AI-drevet automatisering av e-postsvar i Outlook

Denne arbeidsflyten automatiserer prosessen med å motta e-poster via Outlook, hente ut innholdet, forbedre konteksten med relevante kunnskapsdokumenter, og generere profesjonelle, AI-drevne svar. Den gir også AI-agenten mulighet til å sende svar direkte gjennom Outlook, og skaper et fullautomatisk e-postsvarsystem.

Trinnvis prosess

1. Mottak og analyse av innkommende e-poster

• Trigger: Prosessen starter når en ny melding mottas i Outlook (Outlook New Message Received-node).
• Uttrekk: E-postdata – inkludert avsender, mottakere, kopi, blindkopi, emne og meldingstekst – hentes ut og gjøres tilgjengelig for videre behandling.

2. Dataformatering

• Konvertering: Rådata fra e-posten sendes til en analyseenhet (Parse Data), som konverterer den til ren tekst ved bruk av en spesifisert mal. Dette sikrer at innholdet til AI-agenten er strukturert og ryddig.

3. Kunnskapsforsterkning

• Kunnskapshenting: Arbeidsflyten inkluderer et Document Retriever-verktøy. Denne komponenten søker i tilkoblede kunnskapskilder (interne dokumenter, wikis, FAQ-er, osv.) etter opptil tre relevante dokumenter basert på innholdet i den innkommende e-posten. Hentestrategien sikrer balansert dekning fra hvert dokument og inkluderer relevante innholdsdeler og metadata.

4. AI-drevet generering av e-postsvar

• Språkmodell: Anthropic AI språkmodell (spesifikt Claude 3.5 Haiku-modellen) brukes for å generere svar. Modellen er konfigurert med maksimalt 4000 tokens og en temperatur på 0 for deterministiske, pålitelige svar.
• AI-agent: Kjernen i arbeidsflyten er en AI-agent konfigurert med følgende:
  • Bakgrunnshistorie: Opptrer som en “e-postoperatør”.
  • Mål: “Svar på e-poster profesjonelt basert på kunnskapskilden du får i document retriever, med korrekt tone og format.”
  • Verktøy: Agenten kan benytte både kunnskapshenting og Outlook-verktøyet for å sende e-post, slik at den kan søke etter informasjon og sende svar ved behov.
  • Ytelse: Agenten er satt til å kjøre opptil 10 iterasjoner, med maksimalt 300 sekunders kjøretid, og en grense på 100 forespørsler per minutt. Den bruker caching for effektivitet.

5. Utarbeidelse og sending av svar

• E-postsendingsverktøy: Agenten kan bruke Send Email in Outlook-verktøyet. Dette gjør det mulig å utarbeide og sende e-poster, inkludert å angi mottakere, kopi, blindkopi, emne og vedlegg – og dermed automatisere hele svarprosessen.

6. Utdata

• Brukervisning: Det endelige AI-genererte svaret sendes til en Chat Output-node, slik at meldingen vises i brukergrensesnittet for gjennomgang eller revisjon.

Visuell oppsummering

Hvorfor denne arbeidsflyten er nyttig

• Skalerbarhet: Automatiserer en tidligere manuell, tidkrevende prosess og muliggjør rask håndtering av store mengder e-poster uten ekstra bemanning.
• Konsistens: Sikrer profesjonelle, nøyaktige og merkevaretilpassede svar ved å benytte oppdaterte interne kunnskapskilder.
• Responsivitet: Reduserer svartid dramatisk for kunde- eller interne henvendelser.
• Revisjonsspor: Hvert trinn er spor- og etterprøvbart, noe som støtter etterlevelse og kvalitetskontroll.
• Utvidbarhet: Kan enkelt integrere flere kunnskapskilder eller verktøy (f.eks. kalenderplanlegging, CRM-tiltak) for mer komplekse arbeidsflyter.

Oppsummert:
Denne arbeidsflyten er ideell for organisasjoner som ønsker å automatisere kundesupport, interne helpdesk eller andre situasjoner der det kreves høy kvalitet og kunnskapsbaserte e-postsvar i stor skala. Den utnytter styrken til moderne LLM-er, robust kunnskapshenting og sømløs e-postintegrasjon for å levere en helhetlig automatiseringsløsning.