ChatGPT Kunnskapsbaseassistent

AI chatbot-assistent drevet av OpenAI GPT-4o som automatisk søker og utnytter interne bedriftsdokumenter for å svare på brukerens spørsmål. Leverer kontekstsensitive, nøyaktige og samtalebaserte svar ved å bruke både chatthistorikk og hentet kunnskap, noe som gjør den ideell til kundestøtte, interne helpdesker eller onboarding.

Flows

Hvordan AI Flow fungerer

Bruker sender inn et spørsmål.: Mottar brukerens inndata via chatgrensesnittet.
Hent relevante interne dokumenter.: Søker i interne kunnskapskilder etter informasjon relatert til brukerens forespørsel.
Bygg kontekstbevisst prompt.: Kombinerer brukerens spørsmål, hentede dokumenter og chatthistorikk for å lage en omfattende prompt for AI-en.
Generer AI-drevet svar.: Bruker OpenAI’s GPT-4o til å generere et samtalebasert, kontekstsensitivt svar.
Lever svar til bruker.: Viser det AI-genererte svaret i chatten til brukeren.

Prompts brukt i denne flowen

Nedenfor er en komplett liste over alle prompts som brukes i denne flowen for å oppnå dens funksjonalitet. Prompts er instruksjoner gitt til AI-modellen for å generere svar eller utføre handlinger. De veileder AI-en i å forstå brukerens intensjon og generere relevante resultater.

Prompt

Lag en prompt-mal med dynamiske variabler ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).

                You are an AI language model assistant.

Your task is to answer customer query in INPUT with consideration of previous conversation in CHAT HISTORY.

If CONTEXT is provided, use it to generate the answer.


--- CONTEXT START
{context} 
--- CONTEXT END

--- CHAT HISTORY START
{chat_history}
--- CHAT HISTORY END

--- INPUT START
{input}
--- INPUT END
Answer in Language: {lang}
Format answer with markdown.

ANSWER:

Komponenter brukt i denne flowen

Nedenfor er en komplett liste over alle komponenter som brukes i denne flowen for å oppnå dens funksjonalitet. Komponenter er byggesteinene i hver AI Flow. De lar deg lage komplekse interaksjoner og automatisere oppgaver ved å koble sammen ulike funksjoner. Hver komponent tjener et spesifikt formål, som å håndtere brukerinndata, behandle data, eller integrere med eksterne tjenester.

ChatInput

Chat Input-komponenten i FlowHunt initierer brukerinteraksjoner ved å fange opp meldinger fra Playground. Den fungerer som startpunktet for flyter, og gjør det mulig for arbeidsflyten å behandle både tekst- og filbaserte innspill.

Se ChatInput

Dokumentinnhenter

FlowHunts Dokumentinnhenter forbedrer AI-nøyaktigheten ved å koble generative modeller til dine egne oppdaterte dokumenter og nettadresser, og sikrer pålitelige og relevante svar ved bruk av Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Se Dokumentinnhenter

Prompt-komponent i FlowHunt

Lær hvordan FlowHunts Prompt-komponent lar deg definere din AI-bots rolle og oppførsel, og sikrer relevante, personaliserte svar. Tilpass prompt og maler for effektive, kontekstsensitive chatbot-strømmer.

Se Prompt-komponent i FlowHunt

Chatthistorikk-komponent

Chatthistorikk-komponenten i FlowHunt gjør det mulig for chatboter å huske tidligere meldinger, noe som sikrer sammenhengende samtaler og forbedret kundeopplevelse samtidig som minne- og tokenbruk optimaliseres.

Se Chatthistorikk-komponent

Generator

Utforsk Generator-komponenten i FlowHunt—kraftig AI-drevet tekstgenerering ved bruk av din valgte LLM-modell. Lag enkelt dynamiske chatbot-svar ved å kombinere prompt, valgfrie systeminstruksjoner og til og med bilder som input, noe som gjør den til et kjernetool for å bygge intelligente, samtalebaserte arbeidsflyter.

Se Generator

Chat Output

Oppdag Chat Output-komponenten i FlowHunt—fullfør chatbot-svar med fleksible, flerdelte utganger. Essensielt for sømløs flytavslutning og for å lage avanserte, interaktive AI-chatboter.

Se Chat Output

Meldingswidget

Meldingswidget-komponenten viser tilpassede meldinger i arbeidsflyten din. Ideell for å ønske brukere velkommen, gi instruksjoner eller vise viktig informasjon. Den støtter Markdown-formatering og kan settes til å vises kun én gang per økt.

Se Meldingswidget

Chat Åpnet Utløser

Komponenten Chat Åpnet Utløser oppdager når en chatøkt starter, slik at arbeidsflyter kan svare øyeblikkelig så snart en bruker åpner chatten. Den igangsetter flyter med den innledende chatmeldingen, noe som gjør den essensiell for å bygge responsive, interaktive chatboter.

Se Chat Åpnet Utløser

Flow-beskrivelse

Formål og fordeler

Denne arbeidsflyten oppretter et chatbot-grensesnitt som kombinerer de samtalebaserte evnene til OpenAI’s ChatGPT 4o med muligheten til å søke og svare ved å bruke interne bedrifts- eller organisasjonsdokumenter. Den er designet for å gi nøyaktige, kontekstsensitive svar på brukerforespørsler, og utnytter både chatthistorikk og relevante kunnskapskilder.

Oversikt

Formål: Å automatisere og skalere kundestøtte, tilgang til intern informasjon eller kunnskapsforvaltning ved å la brukere chatte med en AI-assistent som refererer til både tidligere samtaler og intern dokumentasjon.
Nøkkelfunksjoner:
- Svarer på brukerforespørsler med oppdatert, kontekstrelevant informasjon.
- Søker automatisk i interne dokumenter etter støttende innhold.
- Opprettholder bevissthet om chatthistorikk for sammenhengende, flerspørsmåls samtaler.
- Presenterer svar i markdown-format for bedre lesbarhet.

Arbeidsflytstruktur

Nedenfor finner du en oversikt over hovedkomponentene og deres roller i arbeidsflyten:

Komponent	Beskrivelse
Chat Input	Fanger opp brukermeldinger og filopplastinger.
Chat Opened Trigger	Oppdager når en ny chatøkt starter.
Message Widget	Viser en velkomstmelding til brukeren ved start av chatten.
Chat Output	Leverer meldinger (inkludert velkomst- og AI-genererte svar) til brukergrensesnittet.
Chat History	Lagrer og henter de siste 10 chatutvekslingene (opptil 8000 tokens) for kontekst.
Document Retriever	Når brukeren stiller et spørsmål, søker denne i interne dokumenter etter relevant innhold.
Prompt Template	Utformer en prompt for AI, inkludert brukerinput, dokumentkontekst og chatthistorikk.
Generator	Kjører prompten gjennom ChatGPT 4o (eller annen LLM), og genererer et svar.

Slik fungerer arbeidsflyten

Initialisering av chat-økt
- Når en bruker åpner en ny chat, signaliserer Chat Opened Trigger arbeidsflyten.
- En velkomstmelding vises ved hjelp av Message Widget og vises via Chat Output.
Håndtering av brukerforespørsler
- Når brukeren skriver inn en melding:
  - Chat Input-noden samler denne inn.
  - Parallelt:
    - Meldingen sendes til Document Retriever for å søke etter opptil 2 relevante interne dokumenter.
    - Meldingen sendes også til Prompt Template for AI-behandling.
Forberedelse av kontekstsensitivt svar
- Arbeidsflyten samler inn:
  - Den siste chatthistorikken for kontekst.
  - Relevante dokumenter funnet av retrieveren.
  - Brukerens nåværende forespørsel.
- Disse elementene flettes sammen i Prompt Template, som instruerer AI-en til å:
  - Svare med tanke på brukerens spørsmål, tidligere samtaler og eventuell dokumentkontekst.
  - Formatere svaret i markdown og svare på brukerens språk.
Generering av AI-svar
- Generator-noden sender prompten til den valgte språkmodellen (f.eks. ChatGPT 4o).
- Det genererte svaret sendes til Chat Output for visning til brukeren.

Fordeler med automatisering og skalering

Konsistens og kvalitet: Sikrer at brukere mottar konsistente, høykvalitetssvar som er forankret i intern dokumentasjon og følsomme for tidligere samtalekontekst.
Effektivitet: Automatiserer den tidkrevende oppgaven med å søke gjennom kunnskapsbaser, og sparer tid for både brukere og støtteteam.
Skalerbarhet: Kan håndtere mange samtidige brukerøkter og forespørsler, noe som gjør den ideell for organisasjoner med høye støtte- eller informasjonsbehov.
Tilpasning: Promptmalen og dokumentsøkeparametrene kan tilpasses for spesifikke bruksområder, bransjer eller interne retningslinjer.

Eksempler på brukstilfeller

Internt helpdesk: Ansatte kan raskt få svar på spørsmål om selskapets retningslinjer, IT-prosedyrer eller HR-spørsmål.
Kundestøtte: Kunder får nøyaktig produkt- eller tjenesteinformasjon uten å måtte vente på en menneskelig agent.
Salgstøtte: Salgsteam kan få tilgang til de nyeste produktspecifikasjonene, casestudier eller salgsmateriell på forespørsel.
Kunnskapsforvaltning: Sikrer at verdifull institusjonell kunnskap er tilgjengelig og brukbar via naturlige språkforespørsler.

Visuell oppsummering

Arbeidsflytsteg:

Bruker åpner chat → Velkomstmelding vises.
Bruker stiller et spørsmål.
Systemet henter:
- Chatthistorikk
- Relevante dokumenter
AI-prompten konstrueres (inkluderer brukerinput, chatthistorikk, dokumentkontekst).
ChatGPT genererer et svar.
Svaret vises til brukeren.

Denne arbeidsflyten er en kraftig mal for alle som ønsker å forbedre sin chatbot eller virtuelle assistent med kontekstuell, dokumentbevisst intelligens—og gir betydelig bedre brukeropplevelse og operasjonell effektivitet.

La oss bygge ditt eget AI-team

Vi hjelper bedrifter som din med å utvikle smarte chatboter, MCP-servere, AI-verktøy eller andre typer AI-automatisering for å erstatte mennesker i repeterende oppgaver i organisasjonen din.

Planlegg en demo Prøv det nå

Lær mer

AI kundeservice-chatbot med menneskelig overlevering

En AI-drevet kundeservice-chatbot som automatisk hjelper brukere, henter informasjon fra interne dokumenter og nettet, og sømløst eskalerer til en menneskelig a...

Jun 6, 2025 3 min lesing

AI kundeservice-chatbot

En AI-drevet kundeservice-chatbot som bruker dine interne kunnskapskilder for å gi umiddelbare, nøyaktige og hjelpsomme svar på kundehenvendelser. Den utnytter ...