Prompt
Crie um template de prompt com variáveis dinâmicas ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
Agente de Suporte ao Cliente com IA para LiveAgent
Este fluxo de trabalho automatiza o suporte ao cliente da sua empresa integrando conversas do LiveAgent, extraindo dados relevantes das conversas, gerando respostas com modelos de IA e recuperando documentos da base de conhecimento. O agente de IA gerencia as solicitações de suporte recebidas, enriquece o contexto a partir das fontes de conhecimento e entrega respostas concisas e profissionais em um formato amigável ao cliente.
Fluxos
Como o Fluxo de IA funciona
- Receber Solicitação do Cliente.
- Coleta as mensagens recebidas dos clientes como entrada inicial para o fluxo de trabalho.
- Recuperar Dados da Conversa no LiveAgent.
- Gera URLs da API do LiveAgent e busca registros de conversas relacionadas à solicitação do cliente.
- Extrair e Processar Conteúdo da Conversa.
- Analisa as respostas da API para extrair dados-chave da conversa e, em seguida, utiliza IA para resumir ou extrair trechos relevantes para análise posterior.
- Enriquecer com Base de Conhecimento & Agente de IA.
- Recupera contexto relevante da base de conhecimento e utiliza um agente de IA para gerar uma resposta precisa e útil ao cliente.
- Entregar Resposta Final.
- Formata e entrega a resposta gerada pela IA ao cliente, garantindo que a resposta seja clara, profissional e contenha as informações necessárias.
Prompts usados neste fluxo
Prompt
Crie um template de prompt com variáveis dinâmicas ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
Gerador
Gere texto usando o prompt de entrada e o modelo LLM selecionado.
Agente de Chamada de Ferramentas
Um agente que chama ferramentas.
Componentes usados neste fluxo
Abaixo está uma lista completa de todos os componentes usados neste fluxo para alcançar sua funcionalidade. Os componentes são os blocos de construção de cada Fluxo de IA. Eles permitem criar interações complexas e automatizar tarefas conectando várias funcionalidades. Cada componente serve a um propósito específico, como lidar com a entrada do usuário, processar dados ou integrar com serviços externos.
ChatInput
O componente Chat Input no FlowHunt inicia as interações do usuário capturando mensagens do Playground. Ele serve como ponto de partida para os fluxos, permitindo que o workflow processe entradas baseadas em texto e arquivos.
Componente Prompt no FlowHunt
Saiba como o componente Prompt do FlowHunt permite definir o papel e o comportamento do seu bot de IA, garantindo respostas relevantes e personalizadas. Personalize prompts e modelos para fluxos de chatbot eficazes e sensíveis ao contexto.
Criar Dados
O componente Criar Dados permite gerar dinamicamente registros de dados estruturados com um número personalizável de campos. Ideal para fluxos de trabalho que exigem a criação de novos objetos de dados em tempo real, ele suporta configuração flexível de campos e integração perfeita com outras etapas de automação.
Requisição de API
Integre dados e serviços externos ao seu fluxo de trabalho com o componente Requisição de API. Envie requisições HTTP facilmente, defina cabeçalhos, corpo e parâmetros de consulta personalizados, e utilize múltiplos métodos como GET e POST. Essencial para conectar suas automações a qualquer API ou serviço web.
Analisar Dados
O componente Analisar Dados transforma dados estruturados em texto simples usando templates personalizáveis. Ele permite formatação flexível e conversão de entradas de dados para uso posterior no seu fluxo de trabalho, ajudando a padronizar ou preparar informações para componentes subsequentes.
LLM OpenAI
O FlowHunt suporta dezenas de modelos de geração de texto, incluindo modelos da OpenAI. Veja como utilizar o ChatGPT em suas ferramentas e chatbots de IA.
Gerador
Explore o componente Gerador no FlowHunt—geração de texto poderosa com IA usando o modelo LLM de sua escolha. Crie respostas dinâmicas para chatbots combinando prompts, instruções de sistema opcionais e até imagens como entrada, tornando-o uma ferramenta central para construir fluxos de trabalho inteligentes e conversacionais.
Agente de Chamada de Ferramentas
Explore o Agente de Chamada de Ferramentas no FlowHunt—um componente avançado de workflow que permite que agentes de IA selecionem e utilizem ferramentas externas de forma inteligente para responder a consultas complexas. Ideal para construir soluções de IA inteligentes que exigem uso dinâmico de ferramentas, raciocínio iterativo e integração com múltiplos recursos.
Recuperador de Documentos
O Recuperador de Documentos da FlowHunt melhora a precisão da IA ao conectar modelos generativos aos seus próprios documentos e URLs atualizados, garantindo respostas confiáveis e relevantes usando a Geração Aumentada por Recuperação (RAG).
Componente de Histórico de Conversa
O componente de Histórico de Conversa no FlowHunt permite que chatbots se lembrem de mensagens anteriores, garantindo conversas coerentes e melhor experiência do cliente, otimizando o uso de memória e tokens.
Saída do Chat
Descubra o componente Saída do Chat no FlowHunt—finalize as respostas do chatbot com saídas flexíveis e em múltiplas partes. Essencial para conclusão de fluxos e criação de chatbots de IA avançados e interativos.
Descrição do fluxo
Objetivo e benefícios
Descrição do Fluxo de Trabalho
Este fluxo de trabalho foi projetado para automatizar e escalar tarefas avançadas de suporte ao cliente e recuperação de conhecimento, utilizando LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Porte), criação dinâmica de dados, requisições externas de API (como LiveAgent) e busca automatizada de documentos. É especialmente útil para organizações que buscam simplificar processos de suporte, responder a perguntas de clientes com respostas contextualizadas e integrar consultas à base de conhecimento com interações em sistemas externos.
Visão Geral de Alto Nível
O fluxo de trabalho orquestra estes passos principais:
- Recebe a entrada do usuário (via chat)
- Constrói requisições dinâmicas de API com base na entrada do usuário e no contexto
- Recupera e analisa dados de fontes externas (ex: LiveAgent)
- Utiliza LLMs para extrair e resumir informações relevantes das respostas
- Enriquece as respostas utilizando busca de documentos da base de conhecimento
- Usa um agente alimentado por LLM para gerar respostas prontas para o cliente, sempre fundamentadas no contexto recuperado
- Apresenta a resposta de volta ao usuário
Componentes e Fluxo Principal
| Etapa | Componente | Finalidade |
|---|---|---|
| 1 | Chat Input | Aceita perguntas ou mensagens do usuário |
| 2 | Prompt Template | Forma URLs dinâmicas para requisições de API, substituindo entrada do usuário e contexto em modelos pré-definidos |
| 3 | API Request | Envia requisições HTTP (GET/POST) para APIs externas (ex: LiveAgent), incluindo parâmetros e corpo conforme necessário |
| 4 | Parse Data | Converte respostas de API (JSON/dados) em texto simples ou prompts estruturados para processamento por LLM |
| 5 | LLM Generator | Usa um LLM (ex: OpenAI GPT-4.1) para extrair seções específicas (ex: “Preview”) dos dados de entrada |
| 6 | Tool Calling Agent | Um agente LLM que recebe todo o contexto, histórico e ferramentas, guiado por um prompt de sistema personalizado |
| 7 | Document Retriever | Busca fontes de conhecimento por documentos relevantes baseando-se na pergunta do usuário |
| 8 | Chat Output | Apresenta a resposta final ou mensagens ao usuário |
Etapas Detalhadas
1. Entrada do Usuário e Coleta de Contexto
- O processo inicia com um nó Chat Input, onde a mensagem do usuário é recebida.
- O nó Chat History recupera as últimas N mensagens, possibilitando respostas contextualizadas.
- Um Prompt Template utiliza a entrada do usuário e o histórico para gerar dinamicamente uma URL para a API externa (por exemplo, para buscar a transcrição de uma conversa no LiveAgent).
2. Construção da Requisição de API
- Nós Create Data permitem a construção dinâmica de parâmetros de consulta ou corpo de requisições (incluindo armazenamento seguro de chaves de API ou outros campos necessários).
- A URL e os parâmetros gerados são enviados para um nó API Request, que interage com sistemas externos (como LiveAgent) para buscar os dados necessários.
3. Análise e Pré-processamento de Dados
- As respostas das APIs são processadas usando nós Parse Data, transformando dados brutos em texto estruturado ou extraindo apenas os campos relevantes.
- Esses dados analisados são passados ao nó LLM Generator, responsável por extrair informações específicas (ex: a seção “Preview”) usando uma mensagem de sistema bem definida.
4. Enriquecimento com Conhecimento
- Paralelamente, o nó Document Retriever permite ao sistema buscar dentro de bases de conhecimento internas por documentos altamente relevantes à solicitação do usuário, enriquecendo ainda mais o agente com contexto autoritativo. Esta ferramenta fica disponível ao agente LLM.
5. Geração da Resposta pelo Agente LLM
- O nó Tool Calling Agent é um poderoso agente baseado em LLM que:
- Recebe entrada do usuário, respostas da API, histórico do chat e acesso às ferramentas (Document Retriever, Contact Human Assist, etc.)
- É guiado por um prompt de sistema detalhado especificando:
- Sempre utilizar fontes autoritativas (ex: Document Retriever, knowledge_source_tool)
- Nunca inventar respostas ou URLs
- Fazer perguntas de esclarecimento se necessário
- Formatar respostas de modo simpático, profissional e conciso
- Utilizar listas com marcadores, texto em negrito e emojis para tornar as respostas envolventes
- Sempre responder em eslovaco (ou no idioma detectado do usuário), usando tom de e-mail
- Escalar para suporte humano se a dúvida não puder ser resolvida
- Isso garante que toda resposta ao cliente seja precisa, baseada em contexto, conforme as políticas da empresa e altamente escalável.
6. Saída para o Usuário
- A resposta final gerada (pelo agente LLM) é analisada, formatada e então entregue ao usuário via nós Chat Output.
Notas e Boas Práticas
- Chave de API e Link do LiveAgent: O fluxo de trabalho inclui nós de nota lembrando o usuário de inserir sua chave de API e substituir
YOURLINKnos templates de prompt pelo URL real da sua instância do LiveAgent. - Segurança e Conformidade: Chaves de API e dados sensíveis são tratados usando nós de dados dinâmicos, minimizando o risco de exposição acidental.
- Extensibilidade: O design modular permite fácil adição de novas ferramentas, transformações de dados ou canais de saída.
Por que este fluxo é útil para Escala e Automação?
- Automação ponta-a-ponta: Integra múltiplas fontes de dados (chat ao vivo, APIs, base de conhecimento) e automatiza o processo de decisão e resposta.
- Raciocínio Potencializado por LLM: Utiliza LLMs de última geração para compreensão contextual, extração de informações e comunicação humanizada.
- Suporte consistente e de alta qualidade: O prompt do agente reforça políticas da empresa, tom, caminhos de escalonamento e garante que nenhum dado inventado seja fornecido.
- Integração rápida com sistemas externos: Adapte-se facilmente a diferentes APIs ou bases de conhecimento atualizando templates de prompt e nós de conexão.
- Escalonamento para Humanos: Transfere automaticamente casos complexos a atendentes humanos, garantindo cobertura para situações fora do padrão.
- Escalabilidade: Pode lidar com grandes volumes de solicitações em paralelo, com precisão e conformidade consistentes.
Tabela Resumo dos Principais Nós
| Tipo de Nó | Função Principal |
|---|---|
| Note | Lembretes e instruções para configuração |
| Chat Input/Output | Pontos de interação com o usuário |
| Chat History | Fornece contexto de interações anteriores |
| Create Data | Monta dinamicamente dados para requisições de API |
| Prompt Template | Gera URLs de consulta ou prompts |
| API Request | Interage com serviços externos |
| Parse Data | Transforma dados brutos para consumo por LLM |
| LLM Generator | Extrai/processa informações usando LLM |
| Document Retriever | Busca fontes internas de conhecimento |
| Tool Calling Agent | Orquestra ferramentas e gera resposta |
Este fluxo de trabalho é ideal para automatizar o suporte ao cliente, integrar com sistemas externos de tickets ou chat e garantir que as respostas geradas por LLM estejam sempre baseadas no conhecimento autoritativo da empresa. Pode ser a espinha dorsal de um assistente de suporte inteligente e escalável, pronto para uso corporativo.
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