Flow-beskrivelse
Formål og fordeler
Oversikt
Denne arbeidsflyten er utviklet for å automatisere og skalere prosessen med å generere handlingsrettede prisstrategier og produktanbefalinger for Shopify-nettbutikker. Den kombinerer avanserte AI-funksjoner, sanntids webforskning og innhenting av Shopify-produktdata, slik at brukerne effektivt kan analysere konkurrenter, markedstrender og optimalisere produkttilbudene sine med minimal manuell innsats.
Flyten bruker en AI-agent med en spesialisert bakgrunnshistorie og mål fokusert på e-handelsstrategi, og integrerer flere informasjonskilder og verktøy for å gi omfattende, datadrevne svar på brukerforespørsler.
Trinnvis gjennomgang
1. Brukerinteraksjon og velkomst
- Trigger ved åpning av chat:
Når en bruker åpner chatten (via ChatOpenedTrigger), starter arbeidsflyten. - Velkomstmelding:
En MessageWidget viser en velkomstmelding (“Hei, hvordan kan jeg hjelpe deg?”) til brukeren, kun én gang per økt. - Vis til bruker:
Velkomstmeldingen sendes til en ChatOutput-node, slik at brukeren får en vennlig hilsen med en gang chatten åpnes.
2. Innhenting av brukerinndata
- ChatInput-node:
Brukerens spørsmål eller forespørsel samles inn ved hjelp av en ChatInput-node, som støtter både tekst og filvedlegg.
3. Kontekstualisering med chat-historikk
- Siste meldinger:
Systemet henter de siste 5 meldingene fra chat-historikken (opptil 800 tokens) for å gi AI-agenten kontekst til mer sammenhengende og relevante svar.
4. Kunnskaps- og verktøyintegrering
AI-agenten har tre hovedverktøy for omfattende forskning:
| Verktøy | Formål |
|---|
Shopify-produktinnhenter (GetProduct) | Henter og analyserer produktlister, inkludert pris, kategori, leverandør osv. |
Google Søk-verktøy (GoogleSearch) | Utfører målrettede nettsøk etter konkurrenters lister, prissider og veiledninger. |
URL-henter (URLContent) | Trekker ut og behandler innhold fra spesifikke nettadresser, inkludert produkt- og markedssider. |
Alle verktøy er utformet for optimal datauttrekking, med caching og strategier for å sikre relevant innhold.
5. Utførelse av AI-agent
- Konfigurasjon av AI-agent:
Agenten bruker en kraftig OpenAI LLM (standard: gpt-4o) med parametre innstilt for detaljerte, høykvalitets svar og caching aktivert for effektivitet. - Agentens rolle og mål:
- Bakgrunnshistorie: Agenten fungerer som en erfaren e-handelsstrateg med spesialisering innen Shopify, og har ekspertise innen markedsanalyse og prisoptimalisering.
- Mål: Undersøke Shopify-produktlister, analysere konkurrenter, anbefale prisstrategier og generere detaljerte prisinnsikter.
- Integrerte verktøy:
Agenten kan bruke alle de ovennevnte verktøyene etter behov, basert på kontekst og brukerens forespørsel, for å samle inn data og formulere et svar.
6. Generering av svar og utdata
- AI-agentens svar:
Agenten sammenfatter informasjon fra verktøy, chat-historikk og brukerens forespørsel for å generere et omfattende svar. - Vis til bruker:
Agentens svar sendes til en ChatOutput-node, og resultatene leveres direkte i chatgrensesnittet til brukeren.
Oppsummeringstabell for arbeidsflyt
| Fase | Komponent(er) | Beskrivelse |
|---|
| Chat åpnet | ChatOpenedTrigger, MessageWidget | Starter arbeidsflyten og viser velkomstmelding |
| Brukerinndata | ChatInput | Samler inn brukerens spørsmål og vedlegg |
| Kontekstinnhenting | ChatHistory | Henter siste chatmeldinger for kontekst |
| Datauttaksverktøy | GetProduct, GoogleSearch, URLContent | Verktøy for produkt-, web- og URL-basert forskning |
| AI-agentbehandling | AIAgent, OpenAILLM | Spesialisert AI-agent bruker LLM og verktøy for å analysere og svare |
| Utdata | ChatOutput | Viser AI-agentens svar til brukeren |
Hvorfor denne arbeidsflyten er nyttig for skalering og automatisering
Automatiserer forskning:
Manuell konkurrentanalyse, produktforskning og generering av prisstrategier er tidkrevende. Denne arbeidsflyten automatiserer disse oppgavene og gir raske og repeterbare innsikter.
Skalerbar ekspertise:
Ved å kode ekspertkunnskap inn i AI-agentens bakgrunnshistorie og verktøy, kan arbeidsflyten levere strategisk veiledning til mange brukere eller produkter samtidig.
Integrerte datakilder:
Agenten kombinerer sømløst Shopify-produktdata, sanntids nettsøk og målrettet uthenting av URL-innhold, og sikrer at svarene er omfattende og oppdaterte.
Kontekstbevissthet:
Ved å bruke chat-historikk forstår agenten samtaleflyten, noe som gir mer relevante og personlige svar.
Brukervennlig opplevelse:
Automatiske hilsener, chat-basert interaksjon og direkte resultatvisning i chatten gjør arbeidsflyten intuitiv og tilgjengelig for sluttbrukere.
Eksempel på brukstilfeller
Konkurranseanalyse av priser:
Sammenlign dine Shopify-produkters priser mot konkurrenter og få handlingsrettede anbefalinger umiddelbart.
Forskning på markedstrender:
Få oppdaterte innsikter om markedstrender, prisstrategier og beste praksis fra nettet og produktdata.
Produktoptimalisering:
Motta forslag til prising, forbedring av produktlister og konkurranseposisjonering med minimal manuell innsats.
Konklusjon
Denne arbeidsflyten gir en robust, automatisert løsning for Shopify-forhandlere og e-handelsprofesjonelle som ønsker å optimalisere pris- og produktstrategier. Ved å utnytte AI, nettsøk og produktdata på en integrert og skalerbar måte, kan brukerne ta informerte beslutninger raskere og med større trygghet.
