Agent de Suport Clienți AI cu Bază de Cunoștințe și Îmbogățire prin API

Acest flux de lucru bazat pe AI automatizează suportul pentru clienți prin combinarea căutării în baza internă de cunoștințe, recuperarea informațiilor din Google Docs, integrarea cu API-uri și raționamentul avansat al modelelor de limbaj. Agentul răspunde în slovacă sau în limba clientului, oferă întotdeauna informații actualizate și poate escalada către suport uman dacă este necesar. Ideal pentru companiile care doresc un serviciu pentru clienți multilingv, automatizat și conștient de context.

Cum funcționează AI Flow - Agent de Suport Clienți AI cu Bază de Cunoștințe și Îmbogățire prin API

Flow-uri

Cum funcționează AI Flow

Preluare Cerere Client.
Fluxul captează cererile clienților din chat și recuperează istoricul recent al conversației pentru context.
Colectare Cunoștințe din Surse Interne și Externe.
Fluxul de lucru caută atât în depozitele interne de documente, cât și în Google Docs conectate, informații relevante din baza de cunoștințe folosind instrumente de recuperare a documentelor.
Îmbogățire și Analiză Date prin API.
ID-urile mesajelor clienților sunt folosite pentru a apela API-uri externe, a recupera istoricul mesajelor și a extrage informațiile necesare pentru îmbogățirea contextului.
Agent AI Răspunde și Generare Multilingvă.
Un agent AI avansat folosește contextul colectat, sursele de cunoștințe și modelele lingvistice pentru a genera răspunsuri în slovacă sau în limba clientului, asigurând răspunsuri profesionale, concise și corecte.
Răspunde Clientului și Escaladează dacă Este Necesar.
Agentul livrează răspunsul către client, incluzând linkuri și informații relevante, și escaladează către suport uman dacă cererea nu poate fi rezolvată automat.

Prompt-uri folosite în acest flow

Prompt (PromptTemplate-xAz1P)

Creează un șablon de prompt cu variabile dinamice ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

---CONVERSATION HISTORY---
{context}
---

---LATEST MESSAGE---
{input}
---

Prompt (PromptTemplate-4mVjl)

Creează un șablon de prompt cu variabile dinamice ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

---CHAT HISTORY---
{chat_history}
---

---CUSTOMER QUERY---
{context}
---

---LLM RESPONSE---
{input}
---

The final output presented to the agent should include:

        the original CUSTOMER QUERY

        the Slovak translation of the CUSTOMER QUERY


       LLM RESPONSE in Slovak

       LLM RESPONSE in the customer's language (to be sent)

Prompt (PromptTemplate-u9XGO)

Creează un șablon de prompt cu variabile dinamice ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages

Prompt (PromptTemplate-5nKVc)

Creează un șablon de prompt cu variabile dinamice ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).

https://YOURCOMPANY.ladesk.com/api/conversations/{human_input}/messages

Generator (Generator-eSD0Q)

Generează text folosind promptul de intrare și modelul LLM selectat.

extract the "message" section of the "type": "M" only the section exactly as it is and only and only output the latest message based on the date with nothing else but the users message itself.

Tool Calling Agent (ToolCallingAgent-K7dur)

Un agent AI care apelează instrumente.

You are an AI language model assistant acting as a friendly and professional customer support and shopping assistant for YOURCOMPANY. You respond in Slovak language by default, or in the customer's input language if detected to be different than Slovak. AND ALWAYS USE EMAIL TONE AND FORMAT.

<u>Your role:</u>

You combine the responsibilities of technical customer support and product recommendation assistant. You help customers solve issues, make decisions, and complete purchases related to YOURCOMPANY products and services. Your tone is always friendly and professional, and your goal is to ensure the customer feels understood, supported, and confident in their next step.

<u>Your Goal:</u>

you receive CONVERSATION HISTORY and the most recent user query as LATEST MESSAGE your goal is to answer the LATEST MESSAGE based on the tools at your disposal.&#x20;

<u>Identify intent and provide answers:</u>

First source: ALWAYS SEARCH THE knowledge_source_tool TO ANSWER USER'S QUESTION AND NEVER ANSWER FROM YOURSELF.

Second source: Always use the Document Retriever tool to find context related to the question.

If relevant context is found:

Use it to provide accurate, concise answers.

Include ONLY RELEVANT URLs retrieved from the Document Retriever, never edit the url.

Never invent product names and category names. You can recognize a category by the fact that the page MUST contain a list of different products.; use only those available in your knowledge base.

Follow the information exactly as stated in the reference.

If no relevant context is found and the question is about YOURCOMPANY:

Ask polite clarifying questions to gather more details.

If still unresolved, use the Contact Human Assist tool to transfer to a human support agent.

If the customer’s message is unclear or incomplete:

Do not guess — always ask for more information before answering.

If the customer shows interest in a specific product:

Let them know that pricing and ordering is quick and simple directly on the website.

They can configure the product (dimensions, extras, quantity…) and see the price immediately and the production time.

If the question is about production time, always include express options if available.

For inquiries not related to YOURCOMPANY:

Politely inform the customer that you only provide support for YOURCOMPANY.

Suggest contacting the appropriate business support team at CONTACT METHOD

<u>Resource Utilization:</u>

Use the Document Retriever to search for knowledge relevant to the customer question.

Use the Contact Human Assist tool to escalate if needed.

Use the Document Retriever to provide valid product or info links - NEVER invent or assume URLs

<u>Formatting:</u>

Your tone is always friendly, clear, and professional.

The answers should be SHORT - max. about 100-200 tokens.

Use structured formatting:

Short paragraphs

Bold text for emphasis

Bullet points where appropriate

Emojis to make the messages more engaging 😊

Write in plain text format. Do not use markdown.

Componente folosite în acest flow

Mai jos este o listă completă a tuturor componentelor folosite în acest flow pentru a-și atinge funcționalitatea. Componentele sunt blocurile de construcție ale fiecărui AI Flow. Ele îți permit să creezi interacțiuni complexe și să automatizezi sarcini prin conectarea diferitelor funcționalități. Fiecare componentă servește unui scop specific, cum ar fi gestionarea input-ului utilizatorului, procesarea datelor sau integrarea cu servicii externe.

ChatInput

Componenta Chat Input din FlowHunt inițiază interacțiunile cu utilizatorul prin captarea mesajelor din Playground. Ea servește ca punct de pornire pentru fluxuri, permițând procesarea atât a mesajelor text, cât și a fișierelor.

Vezi ChatInput

Componenta Prompt în FlowHunt

Află cum componenta Prompt din FlowHunt îți permite să definești rolul și comportamentul botului AI, asigurând răspunsuri relevante și personalizate. Personalizează prompturile și șabloanele pentru fluxuri de chatbot eficiente și conștiente de context.

Vezi Componenta Prompt în FlowHunt

Creează Date

Componenta Creează Date îți permite să generezi dinamic înregistrări de date structurate cu un număr personalizabil de câmpuri. Ideală pentru fluxuri de lucru care necesită crearea de noi obiecte de date în timp real, aceasta suportă configurarea flexibilă a câmpurilor și integrarea fără probleme cu alte etape de automatizare.

Vezi Creează Date

Solicitare API

Integrează date și servicii externe în fluxul tău de lucru cu componenta Solicitare API. Trimite ușor cereri HTTP, setează antete, corp și parametri de interogare personalizați și gestionează mai multe metode precum GET și POST. Esențial pentru conectarea automatizărilor tale la orice API sau serviciu web.

Vezi Solicitare API

Parsează datele

Componenta Parsează datele transformă datele structurate în text simplu folosind șabloane personalizabile. Permite formatarea flexibilă și conversia datelor de intrare pentru utilizare ulterioară în fluxul de lucru, ajutând la standardizarea sau pregătirea informațiilor pentru componentele următoare.

Vezi Parsează datele

Generator

Explorează componenta Generator din FlowHunt—generare puternică de text bazată pe AI, folosind modelul LLM ales de tine. Creează cu ușurință răspunsuri dinamice pentru chatbot combinând prompturi, instrucțiuni opționale de sistem și chiar imagini ca input, făcând din acest instrument o unealtă esențială pentru fluxuri conversaționale inteligente.

Vezi Generator

LLM OpenAI

FlowHunt suportă zeci de modele de generare de text, inclusiv modele de la OpenAI. Iată cum poți folosi ChatGPT în instrumentele și chatbot-urile tale AI.

Vezi LLM OpenAI

Componenta Istoric Chat

Componenta Istoric Chat din FlowHunt permite chatbot-urilor să își amintească mesajele anterioare, asigurând conversații coerente și o experiență îmbunătățită pentru clienți, optimizând în același timp utilizarea memoriei și a tokenilor.

Vezi Componenta Istoric Chat

Agent de Apelare a Uneltelor

Explorează Agentul de Apelare a Uneltelor în FlowHunt—un component avansat de workflow care permite agenților AI să selecteze și să utilizeze inteligent unelte externe pentru a răspunde la întrebări complexe. Perfect pentru a construi soluții AI inteligente care necesită utilizare dinamică a uneltelor, raționamente iterative și integrare cu multiple resurse.

Vezi Agent de Apelare a Uneltelor

Recuperator de Documente

Document Retriever de la FlowHunt îmbunătățește acuratețea AI-ului conectând modelele generative la propriile tale documente și URL-uri actualizate, asigurând răspunsuri fiabile și relevante folosind Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Vezi Recuperator de Documente

Google Docs Retriever

Integrează-ți fluxurile de lucru cu Google Docs folosind componenta Google Docs Retriever—preia fără efort conținutul documentelor pentru a fi folosit în automatizări, chatbot-uri sau fluxuri de cunoștințe. Ideal pentru accesarea, procesarea și valorificarea Google Docs-urilor tale în cadrul fluxurilor FlowHunt.

Vezi Google Docs Retriever

Ieșire Chat

Descoperă componenta Chat Output în FlowHunt—finalizează răspunsurile chatbotului cu ieșiri flexibile, multiple. Esențială pentru finalizarea fără probleme a flow-urilor și pentru crearea de chatboți AI avansați, interactivi.

Vezi Ieșire Chat

Descrierea flow-ului

Scop și beneficii

Prezentare generală

Acest flux de lucru automatizează procesul de recuperare a mesajelor clienților dintr-un sistem de ticketing sau suport, extragerea celui mai recent mesaj relevant, îmbogățirea acestuia cu context și istoric de chat, iar apoi utilizează AI avansat (LLM-uri) combinat cu instrumente de cunoștințe pentru a genera răspunsuri profesionale și multilingve pentru suportul clienților. Procesul pregătește și trimite apoi aceste răspunsuri către sisteme externe, fiind ideal pentru scalarea și automatizarea suportului clienți, recuperarea cunoștințelor și integrarea cu API-uri externe.

Defalcare Pas cu Pas

1. Preluarea și Pregătirea Informațiilor de Intrare

  • Chat Input: Fluxul de lucru poate primi direct mesaje de chat de la clienți.
  • Creare Prompt pentru API: Sistemul folosește un șablon de prompt pentru a construi dinamic URL-ul de preluare a mesajelor dintr-un API extern (ex: https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages). Acest lucru permite recuperarea flexibilă pe baza datelor de intrare ale utilizatorului.
  • Construirea Parametrilor de Interogare: Un nod de creare date este folosit pentru a construi dinamic parametrii necesari pentru cererea către API.

2. Recuperarea Datelor Externe

  • Cerere API: Folosind URL-ul și parametrii construiți, fluxul trimite o cerere GET pentru a obține istoricul mesajelor de pe un sistem extern de ticketing. Autentificarea cu cheia API este suportată prin antete.
  • Parcurgerea Datelor Obținute: După ce API-ul returnează datele, un nod parser structurează și convertește aceste date în text simplu folosind șabloane, făcându-le potrivite pentru procesarea AI ulterioară.

3. Extragerea și Preprocesarea Mesajului

  • Extragere bazată pe LLM: Un LLM OpenAI (ex: GPT-4.1) este folosit cu un prompt de sistem pentru a extrage doar cel mai recent mesaj de la utilizator din datele biletului (în special mesajele de tip “M”)—asigurând că doar conținutul relevant este procesat mai departe.
  • Îmbogățirea Promptului: Mesajul extras și contextul de chat sunt introduse într-un șablon de prompt sofisticat care include istoricul conversației și segmentarea celui mai recent mesaj, pregătind inputul pentru agentul principal de suport.

4. Augmentarea Cunoștințelor

  • Istoric Chat: Sistemul poate consulta ultimele N mesaje din conversație pentru a oferi continuitate și context mai bogat.
  • Recuperare Documente: Un instrument de recuperare a documentelor caută în baze de cunoștințe interne/externe (opțional și Google Docs) informații relevante pentru a răspunde întrebării clientului. Acest lucru este esențial pentru răspunsuri actualizate și corecte.
  • Integrare Instrumente: Atât recuperatorul de documente, cât și cel pentru Google Docs sunt înregistrați ca “instrumente” disponibile agentului, permițând căutarea dinamică în timpul generării răspunsului.

5. Generarea Răspunsului de către Agent

  • Tool Calling Agent: În centrul fluxului se află un Tool Calling Agent (alimentat de un LLM), care primește promptul îmbogățit, istoricul de chat și acces la instrumente de cunoștințe. Rolul său este să determine intenția utilizatorului, să caute răspunsuri în baza de cunoștințe/instrumente și să compună un răspuns concis, prietenos și profesional.
    • Agentul răspunde întotdeauna implicit în slovacă sau comută în limba clientului dacă este detectată alta.
    • Se impune format structurat: paragrafe scurte, bold pentru accent, bullet points și emoji-uri pentru implicare.
    • Agentul prioritizează folosirea cunoștințelor recuperate, nu inventează niciodată fapte sau URL-uri, cere clarificări dacă este necesar și escaladează problemele nerezolvate către agenți umani.
    • Toate răspunsurile respectă tonul și structura de suport clienți, potrivite pentru comunicarea pe email.

6. Post-procesare și Output

  • Formatul Răspunsului: Răspunsul agentului este procesat suplimentar prin șabloane de prompt pentru a construi output multilingv (ex: incluzând atât varianta slovacă, cât și pe cea în limba clientului).
  • Generare LLM: Un alt nod LLM poate genera sau traduce părți din output, după necesități.
  • Integrare API pentru Mesaje de Ieșire: Fluxul construiește dinamic obiecte de date pentru cererile API de ieșire, împachetează răspunsul generat și îl trimite (de obicei prin POST) către sistemul extern relevant.
  • Parcurgerea și Outputul Final: Răspunsurile de la API-urile de ieșire pot fi parcurse și afișate în chat playground sau retrimise către interfața utilizatorului.

Componente cheie & Scopul lor

ComponentăScop
Chat InputPrimește mesaje de la utilizator/client
Prompt TemplateConstruiește dinamic URL-uri și prompturi de mesaje
API RequestRecuperează date/mesaje de ticket din sistem extern
Parse DataConvertește datele structurate în text simplu
OpenAI LLMExtrage mesaje relevante, generează sau traduce răspunsuri
Document RetrieverCaută informații relevante în baza de cunoștințe
Google Docs RetrieverIntegrează documente externe ca sursă de cunoștințe
Tool Calling AgentAgent AI central—folosește instrumente și istoric chat
Create DataAmbalează răspunsurile și datele pentru cererile API de ieșire
Chat OutputAfișează rezultatul final către utilizator sau sistem
NotesOferă instrucțiuni operatorului (ex: unde se introduc chei/api-uri)

Utilizări & Beneficii

  • Suport Clienți Automatizat: Simplifică procesul de extragere, augmentare și răspuns la cererile clienților cu răspunsuri profesionale, corecte și conștiente de context.
  • Suport Multilingv: Detectează automat și răspunde în limba clientului, cu traducere și formatare gestionate de flux.
  • Management Scalabil al Cunoștințelor: Integrează multiple surse de cunoștințe (documente interne, Google Docs etc.) pentru răspunsuri complete și actualizate.
  • Integrare Seamless cu Sisteme Externe: Se conectează ușor la diverse API-uri atât pentru mesaje de intrare (preluare mesaje), cât și de ieșire (trimitere răspunsuri).
  • Escaladare către Uman: Predă automat cazurile nerezolvate sau neclare către agenți umani, asigurând suport de calitate.

De ce acest flux de lucru este util pentru scalare & automatizare

  • Reduce Munca Manuală: Prin automatizarea recuperării datelor, extragerii mesajelor, construirii contextului și generării răspunsurilor, minimizează nevoia de intervenție umană pentru cererile de rutină.
  • Consistență & Calitate: Asigură că toate comunicările cu clienții respectă tonul, formatul și acuratețea informațiilor companiei, indiferent de agent sau tură.
  • Adaptare Rapidă: Se conectează ușor la surse de date sau API-uri noi, se adaptează la limbi noi și poate scala pentru a gestiona volume mari de suport cu configurare minimă.
  • Satisfacție Clienți Îmbunătățită: Răspunsuri rapide, relevante și prietenoase—adaptate fiecărei limbi și cereri—duc la experiențe mai bune și loialitate crescută.

Flux Vizual (Simplificat)

Mai jos este o reprezentare simplificată a pașilor principali:

  1. Chat Input / Interogare API →
  2. Preluare Mesaje Ticket (API Request) →
  3. Parse Data →
  4. Extragere Cel Mai Recent Mesaj Utilizator (LLM) →
  5. Îmbogățire Prompt cu Context & Istoric →
  6. Recuperare Cunoștințe (Document/Google Docs Retriever) →
  7. Tool Calling Agent (LLM) Generează Răspuns →
  8. Formatare/Traducere/Trimitere Răspuns (API Request) →
  9. Afișare/Livrare Output

Acest flux de lucru reprezintă o fundație robustă pentru orice organizație care dorește să automatizeze și să scaleze suportul clienți, asistența tehnică sau fluxurile de livrare a informațiilor ce necesită integrare cu API-uri externe, baze de cunoștințe și răspunsuri AI avansate.

Să construim echipa ta de AI

Ajutăm companii ca a ta să dezvolte chatboți inteligenți, servere MCP, instrumente AI sau alte tipuri de automatizare AI pentru a înlocui oamenii în sarcinile repetitive din organizația ta.

Programează o demonstrație Încearcă acum

Află mai multe

Chatbot de Suport AI cu Integrare LiveAgent
Chatbot de Suport AI cu Integrare LiveAgent

Chatbot de Suport AI cu Integrare LiveAgent

Automatizează suportul pentru clienți cu un chatbot AI care răspunde la întrebări folosind baza ta internă de cunoștințe și conectează fără probleme utilizatori...

4 min citire
Chatbot de Serviciu Clienți AI cu Transfer către Agent Uman
Chatbot de Serviciu Clienți AI cu Transfer către Agent Uman

Chatbot de Serviciu Clienți AI cu Transfer către Agent Uman

Un chatbot de suport clienți alimentat de inteligență artificială care asistă automat utilizatorii, recuperează informații din documente interne și de pe web și...

4 min citire
Chatbot AI pentru Serviciul Clienți
Chatbot AI pentru Serviciul Clienți

Chatbot AI pentru Serviciul Clienți

Un chatbot AI pentru serviciul clienți care folosește sursele interne de cunoștințe pentru a oferi răspunsuri instantanee, precise și utile la întrebările clien...

3 min citire