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.
Flows
Hieronder vindt u een complete lijst van alle prompts die in deze flow zijn gebruikt om de functionaliteit te bereiken. Prompts zijn de instructies die aan het AI-model worden gegeven om reacties te genereren of acties uit te voeren. Ze begeleiden de AI bij het begrijpen van de gebruikersintentie en het genereren van relevante uitvoer.
Maak een prompttemplate met dynamische variabelen ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
---GESPREKSGESCHIEDENIS---
{context}
---
---LAATSTE BERICHT---
{input}
---
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)
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
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
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.
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. 
<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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
FlowHunt ondersteunt tientallen tekstgeneratiemodellen, waaronder modellen van OpenAI. Hier lees je hoe je ChatGPT gebruikt in je AI-tools en chatbots.
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.
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.
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).
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.
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.
Flowbeschrijving
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.
https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages). Dit maakt flexibele retrieval mogelijk op basis van binnenkomende gebruikersdata.| Component | Doel |
|---|---|
| Chatinvoer | Accepteert berichten van gebruiker/klant |
| Prompttemplate | Bouwt dynamisch URL’s en berichtprompts |
| API-aanvraag | Haalt ticketdata/berichten op uit extern systeem |
| Data parseren | Zet gestructureerde data om naar platte tekst |
| OpenAI LLM | Extraheert relevante berichten, genereert of vertaalt antwoorden |
| Document Retriever | Zoekt kennisbank naar relevante info |
| Google Docs Retriever | Integreert externe docs als kennis voor de agent |
| Tool Calling Agent | Centrale AI-supportagent—gebruikt tools en chathistorie |
| Data aanmaken | Verpakt antwoorden en data voor uitgaande API-verzoeken |
| Chatoutput | Geeft het eindresultaat weer aan eindgebruiker of systeem |
| Notities | Biedt operatorinstructies (bijv. waar API-sleutels/URL’s invoeren) |
Hieronder een vereenvoudigde flowchart van de hoofdprocessen:
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.
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.
Deze workflow automatiseert de klantenservice voor jouw bedrijf door LiveAgent-gesprekken te integreren, relevante gespreksgegevens te extraheren, antwoorden te...
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...
Automatiseer uw klantenservice met een AI-chatbot die vragen beantwoordt via uw interne kennisbank en gebruikers naadloos doorverbindt met een menselijke agent ...
