AI-chatassistent med samtaleminne

Denne arbeidsflyten er laget for å legge til rette for en interaktiv chatteopplevelse der AI-assistenten svarer på brukerdefinerte oppgaver, samtidig som chatthistorikken brukes for kontekstavhengige svar. Dette er en generell mal som gjør den tilpasningsdyktig for et bredt spekter av samtaleautomatiseringer og skalerbare AI-drevne chatløsninger.

Trinnvis gjennomgang av arbeidsflyten

1. Start av chatøkt og velkomstmelding

• Chat Opened Trigger: Når chatten åpnes, aktiveres en utløser.
• Velkomstmelding: En meldings-widget viser en vennlig velkomstmelding til brukeren:

  👋 Velkommen til Simple Task Flow!
  Dette verktøyet er laget for at du skal kunne definere din egen oppgave basert på din inndata 🌟. Jeg tar hensyn til vår chatthistorikk for å gi relevant assistanse uten noe ytterligere kontekst.
  Bare si fra hva du ønsker å gjøre, så setter vi i gang! ✨💬

• Visning: Velkomstmeldingen vises i chatutdataområdet og gir onboarding og forventningsavklaring.

2. Fange opp brukerens inndata

• Chat Input Node: Mottar tekst (og eventuelt fil) fra brukeren, som representerer oppgaven eller spørsmålet de ønsker å ta opp.

3. Hente chatthistorikk

• Chat History Node: Henter opptil de siste 10 meldingene (med en token-grense på 8000) fra chatten. Denne historikken brukes senere for å gi kontekst og opprettholde kontinuitet i samtalen.

4. Opprette prompt

• Prompt Template Node: Bygger en dynamisk prompt for språkmodellen. Den integrerer:

  • Brukerens siste inndata.
  • Nylig chatthistorikk.
  • En fast systemmelding som instruerer AI-en til å generere kontekstavhengige svar.

  Prompt-malen som brukes er:

  You are an AI language model assistant.
  
  Your task is to generate answer for human INPUT with consideration of previous conversation in CHAT HISTORY.
  
  --- CHAT HISTORY START
  {chat_history}
  --- CHAT HISTORY END
  
  --- INPUT START
  {input}
  --- INPUT END
  
  ANSWER:
  

5. AI-generering

• Generator Node: Mottar den opprettede prompten og genererer et tekstsvar ved hjelp av en stor språkmodell (LLM). Dette sikrer at svaret er kontekstuelt relevant og tilpasset brukerens forespørsel.

6. Vise utdata

• Chat Output Node: Det AI-genererte svaret vises til brukeren i chatgrensesnittet.

Strukturtabell for arbeidsflyt

Hvorfor denne arbeidsflyten er nyttig for skalering og automatisering

• Kontekstuelle interaksjoner: Ved å inkludere chatthistorikk bevares konteksten, noe som gir mer relevante svar og økt brukertilfredshet.
• Brukerdefinerte oppgaver: Arbeidsflyten er oppgaveuavhengig og lar brukeren definere egne mål, noe som gir høy fleksibilitet.
• Skalerbar automatisering: Den modulære utformingen gjør den egnet for skalering—flere brukere kan chatte samtidig, og hver økt beholder sin egen kontekst.
• Enkel tilpasning: Prompt-malen og nodene kan enkelt tilpasses spesifikke bruksområder (f.eks. support, informasjonsinnhenting, onboarding).
• Konsistent brukeropplevelse: Automatisert hilsen og kontekstavhengige svar sikrer at alle brukerinteraksjoner håndteres profesjonelt og effektivt.

Eksempler på bruksområder

• Kundestøttechatboter som husker tidligere interaksjoner.
• Onboarding-assistenter som veileder nye brukere basert på deres løpende samtale.
• Generelle AI-hjelpere i apper hvor brukeren kan definere egne spørsmål eller oppgaver.

Denne arbeidsflyten gir et solid grunnlag for å bygge intelligente, kontekstavhengige chat-automatiseringer som kan tilpasses mange ulike applikasjoner.