Slack-integrasjon

Slack-integrasjon

Koble FlowHunt til Slack for å jobbe med AI der teamet ditt samarbeider, effektivisere arbeidsflyter og forbedre kundeservice med sanntids assistanse.

Denne integrasjonen lar deg ta med enhver Flow inn i ditt Slack-arbeidsområde, slik at du kan samarbeide med AI der du allerede jobber, spare tid, og holde alt på ett sted.

Dette kan FlowHunt-integrasjonen hjelpe deg med:

  • AI-assistent Flow: La en AI-bot svare på kunnskapsbase-spørsmål, hjelpe deg med enkle oppgaver, og bidra til å skrive bedre.

  • Kundeservice-integrasjon: Overvåk chatbot-samtaler, få varsel når AI trenger hjelp, og hopp inn i enhver chatbot-samtale direkte fra Slack.

  • Egendefinerte verktøy: Bygg og distribuer kanalspesifikke verktøy for å forenkle daglige arbeidsflyter og øke produktiviteten.

Slik integrerer du Slack i FlowHunt

  1. Gå til Integrasjoner i hovedmenyen til venstre.
  2. Finn Slack-integrasjonen og klikk på Integrer.
Slack integration
  1. Du blir sendt til Slacks integrasjonsskjerm, som informerer deg om at Flo ber om tilgang til arbeidsområdet ditt.
  2. Hvis du har mer enn ett arbeidsområde, bruk rullegardinvelgeren øverst til høyre:
Slack pick workspace
  1. Når du har valgt riktig arbeidsområde, se gjennom tillatelsene og klikk Tillat.
Slack request access

Hvis du ønsker å integrere et arbeidsområde du ikke er administrator for, må du sende en installasjonsforespørsel til arbeidsområdets administrator.

  1. Du får beskjed om at integrasjonen er vellykket.
Slack integration success
  1. Gå til ditt Slack-arbeidsområde. Du skal nå se Flowhunt som en av de installerte appene:
Slack Flowhunt installed

Nå som kontoen din er koblet til, er det på tide å begynne å bygge Flows du vil bruke.

Oversikt over Slack-komponenter

Gå tilbake til FlowHunt og åpne Flow-editoren.

Du vil merke at det finnes to Slack-relaterte komponenter:

  • Slack Message Received
  • Slack Send Message

Disse fungerer som start- og endepunkter for Slack-responser og styrer når og hvordan Flowet interagerer med din Slack-kanal.

Slack Message Received

Slack message received

Denne komponenten representerer starten på Slack-samtalen med FlowHunt. Du kan se på den som en trigger-komponent. Den lar deg også styre når, hvor og hvordan Flo sine svar blir utløst.

Komponenthåndtak

Denne komponenten har tre utgangshåndtak som ruter og styrer oppførselen etter ulike handlinger i Slack. Siden denne komponenten alltid står først i et Flow eller Subflow, har den ikke noe inngangshåndtak.

  • Etter Bot Stop: Styrer hva som skjer etter at boten er blitt deaktivert manuelt via Slack.
  • Etter Bot Start: Styrer hva som skjer etter at boten er blitt reaktivert via Slack.
  • Vanlig melding: Styrer hva som skjer etter at Slack-brukeren (deg) sender en melding.

Komponentinnstillinger

  • Kanal: Velg kanalene du ønsker å legge til FlowHunt i.
  • Arbeidsområde: Velg arbeidsområdet du ønsker å legge til FlowHunt i.

Å sette opp kanaler og arbeidsområde er nødvendig for at Flowet skal fungere.

Utløs kun ved omtale

Denne innstillingen styrer hvordan du utløser et svar fra Flo:

  • Hvis avkrysset ikke er valgt: Flo vil svare på hver eneste melding sendt i den valgte kanalen eller tråden. Dette er flott for kanaler som kun brukes til å snakke med FlowHunt, for eksempel kundeservice-chatbot-kanaler. Du bør ikke bruke dette i interne kanaler hvor folk snakker sammen, da FlowHunt vil forstyrre alle samtaler.
  • Hvis avkrysset er valgt: Boten svarer kun når den blir kalt på. Du kan kalle på Flo ved å bruke @flowhunt-omtale. Vi anbefaler dette når du trenger rask hjelp med å hente eller oppsummere informasjon, spesielt i travle kanaler.

Slack Send Message

Slack Send Message

Denne komponenten representerer Flowhunts Slack-meldinger tilbake til deg. Den lar deg styre hvor, hvordan og til hvem Flo sender svar.

Komponenthåndtak

  • Slack-melding: Dette inngangshåndtaket spesifiserer hva som sendes som melding. Det vil vanligvis være utdata fra en AI-agent eller AI-generator. Å koble til inngang er nødvendig.
  • Etter melding sendt: Dette utgangshåndtaket lar deg definere videre handlinger og oppførsel etter at FlowHunt har svart. Å koble til dette håndtaket er valgfritt.

Komponentinnstillinger

  • Formater som Markdown: Hvis valgt, blir meldingene formatert i Markdown. Hvis ikke valgt, har meldingene ingen formatering.
  • Følg opp i tråd: Sikrer at FlowHunt fortsetter å lytte og svare i samtaletråder den har blitt inkludert i, for eksempel kundeservicesamtaler.
  • Omtaler: FlowHunt må noen ganger varsle deg. For eksempel når en kundeservicechatbot-bruker ønsker å bli satt over til et menneske. FlowHunt får da din oppmerksomhet ved å bruke omtalen du har valgt.
  • Tråd-tidsstempel: Lar deg begrense FlowHunt til kun én tråd.
  • Kanal: Velg kanalene du ønsker å legge til FlowHunt i.
  • Arbeidsområde: Velg arbeidsområdet du ønsker å legge til FlowHunt i.

Merk: Du må velge kanaler og arbeidsområder i begge komponentene, siden det finnes bruksområder der du kun bruker én av komponentene, eller der du ønsker å få svar i ulike eller flere kanaler.

Slik bruker du Slack-integrasjonen

Ulike bruksområder krever ulike måter å bruke Slack-komponentene på. La oss se på de to mest populære tilfellene.

AI-assistent Flow

Det første hovedeksempelet på Slack-integrasjon vi dekker, er den enkle AI-assistent Flowen. Denne Flowen lar deg legge til Flo-boten i forskjellige kanaler og chatte med den, slik at den kan svare på kunnskapsbase-spørsmål eller hjelpe deg å skrive bedre.

Den enkleste versjonen av denne Flowen krever bare tre komponenter:

  • Slack Message Received
  • AI-agent
  • Slack Send message
  1. Koble Slack Message Received til AI-agenten ved å bruke Vanlig melding-håndtaket.
  2. Koble agentens melding-utgang til inngangen på Slack Send message-komponenten.
Slack AI Assistant
  1. Sett begge Slack-komponentene til samme arbeidsområde og kanal. Juster de andre innstillingene som du ønsker.
  2. Husk å informere agenten om hva den skal gjøre. Trenger du hjelp med å sette opp AI-agenten, kan du se denne guiden.

Denne enkle Flowen lar deg snakke med OpenAIs GPT4o-modell via Slack. For å gjøre den til en ekte AI-assistent, vurder å legge til andre komponenter som:

  • Chat-historikk slik at Flowen kan huske kontekst.
  • Andre LLM-komponenter for å bytte fra standard GPT-4o til en av de mange modellene FlowHunt støtter.
  • Verktøy slik at agenten din kan hente informasjon eller utføre oppgaver.

Her er et eksempel på en Flow som bruker Claude Sonnet 3.5 som LLM i stedet for OpenAIs modeller. For verktøy har den tilgang til verifisert informasjon fra intern kunnskapsbase via Document Retriever-komponenten, men kan også søke på Google i sanntid. Til slutt har vi selvfølgelig chat-historikk:

Slack AI assistant advanced

Gå til Flow-biblioteket og hent denne Flowen som en ferdig mal.

Nå kan denne boten svare på spørsmålene dine med oppdatert informasjon og føre en samtale om dataene.

Slack kundeservice-flow

Det andre viktige bruksområdet er å koble din AI-kundeservicechatbot til Slack. Dette lar deg ikke bare overvåke alle chatbot-samtaler, men også hoppe inn når som helst og la chatboten varsle deg når den trenger hjelp.

Dette kalles menneske i loopen og forbedrer AI med menneskelig ekspertise for nøyaktighet, feilreduksjon og etisk etterlevelse på tvers av ulike bruksområder. Med andre ord, det er når AI lar deg vite hva som skjer og proaktivt ber deg ta over i chatbot-vinduet i stedet for bare å gi brukerne muligheten til å kontakte deg selv.

Alle disse scenarioene krever en del bevegelige deler for å fungere. Du kan hoppe over alt bryet og hente denne Flowen som en mal fra Flow-biblioteket.

Vi kan dele denne Flowen inn i tre hoveddeler. Først bygger vi selve kundeservice-chatboten. Deretter kommer triggerne som lar deg ta over via Slack. Den siste delen er enkle forbedringer i brukervennlighet. La oss starte med å bygge chatboten først.

Del 1: Lage Chatbot-Subflowet

  1. Som vanlig starter enhver chatbot-relatert Flow med chat-innskrivnings-triggeren.
  2. Nå setter vi opp eskaleringen. Start med å koble Eskalering Gateway til Chat Input:
Slack Escalation
  1. Her avgjør AI om den skal ta “Menneskelig eskalering” eller “Bot-escalering”. Altså, om den skal svare selv eller be om din hjelp.
  2. Koble videre Slack Send Message-komponenten til begge ruter. Denne komponenten sørger for at begge valg blir rapportert tilbake til Slack-kanalen og at du holder deg oppdatert på avgjørelsene.
Send message Slack integration
  1. Åpne innstillingene for Slack Send Message og angi Arbeidsområde og Kanal (eller kanaler) der chatboten skal være aktiv. Velg samme arbeidsområde og kanaler i begge komponentene:
Send Slack message Settings
  1. Åpne nå Slack Send Message-komponenten koblet til menneskelig eskalering. Dette er der boten varsler deg om at den trenger hjelp. Du må sette opp en Omtale for å varsle riktige personer. Vi anbefaler å bruke @here, som varsler alle kanalmedlemmer som er online.
  2. Hvis du ønsker å bli varslet om hver melding fra brukeren, kan du også sette opp en Omtale for Send Slack Message koblet til botens svar.
  3. Selvfølgelig må boten også svare brukeren i chatten. Det er her en AI-agent kommer inn. Koble Bot-svar-håndtaket til en AI-agent-inngang:
Slack with AI Agent
  1. Siste steg er å legge til utganger til agenten. Vi vil at den skal svare brukerne i chat, men også lytte til svar via Slack. Derfor kobler vi AI-agenten til både Slack Send Message og Chat-utgang:
Slack with AI Agent outputs
  1. Sett opp samme Arbeidsområde og Kanal som ellers.

Nå har vi en enkel GPT-4o chatbot som kan avgjøre når den ikke kan svare og trenger din hjelp. Men dette er langt fra en komplett kundeservice-chatbot. La oss legge til alle de andre funksjonene en god kundeservice-chatbot bør ha.

Del 2: Kundeservice-chatbot

Vi trenger å legge til et par

Vanlige spørsmål

Hva gjør FlowHunts Slack-integrasjon?

Den lar deg ta med enhver Flow inn i ditt Slack-arbeidsområde, muliggjør sanntids AI-assistanse, automatiserer oppgaver, overvåker kundeservice-samtaler og styrer verktøy – alt innenfor Slack.

Hvordan integrerer jeg Slack med FlowHunt?

Gå til Integrasjoner i FlowHunt-menyen, finn Slack-integrasjon, og klikk Integrer. Følg deretter instruksjonene for å autorisere og koble til ditt Slack-arbeidsområde.

Hva er vanlige bruksområder for Slack-integrasjon?

Populære bruksområder inkluderer å bygge en AI-assistent for teamet ditt, overvåke og ta over kundeservice-samtaler, automatisere arbeidsflyter og distribuere produktivitetsverktøy spesifikke for kanaler.

Kan jeg kontrollere når AI svarer i Slack?

Ja, du kan konfigurere boten til kun å svare når den blir nevnt, eller til å svare på hver melding i valgte kanaler. Dette hjelper deg å styre hvordan og når AI interagerer med teamet ditt.

Hva betyr ‘menneske i loopen’ i Slack-integrasjon?

‘Menneske i loopen’ lar deg bli varslet og ta over samtaler fra AI-chatboten direkte i Slack, noe som sikrer smidige overganger og høy kvalitet på supporten.

Prøv FlowHunts Slack-integrasjon

Øk produktiviteten og effektiviser samarbeidet ved å bringe AI-drevet automatisering og kundeservice direkte inn i ditt Slack-arbeidsområde.

Lær mer

Legge til o1 Preview i Slack: Dette bør du vite
Legge til o1 Preview i Slack: Dette bør du vite

Legge til o1 Preview i Slack: Dette bør du vite

Integrer GPT-o1 preview med Slack ved hjelp av Flowhunt for å lage en kraftig Slackbot som besvarer spørsmål, automatiserer oppgaver og styrker samarbeid i team...

3 min lesing
Slack AI +5
Din Slack-arbeidsplassassistent, superladet med GPT-4o Mini
Din Slack-arbeidsplassassistent, superladet med GPT-4o Mini

Din Slack-arbeidsplassassistent, superladet med GPT-4o Mini

Integrer GPT-4o Mini med Slack ved hjelp av Flowhunt for å lage en kraftig Slackbot som svarer på spørsmål, automatiserer oppgaver og forbedrer samarbeid i team...

4 min lesing
Slack AI +5
FlowHunt 2.6.12: Slack-integrasjon, intensjonsklassifisering og mer
FlowHunt 2.6.12: Slack-integrasjon, intensjonsklassifisering og mer

FlowHunt 2.6.12: Slack-integrasjon, intensjonsklassifisering og mer

FlowHunt 2.6.12 introduserer Slack-integrasjon, intensjonsklassifisering og Gemini-modellen, som forbedrer AI-chatbotens funksjonalitet, kundeinnsikt og teamarb...

2 min lesing
FlowHunt AI Chatbot +5