AI Klantenservice Agent met Kennisbank en API-verrijking

Deze door AI aangedreven workflow automatiseert klantenservice door interne kennisbankzoekopdrachten, kennisophaling uit Google Docs, API-integratie en geavanceerde taalmodellogica te combineren. De agent reageert in het Slowaaks of de taal van de klant, geeft altijd actuele informatie en kan indien nodig escaleren naar menselijke ondersteuning. Ideaal voor bedrijven die op zoek zijn naar meertalige, geautomatiseerde en contextbewuste klantenservice.

Hoe de AI-flow werkt - AI Klantenservice Agent met Kennisbank en API-verrijking

Flows

Hoe de AI-flow werkt

Ontvang Klantvraag.
De flow vangt klantvragen op via chatinvoer en haalt recente chathistorie op voor meer context.
Verzamel Kennis uit Interne en Externe Bronnen.
De workflow doorzoekt zowel interne documentopslagplaatsen als gekoppelde Google Docs naar relevante kennisbankinformatie met documentretrievers.
Verrijk en Analyseer Data via API.
Klantbericht-ID's worden gebruikt om externe API's aan te roepen, berichtgeschiedenissen op te halen en noodzakelijke informatie te parseren voor contextverrijking.
AI Agent Antwoord en Meertalige Generatie.
Een geavanceerde AI-agent gebruikt de verzamelde context, kennisbronnen en taalmodellen om antwoorden te genereren in het Slowaaks of de taal van de klant, met gegarandeerd professionele, beknopte en accurate antwoorden.
Reageer naar Klant en Escaleer indien Nodig.
De agent levert het antwoord aan de klant, inclusief relevante links en informatie, en escaleert naar menselijke ondersteuning als het verzoek niet automatisch kan worden afgehandeld.

Gebruikte prompts in deze flow

Prompt (PromptTemplate-xAz1P)

Maak een prompttemplate met dynamische variabelen ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

---GESPREKSGESCHIEDENIS---
{context}
---

---LAATSTE BERICHT---
{input}
---

Prompt (PromptTemplate-4mVjl)

Maak een prompttemplate met dynamische variabelen ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

---CHATGESCHIEDENIS---
{chat_history}
---

---KLANTVRAAG---
{context}
---

---LLM-ANTWOORD---
{input}
---

De uiteindelijke output voor de agent moet bevatten:

        de originele KLANTVRAAG

        de Slowaakse vertaling van de KLANTVRAAG


       LLM-ANTWOORD in het Slowaaks

       LLM-ANTWOORD in de taal van de klant (te verzenden)

Prompt (PromptTemplate-u9XGO)

Maak een prompttemplate met dynamische variabelen ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages

Prompt (PromptTemplate-5nKVc)

Maak een prompttemplate met dynamische variabelen ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

https://YOURCOMPANY.ladesk.com/api/conversations/{human_input}/messages

Generator (Generator-eSD0Q)

Genereer tekst op basis van de inputprompt en geselecteerd LLM-model.

extraheer het "message"-gedeelte van het "type": "M" alleen het exacte gedeelte zoals het is en geef alleen en uitsluitend het laatste bericht op basis van de datum zonder iets anders dan het gebruikersbericht zelf.

Tool Calling Agent (ToolCallingAgent-K7dur)

Een tool-calling agent.

Je bent een AI-taalmodelassistent die optreedt als een vriendelijke en professionele klantenservice- en shoppingassistent voor YOURCOMPANY. Je reageert standaard in het Slowaaks of in de inputtaal van de klant als deze anders is dan Slowaaks. EN GEBRUIK ALTIJD EEN E-MAILTOON EN -FORMAT.

<u>Jouw rol:</u>

Je combineert de taken van technische klantenservice en productadviesassistent. Je helpt klanten bij het oplossen van problemen, het nemen van beslissingen en het afronden van aankopen met betrekking tot YOURCOMPANY-producten en -diensten. Je toon is altijd vriendelijk en professioneel, en je doel is ervoor te zorgen dat de klant zich begrepen, geholpen en zeker voelt over zijn volgende stap.

<u>Jouw doel:</u>

Je ontvangt GESPREKSGESCHIEDENIS en de meest recente gebruikersvraag als LAATSTE BERICHT. Jouw doel is om het LAATSTE BERICHT te beantwoorden op basis van de beschikbare tools.&#x20;

<u>Identificeer intentie en geef antwoorden:</u>

Eerste bron: DOORZOEK ALTIJD de knowledge_source_tool OM DE VRAAG VAN DE GEBRUIKER TE BEANTWOORDEN EN GEEF NOOIT EEN EIGEN ANTWOORD.

Tweede bron: Gebruik altijd de Document Retriever-tool om context bij de vraag te vinden.

Als relevante context is gevonden:

Gebruik deze voor nauwkeurige, beknopte antwoorden.

Voeg ALLEEN RELEVANTE URL's toe die door de Document Retriever zijn opgehaald, bewerk de url nooit.

Verzin nooit productnamen en categorienamen. Je herkent een categorie eraan dat de pagina ALTIJD een lijst bevat van verschillende producten; gebruik alleen die in je kennisbank beschikbaar zijn.

Volg de informatie exact zoals in de referentie aangegeven.

Als er geen relevante context is en de vraag gaat over YOURCOMPANY:

Stel beleefd verduidelijkingsvragen om meer details te verkrijgen.

Als het nog steeds niet is opgelost, gebruik dan de Contact Human Assist-tool om over te dragen aan menselijke ondersteuning.

Als het bericht van de klant onduidelijk of onvolledig is:

Raad niet — vraag altijd om meer informatie voordat je antwoordt.

Als de klant interesse toont in een specifiek product:

Laat weten dat prijzen en bestellen snel en eenvoudig direct op de website kunnen.

Ze kunnen het product (afmetingen, extra's, hoeveelheid...) configureren en direct de prijs en productietijd zien.

Als de vraag over de productietijd gaat, vermeld dan altijd express-opties als die beschikbaar zijn.

Voor vragen die niet over YOURCOMPANY gaan:

Informeer de klant beleefd dat je alleen ondersteuning biedt voor YOURCOMPANY.

Stel voor om contact op te nemen met de juiste zakelijke klantenservice via CONTACTMETHOD

<u>Gebruik van middelen:</u>

Gebruik de Document Retriever om kennis te zoeken die relevant is voor de klantvraag.

Gebruik de Contact Human Assist-tool om te escaleren indien nodig.

Gebruik de Document Retriever om geldige product- of informatielinks te verstrekken - VERZIN OF VERONDERSTEL NOOIT URL'S

<u>Opmaak:</u>

Je toon is altijd vriendelijk, duidelijk en professioneel.

De antwoorden moeten KORT zijn - max. ca. 100-200 tokens.

Gebruik gestructureerde opmaak:

Korte alinea's

Vetgedrukte tekst voor nadruk

Opsommingstekens waar passend

Emoji's om de berichten aantrekkelijker te maken 😊

Schrijf in platte tekst. Gebruik geen markdown.

Gebruikte componenten in deze flow

Hieronder vindt u een complete lijst van alle componenten die in deze flow zijn gebruikt om de functionaliteit te bereiken. Componenten zijn de bouwstenen van elke AI-flow. Ze stellen u in staat om complexe interacties te creëren en taken te automatiseren door verschillende functionaliteiten met elkaar te verbinden. Elke component heeft een specifiek doel, zoals het verwerken van gebruikersinvoer, het verwerken van gegevens of het integreren met externe diensten.

ChatInput

Het Chat Input-component in FlowHunt start gebruikersinteracties door berichten vanuit de Playground vast te leggen. Het dient als het startpunt voor flows, waardoor de workflow zowel tekst- als bestandsinvoer kan verwerken.

Bekijk ChatInput

Promptcomponent in FlowHunt

Ontdek hoe de Promptcomponent van FlowHunt je in staat stelt de rol en het gedrag van je AI-bot te definiëren, zodat je relevante, gepersonaliseerde antwoorden krijgt. Pas prompts en sjablonen aan voor effectieve, contextbewuste chatbotflows.

Bekijk Promptcomponent in FlowHunt

Gegevens aanmaken

De component Gegevens aanmaken stelt je in staat om dynamisch gestructureerde gegevensrecords te genereren met een aanpasbaar aantal velden. Ideaal voor workflows waarin het creëren van nieuwe gegevensobjecten on-the-fly nodig is, met flexibele veldconfiguratie en naadloze integratie met andere automatiseringsstappen.

Bekijk Gegevens aanmaken

API-verzoek

Integreer externe data en services in je workflow met de API-verzoek-component. Verstuur moeiteloos HTTP-verzoeken, stel aangepaste headers, body en queryparameters in, en beheer meerdere methoden zoals GET en POST. Essentieel om je automatiseringen met elke web-API of service te verbinden.

Bekijk API-verzoek

Gegevens parseren

De Parse Data-component zet gestructureerde gegevens om in platte tekst met behulp van aanpasbare sjablonen. Het maakt flexibele opmaak en conversie van gegevensinvoer mogelijk voor verder gebruik in uw workflow, zodat informatie gestandaardiseerd of voorbereid kan worden voor volgende componenten.

Bekijk Gegevens parseren

Generator

Ontdek het Generator-component in FlowHunt—krachtige AI-gedreven tekstgeneratie met het door jou gekozen LLM-model. Creëer moeiteloos dynamische chatbot-antwoorden door prompts, optionele systeemberichten en zelfs afbeeldingen als input te combineren, waardoor het een essentiële tool is voor het bouwen van intelligente, conversatiestromen.

Bekijk Generator

LLM OpenAI

FlowHunt ondersteunt tientallen tekstgeneratiemodellen, waaronder modellen van OpenAI. Hier lees je hoe je ChatGPT gebruikt in je AI-tools en chatbots.

Bekijk LLM OpenAI

Chatgeschiedenis-component

De Chatgeschiedenis-component in FlowHunt stelt chatbots in staat eerdere berichten te onthouden, wat zorgt voor samenhangende gesprekken en een verbeterde klantervaring, terwijl het geheugen- en tokengebruik wordt geoptimaliseerd.

Bekijk Chatgeschiedenis-component

Tool Calling Agent

Ontdek de Tool Calling Agent in FlowHunt—een geavanceerd workflowonderdeel waarmee AI-agenten intelligent externe tools kunnen selecteren en gebruiken om complexe vragen te beantwoorden. Perfect voor het bouwen van slimme AI-oplossingen die dynamisch gebruik van tools, iteratief redeneren en integratie met meerdere bronnen vereisen.

Bekijk Tool Calling Agent

Document Retriever

De Document Retriever van FlowHunt verhoogt de nauwkeurigheid van AI door generatieve modellen te koppelen aan je eigen, up-to-date documenten en URL's. Zo krijg je betrouwbare en relevante antwoorden met Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Bekijk Document Retriever

Google Docs Retriever

Integreer uw workflows met Google Docs via de Google Docs Retriever-component—haal naadloos documentinhoud op voor gebruik in automatiseringen, chatbots of kennisworkflows. Ideaal voor het benaderen, verwerken en benutten van uw Google Docs binnen FlowHunt-flows.

Bekijk Google Docs Retriever

Chatuitvoer

Ontdek het Chat Output-component in FlowHunt—finaliseer chatbot-antwoorden met flexibele, meerledige outputs. Essentieel voor naadloze flow-afronding en het creëren van geavanceerde, interactieve AI-chatbots.

Bekijk Chatuitvoer

Flowbeschrijving

Doel en voordelen

Overzicht

Deze workflow automatiseert het proces van het ophalen van klantberichten uit een ticket- of supportsysteem, het extraheren van het meest relevante recente bericht, het verrijken met context en chathistorie, en vervolgens het inzetten van geavanceerde AI (LLM’s) in combinatie met kennis-tools om professionele, meertalige klantenservice-antwoorden te genereren. Het proces bereidt deze antwoorden vervolgens voor en stuurt ze terug naar externe systemen, waardoor het ideaal is voor het opschalen en automatiseren van klantenservice, kennisophaling en externe API-integratie.

Stapsgewijze Uiteenzetting

1. Invoer Verzamelen en Voorbereiden

  • Chatinvoer: De workflow kan direct inkomende chatberichten ontvangen.
  • Promptcreatie voor API: Het systeem gebruikt een prompttemplate om dynamisch de URL te construeren voor het ophalen van ticketberichten via een externe API (bijv. https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages). Dit maakt flexibele retrieval mogelijk op basis van binnenkomende gebruikersdata.
  • Constructie van Queryparameters: Een datacreatienode wordt gebruikt om dynamisch de benodigde queryparameters voor de API-aanvraag op te bouwen.

2. Externe Gegevensophaling

  • API-aanvraag: Met de geconstrueerde URL en parameters stuurt de workflow een GET-verzoek om de berichtgeschiedenis van een ticket op te halen uit een extern ticketsysteem. Authenticatie via API-sleutel wordt ondersteund via headers.
  • Parsing van Opgehaalde Data: Zodra de API data retourneert, structureert een parsernode deze data en zet deze om naar platte tekst via templates, zodat deze geschikt is voor verdere AI-verwerking.

3. Bericht Extractie en Voorbewerking

  • LLM-gebaseerde Extractie: Een OpenAI LLM (bijv. GPT-4.1) wordt gebruikt met een systeemprompt om alleen het laatste gebruikersbericht uit de ticketdata te extraheren (specifiek berichten van type “M”)—zodat alleen relevante inhoud verder wordt verwerkt.
  • Prompt Verrijking: Het geëxtraheerde bericht en de chatcontext worden in een geavanceerde prompttemplate geplaatst die gespreksgeschiedenis en segmentatie van het laatste bericht bevat, ter voorbereiding op de hoofd-supportagent.

4. Kennisverrijking

  • Chathistorie: Het systeem kan de laatste N berichten in het gesprek opzoeken voor continuïteit en rijkere context.
  • Documentophaling: Een documentretriever-tool zoekt in interne/externe kennisbanken (optioneel inclusief Google Docs) naar relevante informatie om de klantvraag te beantwoorden. Dit is essentieel voor actuele en accurate antwoorden.
  • Toolintegratie: Zowel de documentretriever als de Google Docs-retriever zijn geregistreerd als “tools” beschikbaar voor de agent, voor dynamische lookup tijdens het genereren van antwoorden.

5. Antwoordgeneratie door de Agent

  • Tool Calling Agent: Centraal staat de Tool Calling Agent (aangestuurd door een LLM), die de verrijkte prompt, chathistorie en toegang tot kennis-tools ontvangt. De rol is om gebruikersintentie te bepalen, de kennisbank/tools te doorzoeken voor antwoorden en een beknopt, vriendelijk en professioneel antwoord te formuleren.
    • De agent reageert standaard in het Slowaaks, of schakelt over naar de klanttaal indien gedetecteerd.
    • Gestructureerde opmaak wordt afgedwongen: korte alinea’s, vetgedrukte tekst voor nadruk, opsommingstekens en emoji’s voor meer betrokkenheid.
    • De agent geeft altijd voorrang aan opgehaalde kennis, verzint nooit feiten of URL’s, vraagt om verduidelijking indien nodig en escaleert onopgeloste gevallen naar menselijke agenten.
    • Alle antwoorden houden zich aan de klantenservicetoon en -structuur, geschikt voor e-mailcommunicatie.

6. Nabewerking en Output

  • Antwoordopmaak: Het antwoord van de agent wordt verder verwerkt via prompttemplates om meertalige output te genereren (bijv. zowel Slowaaks als de originele klanttaal).
  • LLM-generatie: Een andere LLM-node kan delen van de output genereren of vertalen waar nodig.
  • API-integratie voor Uitgaande Berichten: De workflow bouwt dynamisch dataobjecten voor uitgaande API-verzoeken, verpakt het gegenereerde antwoord en stuurt het (meestal via POST) naar het betreffende externe systeem.
  • Parsing en Finale Output: Reacties van uitgaande API’s kunnen geparsed en weergegeven worden in de chat playground of teruggestuurd naar de gebruikersinterface.

Belangrijkste Componenten & Hun Doel

ComponentDoel
ChatinvoerAccepteert berichten van gebruiker/klant
PrompttemplateBouwt dynamisch URL’s en berichtprompts
API-aanvraagHaalt ticketdata/berichten op uit extern systeem
Data parserenZet gestructureerde data om naar platte tekst
OpenAI LLMExtraheert relevante berichten, genereert of vertaalt antwoorden
Document RetrieverZoekt kennisbank naar relevante info
Google Docs RetrieverIntegreert externe docs als kennis voor de agent
Tool Calling AgentCentrale AI-supportagent—gebruikt tools en chathistorie
Data aanmakenVerpakt antwoorden en data voor uitgaande API-verzoeken
ChatoutputGeeft het eindresultaat weer aan eindgebruiker of systeem
NotitiesBiedt operatorinstructies (bijv. waar API-sleutels/URL’s invoeren)

Gebruikstoepassingen & Voordelen

  • Geautomatiseerde Klantenservice: Stroomlijnt het proces van het extraheren, verrijken en beantwoorden van klantvragen met professionele, accurate en contextbewuste antwoorden.
  • Meertalige Ondersteuning: Detecteert automatisch en reageert in de taal van de klant, met vertaling en opmaak die door de workflow wordt afgehandeld.
  • Schaalbaar Kennismanagement: Integreert meerdere kennisbronnen (interne documenten, Google Docs, etc.) voor uitgebreide, actuele antwoorden.
  • Naadloze Integratie met Externe Systemen: Verbindt eenvoudig met diverse API’s voor zowel inkomende (berichten ophalen) als uitgaande (antwoorden posten) acties.
  • Human-in-the-loop Escalatie: Draagt onopgeloste of onduidelijke gevallen automatisch over aan menselijke agenten, voor gegarandeerd hoogwaardige ondersteuning.

Waarom Deze Workflow Nuttig is voor Schalen & Automatisering

  • Vermindert Handmatig Werk: Door data-ophaling, berichtextractie, contextopbouw en antwoordgeneratie te automatiseren, wordt de noodzaak voor menselijke interventie bij routinematige servicevragen geminimaliseerd.
  • Consistentie & Kwaliteit: Zorgt dat alle klantcommunicatie voldoet aan bedrijfstoon, opmaak en informatienauwkeurigheid, ongeacht de agent of dienst.
  • Snelle Aanpassing: Kan eenvoudig worden gekoppeld aan nieuwe databronnen of API’s, past zich aan nieuwe talen aan en kan hogere supportvolumes aan met weinig extra configuratie.
  • Verbeterde Klanttevredenheid: Snelle, relevante en vriendelijke antwoorden—op maat gemaakt in de taal en context van de klant—leiden tot betere ervaringen en loyaliteit.

Visuele Flow (Vereenvoudigd)

Hieronder een vereenvoudigde flowchart van de hoofdprocessen:

  1. Chatinvoer / API-vraag →
  2. Ticketberichten ophalen (API-aanvraag) →
  3. Data parseren →
  4. Laatste gebruikersbericht extraheren (LLM) →
  5. Prompt verrijken met context & historie →
  6. Kennis ophalen (Document/Google Docs Retriever) →
  7. Tool Calling Agent (LLM) genereert antwoord →
  8. Antwoord opmaken/vertalen/verzenden (API-aanvraag) →
  9. Output weergeven/leveren

Deze workflow vormt een robuuste basis voor elke organisatie die klantenservice, technische ondersteuning of informatiedistributie wil automatiseren en opschalen, waarbij integratie met externe API’s, kennisbanken en geavanceerde AI-antwoorden vereist is.

Laat ons uw eigen AI-team bouwen

Wij helpen bedrijven zoals die van u bij het ontwikkelen van slimme chatbots, MCP-servers, AI-tools of andere soorten AI-automatisering om mensen te vervangen bij repetitieve taken in uw organisatie.

Plan een demo Probeer het nu

Meer informatie

AI Klantenservice Agent voor LiveAgent
AI Klantenservice Agent voor LiveAgent

AI Klantenservice Agent voor LiveAgent

Deze workflow automatiseert de klantenservice voor jouw bedrijf door LiveAgent-gesprekken te integreren, relevante gespreksgegevens te extraheren, antwoorden te...

5 min lezen
Bitrix24 MCP Client Tool
Bitrix24 MCP Client Tool

Bitrix24 MCP Client Tool

Deze workflow maakt gebruik van een AI-agent geïntegreerd met de MCP Client Tool om chatinvoer van gebruikers te verwerken, chatgeschiedenis te benutten voor be...

3 min lezen
AI-supportchatbot met integratie van LiveAgent
AI-supportchatbot met integratie van LiveAgent

AI-supportchatbot met integratie van LiveAgent

Automatiseer uw klantenservice met een AI-chatbot die vragen beantwoordt via uw interne kennisbank en gebruikers naadloos doorverbindt met een menselijke agent ...

4 min lezen