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 chatthistorikk, henter relevante dokumenter og bruker AI til å generere svar, noe som gir effektiv støtte og forbedret kundetilfredshet.

Flows

Hvordan AI Flow fungerer

Velkomstmelding utløst.: Når en chat åpnes, hilser boten brukeren med en velkomstmelding.
Samle brukerhenvendelse.: Chatboten samler inn brukerens inndata eller spørsmål i chatgrensesnittet.
Hent relevant kunnskap.: Boten søker i interne kunnskapskilder etter informasjon som er relevant for brukerens spørsmål.
Generer AI-svar.: AI genererer et kortfattet og nøyaktig svar ved å bruke brukerens spørsmål, hentet kunnskap og chatthistorikk.
Vis svar.: Chatboten viser det AI-genererte svaret til brukeren i chatten.

Prompts brukt i denne flowen

Prompt

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

You are a helpful customer AI customer service bot representing [company]. Your name is [bot name]. As a customer service agent, provide the client with concise and relevant answers based on knowledge. If you don't know the answer, provide a link to support.

---CHAT HISTORY---
{chat_history}
---

---KNOWLEDGE---
{context}
----


USER: {input}

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.

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

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 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

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

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

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

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

Flow-beskrivelse

Formål og fordeler

Dette arbeidsflytsoppsettet definerer en kundeservice-chatbot som utnytter interne kunnskapskilder for å gi brukerne nøyaktige, hjelpsomme og kontekstbevisste svar. Flyten er utformet for å automatisere kundeinteraksjoner, effektivisere støttearbeidet og sikre at brukerne får raske og relevante svar.

Hovedsteg i flyten

1. Initiering av chattsesjon og velkomst

Chat åpnet-trigger: Flyten starter med å oppdage når en bruker åpner en chattsesjon.
Velkomstmelding: En vennlig og informativ velkomstmelding vises til brukeren, inviterer dem til å stille spørsmål og forklarer chatbotens hensikt.
Visning av utdata: Velkomstmeldingen vises i chatgrensesnittet, slik at brukerne føler seg veiledet fra første interaksjon.

2. Håndtering av brukerens inndata

Chat-inndata: Hver gang en bruker sender en melding eller et spørsmål, blir dette fanget opp for videre behandling.
Chatthistorikk: Samtalens historikk hentes og gjøres tilgjengelig for kontekst, slik at boten kan gi sammenhengende og kontinuerlig støtte.
Dokumenthenter: Brukerens spørsmål brukes til å søke i tilknyttede kunnskapskilder eller dokumentasjon, og hente den mest relevante informasjonen for det aktuelle spørsmålet.

3. Dynamisk oppbygging av prompt

Prompt-mal: En dynamisk prompt settes sammen ved hjelp av flere variabler:
- {input}: Brukerens siste melding.
- {chat_history}: Den pågående samtalen med brukeren.
- {context}: Kunnskapsutdrag hentet fra interne kilder.
- Prompten instruerer AI-en om å opptre som en hjelpsom kundeservicebot, svare kortfattet og tilby en støttelenke hvis svaret ikke er kjent.

Eksempel på promptsstruktur

Seksjon	Innhold
Systemmelding	“You are a helpful AI customer service bot…”
Chatthistorikk	Nylig samtale med brukeren
Kunnskap	Hentede dokumenter eller kunnskapsutdrag
Brukerinndata	Brukerens nåværende spørsmål
Svar	Svar generert av AI

4. Generering av AI-svar

Generator-node: Den sammensatte prompten sendes til en AI-modell (LLM), som genererer et relevant og nøyaktig svar basert på gitt kontekst og historikk.

5. Presentasjon av svaret

Chat-utdata: Det genererte svaret vises tilbake til brukeren i chatgrensesnittet, slik at svingsløyfen lukkes og ytterligere brukerinndata kan mottas om nødvendig.

Visualisering av arbeidsflyten

Nedenfor er en forenklet sekvens av hovednodene og deres roller:

Steg	Node/Komponent	Hensikt
1	Chat åpnet-trigger	Oppdager nye chattsesjoner og starter arbeidsflyten
2	Meldingswidget	Sender velkomstmelding
3	Chat-utdata	Viser meldinger til brukeren
4	Chat-inndata	Mottar brukermeldinger
5	Chatthistorikk	Henter nylig samtale
6	Dokumenthenter	Søker i kunnskapskilder
7	Prompt-mal	Lager kontekst-rike prompts til AI-en
8	Generator	Bruker AI til å generere svar
9	Chat-utdata	Sender generert svar til brukeren

Fordeler og nytte

Skalerbarhet: Arbeidsflyten kan håndtere mange samtidige kundehenvendelser uten menneskelig innblanding, slik at virksomheter enkelt kan skalere kundestøtte.
Automatisering: Ved å automatisere informasjonsinnhenting og svargenerering reduserer chatboten manuelt arbeid og sikrer jevn kvalitet på støtten.
Kontekstbevissthet: Ved å ta med chatthistorikk og kunnskapsinnhenting gir boten relevante, personlige og oppdaterte svar.
Enkel tilpasning: Systemmeldingen og prompt-malen kan enkelt endres for å gjenspeile selskapets profil eller endringer i retningslinjer.
Fallback-støtte: Hvis boten ikke kan svare på et spørsmål, tilbyr den proaktivt en støttelenke for å opprettholde en positiv kundeopplevelse.

Bruksområder

Kundestøtte for netthandel, SaaS eller tjenestebedrifter.
Besvare vanlige spørsmål og løse gjentakende problemer.
Gi veiledet onboarding for nye brukere.
Skalere støtte i perioder med høy trafikk.

Denne arbeidsflyten gir organisasjoner mulighet til å levere responsiv, nøyaktig og skalerbar kundeservice med minimal manuell innsats, noe som øker både effektivitet og kundetilfredshet.

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