ChatGPT Kunskapsbasassistent

AI-chattbotassistent som drivs av OpenAI GPT-4o och automatiskt söker igenom och utnyttjar interna företagsdokument för att besvara användarfrågor. Levererar kontextmedvetna, korrekta och konverserande svar med hjälp av både chatt-historik och hämtad kunskap, vilket gör den idealisk för kundsupport, interna helpdeskar eller onboarding.

Flows

Så fungerar AI Flow

Användaren skickar in en fråga.: Tar emot användarens inmatning via chattgränssnittet.
Hämta relevanta interna dokument.: Söker interna kunskapskällor efter information relaterad till användarens fråga.
Bygg ett kontextmedvetet prompt.: Kombinerar användarens fråga, hämtade dokument och chatt-historik för att skapa ett heltäckande prompt till AI:n.
Generera AI-drivet svar.: Använder OpenAI:s GPT-4o för att generera ett konverserande, kontextmedvetet svar.
Leverera svaret till användaren.: Visar det AI-genererade svaret i chatten för användaren.

Prompts som används i detta flow

Prompt

Skapa en promptmall med dynamiska variabler ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).

You are an AI language model assistant.

Your task is to answer customer query in INPUT with consideration of previous conversation in CHAT HISTORY.

If CONTEXT is provided, use it to generate the answer.


--- CONTEXT START
{context} 
--- CONTEXT END

--- CHAT HISTORY START
{chat_history}
--- CHAT HISTORY END

--- INPUT START
{input}
--- INPUT END
Answer in Language: {lang}
Format answer with markdown.

ANSWER:

Komponenter som används i detta flow

Nedan är en komplett lista över alla komponenter som används i detta flow för att uppnå dess funktionalitet. Komponenter är byggstenarna i varje AI Flow. De låter dig skapa komplexa interaktioner och automatisera uppgifter genom att koppla olika funktioner. Varje komponent tjänar ett specifikt syfte, som att hantera användarindata, bearbeta data eller integrera med externa tjänster.

Chatinmatning

Chatinmatningskomponenten i FlowHunt initierar användarinteraktioner genom att fånga upp meddelanden från Playground. Den fungerar som startpunkt för flöden och möjliggör att arbetsflödet kan bearbeta både text- och filbaserade indata.

Se Chatinmatning

Dokumenthämtare

FlowHunts Dokumenthämtare förbättrar AI-noggrannheten genom att koppla generativa modeller till dina egna uppdaterade dokument och webbadresser, vilket säkerställer tillförlitliga och relevanta svar med Retrieval-Augmented Generation (RAG).

Se Dokumenthämtare

Promptkomponent i FlowHunt

Lär dig hur FlowHunts Prompt-komponent låter dig definiera din AI-bots roll och beteende, vilket säkerställer relevanta och personliga svar. Anpassa prompts och mallar för effektiva, kontextmedvetna chatbotflöden.

Se Promptkomponent i FlowHunt

Chatthistorik-komponent

Chatthistorik-komponenten i FlowHunt gör det möjligt för chatbots att minnas tidigare meddelanden, vilket säkerställer sammanhängande konversationer och förbättrad kundupplevelse samtidigt som minnes- och tokenanvändning optimeras.

Se Chatthistorik-komponent

Generator

Utforska Generator-komponenten i FlowHunt—kraftfull AI-driven textgenerering med din valda LLM-modell. Skapa enkelt dynamiska chatbot-svar genom att kombinera promptar, valfria systeminstruktioner och till och med bilder som indata, vilket gör den till ett kärnverktyg för att bygga intelligenta, konverserande arbetsflöden.

Se Generator

Chattutgång

Upptäck Chattutgång-komponenten i FlowHunt—slutför chatbottsvar med flexibla, flerdelade utdata. Oumbärlig för smidig avslutning av flöden och skapande av avancerade, interaktiva AI-chattbottar.

Se Chattutgång

Meddelande-widget

Meddelande-widget-komponenten visar anpassade meddelanden i ditt arbetsflöde. Perfekt för att välkomna användare, ge instruktioner eller visa viktig information – den har stöd för Markdown-formatering och kan ställas in att visas endast en gång per session.

Se Meddelande-widget

Chatöppningsutlösare

Komponenten Chatöppningsutlösare upptäcker när en chattsession startar och möjliggör att arbetsflöden kan svara omedelbart så snart en användare öppnar chatten. Den initierar flöden med det första meddelandet, vilket gör den oumbärlig för att bygga responsiva, interaktiva chatbotar.

Se Chatöppningsutlösare

Flow-beskrivning

Syfte och fördelar

Detta arbetsflöde skapar ett chattbotgränssnitt som kombinerar de konverserande färdigheterna hos OpenAI:s ChatGPT 4o med förmågan att söka och svara med interna företags- eller organisationsdokument. Det är utformat för att ge korrekta, kontextmedvetna svar på användarfrågor genom att utnyttja både chatt-historik och relevanta kunskapskällor.

Översikt

Syfte: Att automatisera och skala kundsupport, intern informationsåtkomst eller kunskapshanteringsuppgifter genom att möjliggöra för användare att chatta med en AI-assistent som refererar till både tidigare konversationer och intern dokumentation.
Nyckelfunktioner:
- Svarar på användarfrågor med uppdaterad, kontextuellt relevant information.
- Söker automatiskt interna dokument efter stödjande innehåll.
- Bibehåller medvetenhet om chatt-historik för sammanhängande, flerstegs-konversationer.
- Presenterar svar i markdown-format för läsbarhet.

Arbetsflödets Struktur

Nedan följer en genomgång av de huvudsakliga komponenterna och deras roller i arbetsflödet:

Komponent	Beskrivning
Chat Input	Fångar upp användarmeddelanden och filöverföringar.
Chat Opened Trigger	Upptäcker när en ny chattsession startar.
Message Widget	Visar ett välkomstmeddelande för användaren vid chattstart.
Chat Output	Levererar meddelanden (inklusive välkomst- och AI-genererade svar) till användargränssnittet.
Chat History	Sparar och hämtar de 10 senaste chattväxlingarna (upp till 8000 tokens) för kontext.
Document Retriever	När en användare ställer en fråga, söker denna igenom interna dokument efter relevant innehåll.
Prompt Template	Skapar ett prompt till AI:n, inklusive användarinmatning, dokumentkontext och chatt-historik.
Generator	Kör prompten genom ChatGPT 4o (eller annan LLM) och genererar ett svar.

Så här fungerar arbetsflödet

Initiering av chattsession
- När en användare öppnar en ny chatt signalerar Chat Opened Trigger arbetsflödet.
- Ett välkomstmeddelande visas med hjälp av Message Widget och visas via Chat Output.
Hantering av användarfrågor
- När användaren skriver ett meddelande:
  - Chat Input-noden samlar in det.
  - Parallellt:
    - Meddelandet skickas till Document Retriever för att söka efter upp till 2 relevanta interna dokument.
    - Meddelandet skickas också till Prompt Template för AI-bearbetning.
Förberedelse av kontextuellt svar
- Arbetsflödet samlar in:
  - Den senaste chatt-historiken för kontext.
  - Relevanta dokument funna av retrievern.
  - Användarens aktuella fråga.
- Dessa delar slås ihop i Prompt Template, som instruerar AI:n att:
  - Svara med hänsyn till användarens fråga, tidigare konversation och eventuell dokumentkontext.
  - Formatera svaret i markdown och svara på användarens språk.
Generering av AI-svar
- Generator-noden skickar prompten till den valda språkmodellen (t.ex. ChatGPT 4o).
- Det genererade svaret skickas till Chat Output för att visas för användaren.

Automatiserings- och skalningsfördelar

Konsistens & kvalitet: Säkerställer att användare får konsekventa, högkvalitativa svar som är förankrade i intern dokumentation och känsliga för tidigare kontext.
Effektivitet: Automatiserar det tidskrävande arbetet att söka i kunskapsbaser, vilket sparar tid för både användare och supportpersonal.
Skalbarhet: Kan hantera många samtidiga användarsessioner och frågor, vilket gör det idealiskt för organisationer med höga support- eller informationsbehov.
Anpassning: Promptmallen och dokument-sökparametrarna kan anpassas för specifika användningsområden, branscher eller interna riktlinjer.

Exempel på användningsområden

Intern helpdesk: Anställda kan snabbt få svar om företagspolicys, IT-rutiner eller HR-frågor.
Kundsupport: Kunder får korrekt produkt- eller tjänsteinformation utan att behöva vänta på en mänsklig agent.
Sales Enablement: Säljteam kan få tillgång till de senaste produktspecifikationerna, fallstudier eller säljpitchar vid behov.
Kunskapshantering: Säkerställer att värdefull institutionell kunskap är tillgänglig och användbar via naturliga språkfrågor.

Visuell sammanfattning

Arbetsflödessteg:

Användaren öppnar chatten → Välkomstmeddelande visas.
Användaren ställer en fråga.
Systemet hämtar:
- Chatt-historik
- Relevanta dokument
AI-prompten byggs (inkluderar användarens inmatning, chatt-historik, dokumentkontext).
ChatGPT genererar ett svar.
Svaret visas för användaren.

Detta arbetsflöde är en kraftfull mall för dig som vill förbättra din chattbot eller virtuella assistent med kontextuell, dokumentmedveten intelligens—och därigenom avsevärt förbättra användarupplevelsen och den operativa effektiviteten.

Låt oss bygga ditt eget AI-team

Vi hjälper företag som ditt att utveckla smarta chatbotar, MCP-servrar, AI-verktyg eller andra typer av AI-automatisering för att ersätta människor i repetitiva uppgifter i din organisation.

Boka en demo Prova nu

Lär dig mer

AI-chattbot med realtidssökning på webben & kunskapskällor

En kraftfull AI-chattbot som besvarar användarfrågor i realtid genom att hämta och sammanfatta information från Google, Reddit, Wikipedia, Arxiv, Stack Exchange...

Jun 6, 2025 3 min läsning

AI-chattbot med Tawk-överlämning till mänsklig agent

En AI-driven livechat-supportbot som besvarar kundfrågor med hjälp av en intern kunskapsbas och skickar intelligent vidare komplexa frågor till mänskliga agente...