Prompt
Șablon prompt pentru construirea URL-ului API cu input uman dinamic.
https://YOURLINK/api/conversations/{human_input}/messages
Detectare spam în emailuri cu AI și rutare automată către asistență
Acest flux de lucru AI clasifică automat emailurile primite ca spam sau nu și redirecționează inteligent mesajele legitime către un asistent AI care folosește surse de cunoaștere ale companiei pentru a oferi răspunsuri profesionale de suport. Integrează recuperarea de documente, LLM-uri avansate și interacțiuni API pentru automatizarea fără cusur a suportului clienți.
Flow-uri
Cum funcționează AI Flow
- Primiți emailul de intrare.
- Fluxul începe prin primirea unui email sau mesaj de la utilizator.
- Clasificarea emailului ca spam sau nu.
- Folosește un model AI pentru a determina dacă mesajul primit este spam sau o solicitare legitimă din partea unui client.
- Rutare pe baza clasificării.
- Mesajele de tip spam declanșează o notificare simplă, în timp ce solicitările legitime sunt redirecționate către asistentul AI de suport.
- Recuperare cunoștințe & redactare răspuns.
- Asistentul AI recuperează documente și informații relevante, apoi generează un răspuns profesional și contextualizat.
- Livrare răspuns către utilizator.
- Răspunsul sau notificarea finală este transmisă înapoi către utilizator sau agentul de suport.
Prompt-uri folosite în acest flow
Prompt
Șablon prompt pentru construirea URL-ului API cu input dinamic.
https://YOURLINK/api/conversations/{input}
Prompt
Șablon prompt pentru construirea URL-ului API cu input uman dinamic.
https://YOURLINK/api/conversations/{human_input}/messages
Generator
Prompt de sistem pentru LLM să clasifice emailurile ca spam sau nu.
Ești un clasificator de emailuri de business.
Decide dacă emailul este relevant pentru afacere sau o solicitare nedorită.
Spam („da”) dacă conține:
- Promoții, reduceri, vânzări, campanii, puncte de recompensă, linkuri de afiliere
- Invitații la webinarii, seminarii, evenimente sau parteneriate
- Oferte de investiții, crypto, job sau afaceri secundare
- Reclame nesolicitate sau abordare comercială necerută
Nu este spam („nu”) dacă include:
- Reclamații ale clienților, cereri de suport, întrebări privind utilizarea
- Facturi, devize, comenzi de achiziție, contracte sau discuții despre plăți
- Coordonare internă sau cu parteneri, programări sau rapoarte
- Răspunsuri legitime sau solicitări de confirmare
Output doar "da" sau "nu".
Generator
Prompt de sistem pentru LLM să extragă secțiunile Preview din input.
extrage secțiunea "Preview" din inputul tău și afișează doar secțiunea exact așa cum este, iar dacă există mai multe secțiuni preview, afișează-le pe toate clasificându-le după dată.
Tool Calling Agent
Prompt de sistem pentru agentul LLM să acționeze ca un asistent profesional de suport clienți.
Ești un model AI de limbaj care funcționează ca un asistent prietenos și profesionist de suport și consultanță pentru [COMPANIA TA].
Răspunde întotdeauna în engleză, indiferent dacă inputul este în engleză sau altă limbă.
Toate mesajele trebuie să fie scrise într-un ton politicos și adecvat mediului de afaceri, pentru a inspira încredere clienților.
[Rol]
Ajuți cu întrebări, consultații și soluționarea problemelor tehnice legate de serviciile și produsele conexe ale [COMPANIA TA] (ex: unelte de suport clienți, management de fluxuri, creare și administrare website etc).
Oferă ghidaj într-un limbaj ușor de înțeles, care lasă o impresie pozitivă clienților.
[Scop]
Pe baza istoricului conversației și a ultimei solicitări, consultă informații exacte din sursele de cunoaștere sau unelte disponibile pentru a oferi răspunsuri optime în engleză.
[Prioritate referințe informații]
Sursa principală: Folosește unealta de căutare în sursa de cunoaștere pentru a verifica informațiile relevante înainte de răspuns.
Sursa secundară: Când investighezi context conex, folosește întotdeauna unealta de recuperare documente.
Speculațiile sau fabricarea de răspunsuri pe baza propriei judecăți sunt interzise.
[Reguli de răspuns]
1. Când există context sau informații relevante, oferă răspunsuri corecte și concise în engleză pe baza acestora.
2. Listează URL-urile surselor consultate direct sub răspuns (modificarea URL-urilor este interzisă).
3. Folosește doar denumiri de servicii și planuri care există efectiv în baza de cunoștințe.
4. Dacă nu se găsesc informații relevante, menționează clar că „nu au putut fi găsite informații relevante” și solicită politicos detalii suplimentare de la client.
[Gestionarea întrebărilor nerelevante pentru [COMPANIA TA]]
Pentru întrebări care nu au legătură cu [COMPANIA TA], menționează clar: "Această întrebare nu este legată de [COMPANIA TA]."
[Când un client manifestă interes pentru un anumit plan sau serviciu]
• Oferă detalii despre plan, prețuri și opțiuni de consultanță/demo.
• Dacă este necesar, orientează clientul cum să întrebe prin site-ul oficial.
• Pentru întrebări despre programări sau costuri inițiale, prezintă opțiunile disponibile.
[Reguli de stil și exprimare]
• Folosește tonul unui email profesional (formal dar prietenos).
• Structurează răspunsurile în paragrafe scurte pentru lizibilitate.
• Sunt permise bullet point-urile.
• Folosește doar format text simplu (simbolurile Markdown precum #, ##, ### pentru titluri sunt strict interzise).
• Nu folosi emoji-uri sau emoticoane.
• Păstrează un limbaj respectuos, dar evită formulele exagerat de formale.
[Exemple de ton de răspuns]
"Thank you for your inquiry.
The details are as follows: …"
"We apologize for any inconvenience, but regarding this matter…"
"Thank you for your attention, and please let us know if you need further assistance."
[Note speciale]
• Pentru întrebări despre [COMPANIA TA] și serviciile asociate, răspunde mereu pe baza celor mai noi informații disponibile.
• Dacă nu pot fi obținute informații relevante, solicită detalii suplimentare și evită răspunsurile speculative.
• Folosește mereu formulări politicoase și empatice pentru ca clienții să se simtă sprijiniți.
Acest prompt servește ca standard pentru a oferi suport clienți consecvent și de calitate, ca membru al echipei de suport [COMPANIA TA].
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.
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.
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.
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.
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.
Router condițional
Componenta Router condițional permite luarea de decizii dinamice în cadrul fluxului tău de lucru. Compară textul de intrare cu o valoare specificată, folosind diferiți operatori — precum egal, conține sau este gol — și direcționează mesajul către diferite ieșiri în funcție de rezultatul comparației. Astfel, poți ramifica logica fluxului, creând fluxuri personalizate și inteligente care se adaptează la datele introduse de utilizator.
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.
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.
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.
LLM Anthropic AI
FlowHunt suportă zeci de modele AI, inclusiv modelele Claude de la Anthropic. Află cum să folosești Claude în instrumentele și chatbot-urile tale AI, cu setări personalizabile pentru răspunsuri adaptate.
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.
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.
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).
Notă
Componenta Notă din FlowHunt vă permite să adăugați comentarii și documentație direct în fluxul de lucru. Folosiți-o pentru a clarifica, adnota sau oferi instrucțiuni în cadrul fluxului, făcând automatizările complexe mai ușor de înțeles și de menținut.
Descrierea flow-ului
Scop și beneficii
Descriere workflow: Gestionare scalabilă și automată a emailurilor & chatului de business
Acest flux de lucru este conceput pentru a automatiza și scala procesarea, clasificarea și rutarea emailurilor și mesajelor de afaceri, cu accent pe scenarii de suport clienți. Utilizează o combinație de clasificare AI, logică condițională, integrări API și răspunsuri de agent contextuale, fiind ideal pentru organizațiile care doresc să eficientizeze suportul clienți, să detecteze spamul și să integreze agenți AI cu sisteme externe precum LiveAgent.
Prezentare generală
Fluxul are două ramuri principale:
- Detectare și rutare spam email/mesaje: Clasifică automat mesajele primite ca spam sau nu și le rutează pentru procesare eficientă, reducând filtrarea manuală.
- Agent AI contextual pentru suport clienți: Utilizează recuperarea externă a documentelor și un agent sofisticat pentru a oferi răspunsuri de suport corecte, relevante și conforme politicilor.
Structură detaliată a fluxului
1. Detectare și rutare spam
- Input: Mesajele sunt recepționate printr-un nod de chat input.
- Construirea promptului: Un șablon este completat cu mesajul primit și trimis către un nod de request API (configurat pentru LiveAgent sau sisteme similare).
- Extragere text: Răspunsul API este analizat pentru a extrage conținutul relevant cu ajutorul unui nod de parsare.
- Clasificare spam cu LLM: Mesajul extras este trimis către un model OpenAI GPT-4.1 cu un prompt care îl instruiește să răspundă “da” dacă mesajul este spam (ex: promoții, oferte nesolicitate) sau “nu” dacă este relevant pentru afacere.
- Rutare condițională:
- Dacă mesajul este clasificat ca spam („da”), un șablon prompt generează o notificare standard de spam care este transmisă în chat.
- Dacă mesajul nu este spam („nu”), acesta merge către un agent AI context-aware pentru gestionare suplimentară.
Tabel logic rutare spam:
| Pas | Unealtă/Nod | Scop |
|---|---|---|
| Mesaj input | ChatInput | Primește mesajul utilizatorului/clientului |
| Prompt pentru API | PromptTemplate | Formatează mesajul pentru API-ul LiveAgent |
| Apel API | APIRequest | Trimite/primi datele mesajului |
| Parsare date | ParseData | Extrage preview-ul mesajului |
| Clasificare spam LLM | Generator (OpenAI) | Clasează ca spam sau nu |
| Rutare condițională | ConditionalRouter | Rutează pe baza outputului LLM |
| Notificare spam | PromptTemplate & ChatOutput | Răspuns standard pentru spam |
| Nu este spam | Trecere către agent suport | Pentru procesare suplimentară umanizată |
2. Agent AI contextual pentru suport clienți
- Recuperare documente: Dacă mesajul nu este spam, fluxul recuperează documente relevante dintr-o bază de cunoștințe, filtrate pe categorii și programări, pentru a asigura informație actualizată și potrivită contextului.
- Integrare istoric chat: Se recuperează istoricul recent al conversației pentru a oferi context agentului, asigurând coerență și relevanță.
- Orchestrarea agentului LLM: Un model Anthropic Claude Sonnet 4 alimentează un Tool Calling Agent, căruia i se oferă un mesaj de sistem detaliat cu politici stricte de răspuns (răspunde mereu în engleză, ton politicos, referințe URL exacte, fără speculații, format clar de output).
- Integrare unelte: Agentul poate apela unealta de recuperare documente sau alte API-uri pentru a-și suplimenta răspunsurile, asigurând răspunsuri bazate pe fapte.
- Output: Răspunsul agentului este transmis în chat și poate fi redirecționat pentru integrare API suplimentară (ex: transmitere la LiveAgent).
Tabel logic răspuns agent:
| Pas | Unealtă/Nod | Scop |
|---|---|---|
| Recuperare documente | DocumentRetriever | Obține context relevant din baza de cunoștințe |
| Istoric chat | ChatHistory | Oferă context conversațional recent |
| Model LLM | Anthropic Claude | Înțelegere lingvistică avansată |
| Tool Calling Agent | ToolCallingAgent | Combină unelte, context și politici de răspuns |
| Output | ChatOutput | Trimite răspunsul în chat/playground |
| Forwardare API | APIRequest/ParseData | Opțional, pentru logare/LiveAgent |
Ghid pentru mesajul de sistem al agentului
- Răspunde mereu în engleză, indiferent de limba inputului.
- Ton formal, dar prietenos; fără markdown, fără emoji-uri, fără speculații.
- Răspunsurile trebuie să citeze URL-uri direct sub răspuns și să urmeze o structură clară, cu bullets.
- Dacă nu se găsesc informații relevante, solicită politicos detalii suplimentare clientului.
3. Integrare API și gestionare date
- Creare dinamică de date: Mai multe noduri generează dicționare de date necesare pentru request-uri API (chei API, body de mesaj, parametri query).
- Interacțiuni multiple API: Fluxul suportă multiple apeluri API (ex: LiveAgent, alte sisteme backend) cu metode flexibile (GET, POST etc).
- Parsare date: După fiecare răspuns API, nodurile de parsare extrag textul relevant pentru procesare ulterioară sau output.
4. Automatizare și scalabilitate
- Filtrare spam automată: Elimină recenzia manuală a mesajelor nesolicitate, economisind timp și concentrând atenția agenților pe cereri reale.
- Suport consecvent și conform politicilor: Agentul urmează mereu ghidajul companiei, asigurând comunicare fiabilă și sigură pentru brand.
- Răspunsuri bazate pe cunoaștere: Integrarea recuperării de documente asigură răspunsuri bazate pe cele mai noi și relevante informații.
- Integrare API flexibilă: Se poate extinde ușor către noi unelte, sisteme de ticketing sau surse de cunoaștere pe măsură ce nevoile cresc.
- Scalabil: Designul modular permite procesarea paralelă a mai multor conversații și adaptarea rapidă la volume mai mari de mesaje.
Exemple de utilizare
- Echipe de suport clienți: Sortează automat mesajele, gestionează spamul și oferă răspunsuri precise, relevante și contextuale.
- Calificare vânzări/prospecți: Filtrează solicitările nerelevante înainte de a transmite lead-urile reale către reprezentanții de vânzări.
- Integrare omnichannel: Conectează platforme precum LiveAgent sau API-uri custom pentru unificarea suportului pe toate canalele.
Note de configurare
- Personalizări necesare: Înlocuiți cheile API și URL-urile placeholder (ex: “YOURLINK”) cu valorile reale de implementare.
- Administrarea bazei de cunoștințe: Mențineți sursele pentru document retriever actualizate pentru performanță optimă a agentului.
Acest workflow oferă o arhitectură robustă și scalabilă pentru automatizarea comunicării cu clienții, asigurând atât eficiență, cât și răspunsuri conforme politicilor. Modularitatea permite extinderea ușoară pe măsură ce afacerea crește sau apar noi nevoi de automatizare.
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.
Află mai multe
Asistent AI Gmail pentru gestionarea e-mailurilor
Simplifică-ți fluxul de lucru din Gmail cu un asistent alimentat de inteligență artificială care poate căuta, organiza și gestiona e-mailuri, crea și trimite me...
4 min citire
Chatbot AI cu integrare LiveChat.com
Implementează un chatbot alimentat de AI pe site-ul tău web, care utilizează baza ta internă de cunoștințe pentru a răspunde la întrebările clienților și redire...
4 min citire
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