
プロフェッショナルなカスタマーサポートアシスタントとして振る舞うLLMエージェント用システムプロンプト。
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。
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。
条件付きルーターコンポーネントは、ワークフロー内で動的な意思決定を可能にします。入力テキストを指定した値と様々な演算子(等しい、含む、空である など)で比較し、比較結果に基づいてメッセージを異なる出力にルーティングします。これにより、フローのロジックを分岐させ、ユーザー入力に応じて適応するパーソナライズされたインテリジェントなワークフローを作成できます。
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。
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。
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は、AnthropicのClaudeモデルを含む数十種類のAIモデルに対応しています。カスタマイズ可能な設定で、ClaudeをAIツールやチャットボットに組み込み、最適な応答を得る方法をご紹介します。
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。
FlowHuntのノートコンポーネントは、コメントやドキュメントをワークフロー内に直接追加できる機能です。複雑な自動化をより分かりやすく、管理しやすくするために、フロー内で説明や注釈、手順などを記載できます。
フローの説明
このワークフローは、特にカスタマーサポートの現場を想定し、ビジネスメールやチャットメッセージの処理・分類・振り分けを自動化・拡張するために設計されています。AIによる分類・条件分岐・API連携・文脈理解エージェント応答を組み合わせることで、カスタマーサポート効率化、スパム検出、LiveAgentなど外部システムとのAIエージェント統合を目指す組織に最適です。
フローは主に2つの分岐で構成されます:
スパム振り分けロジック表:
| ステップ | ツール/ノード | 目的 |
|---|---|---|
| メッセージ入力 | ChatInput | ユーザー/顧客メッセージ受信 |
| API用プロンプト生成 | PromptTemplate | LiveAgent API向けメッセージ整形 |
| APIコール | APIRequest | メッセージデータ送信・取得 |
| データパース | ParseData | メッセージプレビュー抽出 |
| スパム分類LLM | Generator (OpenAI) | スパム or 非スパムを判定 |
| 条件分岐ルーター | ConditionalRouter | LLM出力によるルーティング |
| スパム通知 | PromptTemplate & ChatOutput | スパム時の定型応答 |
| 非スパム | サポートエージェントへ | より人間らしい対応へ進む |
エージェント応答ロジック表:
| ステップ | ツール/ノード | 目的 |
|---|---|---|
| ドキュメントリトリーバー | DocumentRetriever | ナレッジベースから関連情報取得 |
| チャット履歴 | ChatHistory | 最近の会話文脈を提供 |
| LLMモデル | Anthropic Claude | 高度な言語理解を提供 |
| ツールコーリングエージェント | ToolCallingAgent | ツール・文脈・方針を組み合わせて応答 |
| 出力 | ChatOutput | チャット/プレイグラウンドに応答送信 |
| API転送 | APIRequest/ParseData | ログ/LiveAgent等への転送も可能 |
このワークフローは、カスタマーコミュニケーション自動化のための堅牢かつスケーラブルなアーキテクチャを提供します。効率化と高品質かつポリシー遵守の応答を両立し、ビジネスの成長や新しい自動化ニーズに合わせた拡張も容易です。
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...
社内ナレッジベースを活用して顧客の質問にAIが回答し、複雑または未解決の問い合わせはLiveChat.comを通じてリアルな担当者にシームレスに転送するAIチャットボットをウェブサイトに導入します。顧客サポートの効率を高め、ユーザーが常に必要なサポートを得られるようにします。...
AIチャットボットでカスタマーサポートを自動化。社内ナレッジベースを活用して質問に回答し、必要に応じてLiveAgent経由で人間のオペレーターへシームレスに接続します。ユーザー体験を向上させ、応答時間を短縮し、サポート業務を効率化します。...
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