AI-kundtjänstchattbot med mänsklig överlämning

Detta arbetsflöde implementerar en skalbar, AI-driven kundtjänstchattbot utformad för att effektivt hantera användarfrågor, ge intelligenta svar med hjälp av informationshämtning och webbsökning, samt sömlöst eskalera konversationer till mänskliga agenter vid behov. Systemet är strukturerat för automatisering och hög anpassningsbarhet, vilket gör det lämpligt för organisationer som vill förbättra kundsupporten och samtidigt minska manuellt arbete.

Översikt över arbetsflödet

Flödet är uppbyggt kring flera sammankopplade komponenter (noder) som tillsammans erbjuder:

• Automatiserad kundsupport med AI och informationshämtning.
• Hantera chatthistorik i realtid för svar med kontext.
• Webbsökning och dokumenthämtning för att kunna besvara många olika frågor.
• Överlämning till mänsklig agent när personlig uppmärksamhet krävs.

Steg-för-steg-process

1. Välkomstmeddelande och start av chatt

• Chat Opened Trigger: Upptäcker när en användare öppnar chattfönstret.

• Message Widget: Visar ett varmt välkomstmeddelande:

  👋 Välkommen till AI-kundtjänstchattboten!
  Jag är här för att hjälpa dig med alla frågor eller problem med AI-drivna svar 🤖. Om du behöver ytterligare hjälp överlämnar jag konversationen sömlöst till en mänsklig agent för mer personlig support.
  Fråga mig vad som helst, så kör vi igång! ✨💬

• Chat Output: Visar välkomstmeddelandet för användaren i chattgränssnittet.

2. Hantera användarinmatning

• Chat Input: Fångar meddelanden och bifogade filer från användaren.
• Chat History: Sparar upp till 15 tidigare chattmeddelanden (med en gräns på 4000 tokens) för att ge AI:n kontext till svaren.

3. Kunskapshämtning och verktygsintegration

För att intelligent besvara användarfrågor kan AI-agenten använda flera källor:

• Document Retriever: Söker i interna kunskapsbaser eller dokumentarkiv.
• Google Search: Gör direkta webbsökningar för att hämta aktuell information, och returnerar webbadresser och sammanfattat innehåll.
• URL Retriever: Hämtar fullt innehåll från webbadresser som hittats vid Google-sökningar.
• Contact Human Assist Tool: Ger användaren möjlighet att kontakta en mänsklig agent via e-post eller webbplats (t.ex. support@flowhunt.io , https://www.flowhunt.io ).

4. AI-agentens svarsprocess

• Tool Calling Agent: AI-agenten styr svarsprocessen:

  • Tar emot användarinmatning och chatthistorik.
  • Använder anslutna verktyg (dokumenthämtare, webbsök, URL-hämtare, mänsklig assistans) för att samla bästa informationen.
  • Styrs av systemprompten:

    Ditt mål är att besvara alla frågor och hjälpa användaren med alla begärda uppgifter.

• Chat Output: Det svar som genereras av AI-agenten visas för användaren i chatten.

Viktiga komponenter och deras roller

Fördelar för skalning och automatisering

• Konsekvent, snabb support: Automatiserar svar på repetitiva eller enkla frågor och frigör mänskliga agenter för mer komplexa ärenden.
• Kontextuell intelligens: Sparar och utnyttjar chatthistorik för mer träffsäkra och relevanta svar.
• Omfattande informationsåtkomst: Kombinerar intern dokumentation, webbsök och URL-avläsning för att maximera täckningen i svaren.
• Sömlös överlämning till människa: När automatisering inte räcker till erbjuder arbetsflödet enkel eskalering till en mänsklig agent – vilket säkerställer kundnöjdhet.
• Skalbarhet: Hanterar flera konversationer parallellt och minskar flaskhalsar i kundtjänsten.

Perfekta användningsområden

• Kundsupport för SaaS-plattformar, e-handel eller tjänsteleverantörer.
• Interna helpdeskar för anställda (IT, HR m.m.).
• Alla applikationer som behöver intelligent chatt-support dygnet runt med möjlighet till mänsklig inblandning.

Detta arbetsflöde automatiserar stora delar av kundsupportprocessen och säkerställer att användare får snabb, korrekt och kontextuell hjälp, samtidigt som det finns en trygghet i möjligheten att eskalera till mänskliga experter vid behov. Det är idealiskt för organisationer som vill effektivt skala upp sin supportverksamhet utan att kompromissa med kvaliteten.