AI-chattassistent med konversationsminne

Detta arbetsflöde är utformat för att underlätta en interaktiv chattupplevelse där AI-assistenten svarar på användardefinierade uppgifter samtidigt som chattens historik används för kontextmedvetna svar. Det är en generell mall som gör det anpassningsbart för en mängd olika konversativa automatiseringar och skalbara AI-drivna chattlösningar.

Steg-för-steg-genomgång av arbetsflödet

1. Initiering av chattsession och välkomstmeddelande

• Chat Opened Trigger: När chatten öppnas aktiveras en trigger.
• Välkomstmeddelande: En meddelandewidget visar ett vänligt välkomstmeddelande till användaren:

  👋 Välkommen till Simple Task Flow!
  Det här verktyget är utformat för att du ska kunna definiera din egen uppgift baserat på din inmatning 🌟. Jag tar hänsyn till vår chatt-historik för att ge relevant hjälp utan ytterligare kontext.
  Säg bara till vad du vill göra, så sätter vi igång! ✨💬

• Visa: Välkomstmeddelandet visas i chattens utmatningsområde, vilket ger onboarding och sätter förväntningar.

2. Inhämtning av användarens inmatning

• Chat Input Node: Tar emot text (och eventuellt fil) från användaren, som representerar uppgiften eller frågan de vill ta upp.

3. Hämtning av chattens historik

• Chat History Node: Hämtar upp till de 10 senaste meddelandena (med en tokenbegränsning på 8000) från chatten. Denna historik används senare för att ge kontext och bibehålla kontinuitet i konversationen.

4. Konstruktion av prompt

• Prompt Template Node: Bygger en dynamisk prompt till språkmodellen. Den integrerar:

  • Användarens senaste inmatning.
  • Den senaste chatt-historiken.
  • Ett fast systemmeddelande som instruerar AI:n att generera kontextmedvetna svar.

  Den använda promptmallen är:

  You are an AI language model assistant.
  
  Your task is to generate answer for human INPUT with consideration of previous conversation in CHAT HISTORY.
  
  --- CHAT HISTORY START
  {chat_history}
  --- CHAT HISTORY END
  
  --- INPUT START
  {input}
  --- INPUT END
  
  ANSWER:
  

5. AI-generering

• Generator Node: Tar emot den konstruerade prompten och genererar ett textsvar med hjälp av en stor språkmodell (LLM). Detta säkerställer att svaret är kontextuellt relevant och anpassat till användarens begäran.

6. Visa utdata

• Chat Output Node: Det AI-genererade svaret visas för användaren i chattgränssnittet.

Arbetsflödets struktur i tabellform

Varför detta arbetsflöde är användbart för skalning och automation

• Kontextuella interaktioner: Genom att inkludera chatt-historiken bibehålls kontexten, vilket förbättrar svarens relevans och användarens upplevelse.
• Användardefinierade uppgifter: Arbetsflödet är uppgiftsagnostiskt, vilket gör att användaren kan definiera sina egna mål och gör det mycket flexibelt.
• Skalbar automation: Den modulära designen lämpar sig för skalning—flera användare kan interagera samtidigt, där varje session bibehåller sitt eget sammanhang.
• Enkel anpassning: Promptmallen och noderna kan enkelt anpassas för specifika användningsområden (t.ex. support, informationshämtning, onboarding).
• Konsekvent användarupplevelse: Automatiserad hälsning och kontextmedvetna svar säkerställer att varje användarinteraktion hanteras professionellt och effektivt.

Exempel på användningsområden

• Kundtjänstchatbots som kommer ihåg tidigare interaktioner.
• Onboarding-assistenter som guidar nya användare baserat på deras pågående konversation.
• Allmänna AI-hjälpare i appar där användarna kan definiera egna frågor eller uppgifter.

Detta arbetsflöde ger en robust grund för att bygga intelligenta, kontextmedvetna chatt-automatiseringar som kan anpassas till många olika användningsområden.