AI-kundtjänstchattbot

En AI-driven kundtjänstchattbot som använder dina interna kunskapskällor för att ge omedelbara, korrekta och hjälpsamma svar på kundfrågor. Den utnyttjar chattens historik, hämtar relevanta dokument och använder AI för att generera svar, vilket ger effektiv support och ökad kundnöjdhet.

Flows

Så fungerar AI Flow

Välkomstmeddelande utlöses.: När en chatt öppnas hälsar boten användaren med ett välkomstmeddelande.
Samla in användarfråga.: Chattboten samlar in användarens inmatning eller fråga i chattgränssnittet.
Hämta relevant kunskap.: Boten söker i interna kunskapskällor efter information som är relevant för användarens fråga.
Generera AI-svar.: AI genererar ett kortfattat och korrekt svar med hjälp av användarens fråga, hämtad kunskap och chattens historik.
Visa svar.: Chattboten visar det AI-genererade svaret till användaren i chatten.

Prompts som används i detta flow

Prompt

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

Du är en hjälpsam AI-kundtjänstbot som representerar [företag]. Ditt namn är [botnamn]. Som kundtjänstmedarbetare ska du ge kunden kortfattade och relevanta svar baserade på kunskap. Om du inte vet svaret, ge en länk till support.

---CHATT HISTORIK---
{chat_history}
---

---KUNSKAP---
{context}
----


ANVÄNDARE: {input}

SVAR:

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.

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

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

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

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

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

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

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

Flow-beskrivning

Syfte och fördelar

Detta arbetsflöde definierar en kundtjänstchattbot som använder interna kunskapskällor för att ge användarna korrekta, hjälpsamma och kontextmedvetna svar. Flödet är utformat för att automatisera kundinteraktioner, effektivisera supporten och säkerställa att användarna får snabba och relevanta svar.

Huvudsakliga flödessteg

1. Initiering av chattsession och välkomstmeddelande

Chatt öppnad-utlösare: Flödet börjar med att upptäcka när en användare öppnar en chattsession.
Välkomstmeddelande: Ett vänligt, informativt välkomstmeddelande visas för användaren, som uppmuntras att ställa frågor och får veta chattbotens syfte.
Meddelandevisning: Välkomstmeddelandet visas i chattgränssnittet så att användaren känner sig guidad redan från första kontakten.

2. Hantering av användarinmatning

Chattinmatning: När en användare skickar ett meddelande eller en fråga fångas det upp för bearbetning.
Chatthistorik: Konversationshistoriken hämtas och görs tillgänglig som kontext, vilket gör att boten kan ge sammanhängande och kontinuerlig support.
Dokumenthämtare: Användarens fråga används för att söka i anslutna kunskapskällor eller dokumentation och hämta den mest relevanta informationen för den aktuella frågan.

3. Dynamisk promptuppbyggnad

Promptmall: En dynamisk prompt sammanställs med hjälp av flera variabler:
- {input}: Användarens senaste meddelande.
- {chat_history}: Den pågående konversationen med användaren.
- {context}: Kunskapsutdrag hämtade från interna källor.
- Prompten instruerar AI att agera som en hjälpsam kundtjänstbot, svara kortfattat och erbjuda en supportlänk om svaret är okänt.

Exempel på promptstruktur

Sektion	Innehåll
Systemmeddelande	“Du är en hjälpsam AI-kundtjänstbot…”
Chatthistorik	Senaste konversationen med användaren
Kunskap	Hämtade dokument eller kunskapsutdrag
Användarinmatning	Användarens aktuella fråga
Svar	Svar genererat av AI

4. Generering av AI-svar

Generatornod: Den konstruerade prompten skickas till en AI-modell (LLM), som genererar ett relevant och korrekt svar med hjälp av tillhandahållen kontext och historik.

5. Presentation av svaret

Chattutmatning: Det genererade svaret visas för användaren i chattgränssnittet, vilket sluter svaret och väntar på vidare inmatning från användaren om det behövs.

Visualisering av arbetsflödet

Nedan visas en förenklad sekvens av huvudnoderna och deras roller:

Steg	Nod/Komponent	Syfte
1	Chatt öppnad-utlösare	Upptäcker nya chattsessioner och startar arbetsflödet
2	Meddelandewidget	Skickar välkomstmeddelande
3	Chattutmatning	Visar meddelanden för användaren
4	Chattinmatning	Tar emot användarmeddelanden
5	Chatthistorik	Hämtar senaste konversationen
6	Dokumenthämtare	Söker kunskapskällor
7	Promptmall	Skapar kontext-rika prompts för AI
8	Generator	Använder AI för att generera svar
9	Chattutmatning	Skickar genererat svar till användaren

Fördelar och användbarhet

Skalbarhet: Arbetsflödet kan hantera många kundfrågor samtidigt utan mänsklig inblandning, vilket gör att företag enkelt kan skala upp kundsupporten.
Automatisering: Genom att automatisera informationsinhämtning och svarsgenerering minskar chattboten den manuella arbetsbördan och säkerställer enhetlig kvalitet på supporten.
Kontextmedvetenhet: Genom att använda chattens historik och kunskapsinhämtning ger boten relevanta, personliga och aktuella svar.
Enkel anpassning: Systemmeddelandet och promptmallen kan lätt ändras för att spegla företagets varumärke eller policys.
Fallback-support: Om boten inte kan svara på en fråga erbjuder den proaktivt en supportlänk, vilket håller kundupplevelsen positiv.

Användningsområden

Kundsupport för e-handel, SaaS eller tjänsteföretag.
Besvara vanliga frågor och lösa återkommande problem.
Ge guidad onboarding för nya användare.
Skala supporten under perioder med hög belastning.

Detta arbetsflöde gör det möjligt för organisationer att leverera snabb, korrekt och skalbar kundservice med minimal manuell insats, vilket ökar både effektivitet och kundnöjdhet.

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 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...

Jun 6, 2025 3 min läsning