Integrare Slack

Această integrare îți permite să aduci orice Flow în workspace-ul tău Slack, astfel încât să poți lucra cu AI acolo unde colaborezi deja, să economisești timp și să păstrezi totul într-un singur loc.

Cu ce te poate ajuta integrarea FlowHunt:

• AI Assistant Flow: Permite unui bot AI să răspundă la întrebările din baza ta de cunoștințe, să te ajute cu sarcini simple și să îți îmbunătățească scrierea.

• Integrare pentru Serviciu Clienți: Monitorizează conversațiile chatbot-ului, primește notificări când AI-ul are nevoie de ajutorul tău și intră direct în orice conversație chatbot din Slack.

• Instrumente personalizate: Construiește și implementează instrumente specifice canalelor pentru a simplifica activitățile zilnice și a crește productivitatea.

Cum integrezi Slack în FlowHunt

1. Mergi la Integrări în meniul principal din stânga.
2. Găsește integrarea Slack și apasă pe Integrare.

3. Vei fi direcționat către ecranul de integrare Slack, unde vei fi informat că Flo solicită acces la workspace-ul tău.
4. Dacă ai mai multe workspace-uri, folosește selectorul din colțul dreapta sus:

5. După ce ai ales workspace-ul corect, verifică permisiunile și apasă Allow.

Dacă vrei să integrezi un workspace la care nu ești administrator, trebuie să trimiți o cerere de instalare administratorului workspace-ului.

6. Vei primi o notificare privind integrarea reușită.

7. Mergi în workspace-ul tău Slack. Ar trebui să vezi Flowhunt ca una dintre aplicațiile instalate:

Acum că ți-ai conectat contul, e timpul să începi să construiești Flows pe care le vei folosi.

Prezentare generală a componentelor Slack

Întoarce-te în FlowHunt și intră în editorul de Flow.

Vei observa că există două componente legate de Slack:

• Slack Message Received
• Slack Send Message

Acestea servesc drept puncte de început și de sfârșit pentru răspunsurile Slack și controlează când și cum Flow-ul interacționează cu canalul tău Slack.

Slack Message Received

Această componentă reprezintă începutul conversației Slack cu FlowHunt. Poți să o consideri ca pe o componentă de declanșare (trigger). Îți permite să controlezi când, unde și cum sunt declanșate răspunsurile lui Flo.

Mânerele componentei

Această componentă are trei „output handles” care direcționează și controlează comportamentul după diverse acțiuni în Slack. Deoarece această componentă este mereu la începutul unui Flow sau Subflow, nu există input handle.

• After Bot Stop: Controlează ce se întâmplă după ce botul a fost dezactivat manual prin Slack.
• After Bot Start: Controlează ce se întâmplă după ce botul a fost reactivat prin Slack.
• Plain message: Controlează ce se întâmplă după ce utilizatorul Slack (tu) trimite un mesaj.

Setările componentei

• Channel: Alege canalele în care vrei să adaugi FlowHunt.
• Workspace: Alege workspace-ul în care vrei să adaugi FlowHunt.

Configurarea canalelor și a workspace-ului este necesară pentru ca Flow-ul să funcționeze.

Trigger doar la menționare

Această setare controlează modul în care declanșezi un răspuns de la Flo:

• Dacă nu este bifat: Flo va răspunde la fiecare mesaj trimis în canalul sau thread-ul selectat. Este util pentru canalele dedicate doar conversațiilor cu FlowHunt, cum ar fi cele pentru chatbot de suport clienți. Nu recomandăm să folosești această opțiune în canale interne populate, unde oamenii discută între ei, deoarece FlowHunt va interveni în orice conversație.
• Dacă este bifat: Botul nu va răspunde decât dacă este chemat explicit. Poți chema Flo folosind mențiunea @flowhunt. Recomandăm această opțiune pentru ajutor rapid la extragerea sau sumarizarea informațiilor, mai ales în canale aglomerate.

Slack Send Message

Această componentă reprezintă mesajele Slack ale Flowhunt către tine. Poți controla unde, cum și cui îi trimite Flo răspunsurile.

Mânerele componentei

• Slack Message: Acest input handle specifică ce este trimis ca mesaj. De obicei, va fi output-ul unui AI Agent sau AI Generator. Conectarea unui input este necesară.
• After Message Send: Acest output handle îți permite să definești acțiuni și comportamente suplimentare după ce FlowHunt a răspuns. Conectarea acestui handle este opțională.

Setările componentei

• Format as Markdown: Dacă este bifat, mesajele sunt formatate în Markdown. Dacă nu, mesajele nu au formatări.
• Follow Up on Thread: Asigură că FlowHunt continuă să asculte și să răspundă în thread-urile conversațiilor în care a fost inclus, de exemplu, în conversații de suport clienți.
• Mentions: FlowHunt va trebui să te menționeze uneori. De exemplu, când un utilizator chatbot de suport clienți cere să fie transferat la un om. FlowHunt îți va atrage atenția folosind mențiunea selectată.
• Thread Timestamp: Îți permite să limitezi FlowHunt la un singur thread.
• Channel: Alege canalele în care vrei să adaugi FlowHunt.
• Workspace: Alege workspace-ul în care vrei să adaugi FlowHunt.

Notă: Trebuie să alegi canale și workspace-uri în ambele componente, deoarece există cazuri în care folosești doar una dintre componente sau când vrei să primești răspunsuri în canale diferite sau multiple.

Utilizarea integrării Slack

Există diverse cazuri de utilizare cu moduri diferite de a folosi componentele Slack. Să acoperim cele mai populare două scenarii.

AI Assistant Flow

Primul exemplu major de integrare Slack este AI Assistant Flow simplu. Acest Flow îți permite să adaugi botul Flo în diverse canale și să discuți cu el, folosindu-l ca asistent pentru răspunsuri la întrebări de tip knowledge base sau pentru a te ajuta să scrii mai bine.

Versiunea minimalistă a acestui Flow necesită doar trei componente:

• Slack Message Received
• AI Agent
• Slack Send message

1. Conectează Slack Message Received la AI Agent folosind handle-ul Plain Message.
2. Conectează output-ul de message al Agentului la input-ul componentei Slack Send message.

3. Setează ambele componente Slack la același workspace și canal. Configurează celelalte setări după preferință.
4. Nu uita să îi spui Agentului care este sarcina. Dacă ai nevoie de ajutor la configurarea AI Agent, consultă acest ghid.

Acest Flow de bază îți permite să discuți cu modelul GPT4o de la OpenAI prin Slack. Pentru a-l transforma într-un adevărat asistent AI, ia în calcul adăugarea altor componente precum:

• Chat History pentru a păstra contextul conversației.
• Alte componente LLM pentru a trece de la modelul implicit GPT-4o la unul dintre numeroasele modele suportate de FlowHunt.
• Tools pentru ca Agentul tău să poată accesa informații sau să îndeplinească sarcini.

Iată un exemplu de Flow care folosește Claude Sonnet 3.5 ca LLM în loc de modelele OpenAI. Pentru instrumente, are acces la informații verificate din baza ta de cunoștințe internă prin componenta Document Retriever, dar poate căuta și pe Google în timp real. Și nu putem uita de istoricul conversației:

Accesează Flow Library și obține acest Flow ca template gata de folosit.

Acum acest bot poate răspunde la întrebările tale folosind informații actualizate și poate susține o conversație despre date.

Slack Customer Service Flow

Al doilea caz de utilizare important este conectarea chatbot-ului tău AI pentru serviciul clienți la Slack. Aceasta îți permite nu doar să monitorizezi toate conversațiile chatbot-ului, ci și să intervii oricând și să fii notificat de chatbot când are nevoie de ajutorul tău.

Acesta se numește human in the loop și îmbunătățește AI-ul cu expertiză umană pentru acuratețe, reducerea erorilor și conformitate etică în diverse aplicații. Cu alte cuvinte, AI-ul te ține la curent cu ce se întâmplă și îți cere proactiv să preiei conversația direct în fereastra chatbot-ului, în loc să lase utilizatorilor doar opțiunea de a te contacta.

Toate aceste scenarii au nevoie de mai multe componente pentru a funcționa. Poți sări peste toți pașii și să iei acest Flow ca template din Flow Library.

Putem împărți acest Flow în trei părți principale. Prima este construirea chatbot-ului pentru serviciu clienți. A doua este declanșatoarele care îți permit să preiei conversația prin Slack. Ultima parte este reprezentată de mici optimizări pentru calitatea experienței. Să începem cu construirea chatbot-ului.

Partea 1: Crearea Subflow-ului Chatbot

1. Ca de obicei, orice Flow legat de chatbot începe cu trigger-ul Chat Input al utilizatorului.
2. Urmează setarea escaladării. Începe prin a conecta Escalation Gateway la Chat Input:

3. Această componentă este locul unde AI-ul decide dacă merge pe ruta “Human Escalation” sau “Bot Escalation”. Cu alte cuvinte, dacă AI-ul răspunde la întrebare sau cere ajutorul tău.
4. Continuă prin conectarea componentei Slack Send Message la ambele rute. Această componentă asigură că ambele opțiuni sunt raportate în canalul Slack și că rămâi informat despre decizie.

5. Deschide setările pentru Slack Send Message și configurează Workspace și Channel(sau canalele) unde chatbot-ul trebuie să fie activ. Selectează același workspace și canale în ambele componente:

6. Acum deschide componenta Slack Send Message conectată la human escalation. Aici botul te notifică atunci când are nevoie de ajutor. Trebuie să configurezi o Mențiune pentru a notifica persoanele potrivite. Recomandăm folosirea @here, care notifică toți membrii canalului care sunt online.
7. Dacă vrei să fii notificat la fiecare mesaj al utilizatorului, poți seta o Mențiune și pentru Send Slack Message conectată la Bot Response.
8. Evident, botul trebuie să răspundă și utilizatorului în chat. Aici intervine AI Agent. Conectează handle-ul Bot Response la input-ul unui AI Agent:

9. Ultimul pas este să adaugi outputs la Agent. Vrem ca acesta să răspundă utilizatorilor în chat, dar și să ascultăm răspunsurile prin Slack. De aceea conectăm AI Agent atât la Slack Send Message cât și la Chat output:

10. Setează același Workspace și Channel ca peste tot.

Acum avem un chatbot GPT-4o simplu care poate decide când nu poate răspunde și are nevoie de ajutorul tău. Dar acesta este doar începutul pentru un chatbot de suport clienți complet. Să adăugăm toate celelalte funcționalități esențiale.

Partea 2: Chatbot pentru Serviciu Clienți

Va trebui să mai adăugăm câteva