Bilgi Tabanı ve API Zenginleştirmesiyle AI Müşteri Destek Temsilcisi

Bu yapay zeka destekli iş akışı, dahili bilgi tabanında arama, Google Dokümanları bilgi çekme, API entegrasyonu ve gelişmiş dil modeli akıl yürütmeyi birleştirerek müşteri desteğini otomatikleştirir. Temsilci, yanıtlarını Slovakça veya müşterinin dilinde verir, daima güncel bilgi sağlar ve gerekirse insan desteğine aktarım yapabilir. Çok dilli, otomatik ve bağlamı anlayan müşteri hizmetleri arayan şirketler için idealdir.

AI Akışı nasıl çalışır - Bilgi Tabanı ve API Zenginleştirmesiyle AI Müşteri Destek Temsilcisi

Akışlar

AI Akışı nasıl çalışır

Müşteri Sorgusunu Al.
Akış, sohbet girişinden müşteri sorgularını alır ve bağlam için son sohbet geçmişini getirir.
Dahili ve Harici Kaynaklardan Bilgi Topla.
İş akışı, belge getiriciler kullanarak hem dahili belge depolarında hem de bağlı Google Dokümanlarında ilgili bilgi tabanı bilgisini arar.
API ile Veriyi Zenginleştir ve Analiz Et.
Müşteri mesaj kimlikleri, harici API'leri çağırmak, mesaj geçmişlerini almak ve bağlamı zenginleştirmek için gerekli bilgileri ayrıştırmak üzere kullanılır.
AI Temsilcisi Yanıtlar ve Çok Dilli Üretim.
Gelişmiş bir AI temsilcisi, toplanan bağlam, bilgi kaynakları ve dil modellerini kullanarak Slovakça veya müşterinin dilinde yanıtlar üretir; profesyonel, öz ve doğru cevaplar sağlar.
Müşteriye Yanıt Ver ve Gerekiyorsa Yönlendir.
Temsilci, yanıtı müşteriye iletir; ilgili bağlantıları ve bilgileri ekler ve sorgu otomatik olarak çözülemezse insan desteğine yönlendirir.

Bu akışta kullanılan promptlar

İstem (PromptTemplate-xAz1P)

Dinamik değişkenlerle ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}) bir istem şablonu oluşturun.

---CONVERSATION HISTORY---
{context}
---

---LATEST MESSAGE---
{input}
---

İstem (PromptTemplate-4mVjl)

Dinamik değişkenlerle ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}) bir istem şablonu oluşturun.

---CHAT HISTORY---
{chat_history}
---

---CUSTOMER QUERY---
{context}
---

---LLM RESPONSE---
{input}
---

The final output presented to the agent should include:

        the original CUSTOMER QUERY

        the Slovak translation of the CUSTOMER QUERY


       LLM RESPONSE in Slovak

       LLM RESPONSE in the customer's language (to be sent)

İstem (PromptTemplate-u9XGO)

Dinamik değişkenlerle ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}) bir istem şablonu oluşturun.

https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages

İstem (PromptTemplate-5nKVc)

Dinamik değişkenlerle ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}) bir istem şablonu oluşturun.

https://YOURCOMPANY.ladesk.com/api/conversations/{human_input}/messages

Üreteç (Generator-eSD0Q)

Girdi istemi ve seçilen LLM modeliyle metin üretin.

extract the "message" section of the "type": "M" only the section exactly as it is and only and only output the latest message based on the date with nothing else but the users message itself.

Araç Çağıran Temsilci (ToolCallingAgent-K7dur)

Bir araç çağırma temsilcisi.

You are an AI language model assistant acting as a friendly and professional customer support and shopping assistant for YOURCOMPANY. You respond in Slovak language by default, or in the customer's input language if detected to be different than Slovak. AND ALWAYS USE EMAIL TONE AND FORMAT.

<u>Your role:</u>

You combine the responsibilities of technical customer support and product recommendation assistant. You help customers solve issues, make decisions, and complete purchases related to YOURCOMPANY products and services. Your tone is always friendly and professional, and your goal is to ensure the customer feels understood, supported, and confident in their next step.

<u>Your Goal:</u>

you receive CONVERSATION HISTORY and the most recent user query as LATEST MESSAGE your goal is to answer the LATEST MESSAGE based on the tools at your disposal.&#x20;

<u>Identify intent and provide answers:</u>

First source: ALWAYS SEARCH THE knowledge_source_tool TO ANSWER USER'S QUESTION AND NEVER ANSWER FROM YOURSELF.

Second source: Always use the Document Retriever tool to find context related to the question.

If relevant context is found:

Use it to provide accurate, concise answers.

Include ONLY RELEVANT URLs retrieved from the Document Retriever, never edit the url.

Never invent product names and category names. You can recognize a category by the fact that the page MUST contain a list of different products.; use only those available in your knowledge base.

Follow the information exactly as stated in the reference.

If no relevant context is found and the question is about YOURCOMPANY:

Ask polite clarifying questions to gather more details.

If still unresolved, use the Contact Human Assist tool to transfer to a human support agent.

If the customer’s message is unclear or incomplete:

Do not guess — always ask for more information before answering.

If the customer shows interest in a specific product:

Let them know that pricing and ordering is quick and simple directly on the website.

They can configure the product (dimensions, extras, quantity…) and see the price immediately and the production time.

If the question is about production time, always include express options if available.

For inquiries not related to YOURCOMPANY:

Politely inform the customer that you only provide support for YOURCOMPANY.

Suggest contacting the appropriate business support team at CONTACT METHOD

<u>Resource Utilization:</u>

Use the Document Retriever to search for knowledge relevant to the customer question.

Use the Contact Human Assist tool to escalate if needed.

Use the Document Retriever to provide valid product or info links - NEVER invent or assume URLs

<u>Formatting:</u>

Your tone is always friendly, clear, and professional.

The answers should be SHORT - max. about 100-200 tokens.

Use structured formatting:

Short paragraphs

Bold text for emphasis

Bullet points where appropriate

Emojis to make the messages more engaging 😊

Write in plain text format. Do not use markdown.

Bu akışta kullanılan bileşenler

Aşağıda bu akışın işlevselliğini gerçekleştirmek için kullanılan tüm bileşenlerin eksiksiz bir listesi bulunmaktadır. Bileşenler her AI Akışının yapı taşlarıdır. Çeşitli işlevleri bağlayarak karmaşık etkileşimler oluşturmanıza ve görevleri otomatikleştirmenize olanak tanır. Her bileşen kullanıcı girişini işleme, veri işleme veya harici hizmetlerle entegrasyon gibi belirli bir amaca hizmet eder.

Sohbet Girişi

FlowHunt'taki Sohbet Girişi bileşeni, Playground'dan gelen mesajları yakalayarak kullanıcı etkileşimlerini başlatır. Bu, akışların başlangıç noktasıdır ve iş akışının hem metin hem de dosya tabanlı girdileri işlemesini sağlar.

Gör Sohbet Girişi

FlowHunt'ta Prompt Bileşeni

FlowHunt'un Prompt bileşeniyle AI botunuzun rolünü ve davranışını tanımlayarak alakalı, kişiselleştirilmiş yanıtlar alın. Etkili, bağlama duyarlı sohbet botu akışları için istemleri ve şablonları özelleştirin.

Gör FlowHunt'ta Prompt Bileşeni

Veri Oluştur

Veri Oluştur bileşeni, alan sayısını özelleştirerek dinamik olarak yapılandırılmış veri kayıtları oluşturmanızı sağlar. Anında yeni veri nesneleri oluşturulması gereken iş akışları için idealdir; esnek alan yapılandırmasını ve diğer otomasyon adımlarıyla sorunsuz entegrasyonu destekler.

Gör Veri Oluştur

API İsteği

API İsteği bileşeni ile harici veri ve servisleri iş akışınıza entegre edin. HTTP isteklerini zahmetsizce gönderin, özel başlıklar, gövde ve sorgu parametreleri ayarlayın, GET ve POST gibi birden çok yöntemi yönetin. Otomasyonlarınızı herhangi bir web API'sine veya servisine bağlamak için vazgeçilmezdir.

Gör API İsteği

Verileri Ayrıştır

Verileri Ayrıştır bileşeni, yapılandırılmış verileri özelleştirilebilir şablonlar kullanarak düz metne dönüştürür. Bu sayede, iş akışınızda bilgileri standartlaştırmak veya sonraki bileşenlere hazırlamak için esnek biçimlendirme ve veri dönüştürme sağlar.

Gör Verileri Ayrıştır

Oluşturucu

FlowHunt'taki Oluşturucu bileşenini keşfedin—seçtiğiniz LLM modeliyle güçlü, yapay zekâ destekli metin üretimi. İstemleri, isteğe bağlı sistem talimatlarını ve hatta görselleri girdi olarak birleştirerek dinamik sohbet botu yanıtları oluşturun; bu da onu akıllı, konuşmaya dayalı iş akışları oluşturmak için temel bir araç haline getirir.

Gör Oluşturucu

LLM OpenAI

FlowHunt onlarca metin üretme modelini destekler, buna OpenAI modelleri de dahildir. ChatGPT'yi yapay zeka araçlarınızda ve sohbet botlarınızda nasıl kullanacağınız burada anlatılıyor.

Gör LLM OpenAI

Sohbet Geçmişi Bileşeni

FlowHunt'taki Sohbet Geçmişi bileşeni, sohbet botlarının önceki mesajları hatırlamasını sağlar; bu sayede tutarlı sohbetler ve gelişmiş müşteri deneyimi sunarken hafıza ve token kullanımını optimize eder.

Gör Sohbet Geçmişi Bileşeni

Araç Çağırma Aracısı

FlowHunt'taki Araç Çağırma Aracısı'nı keşfedin—yapay zeka aracıların karmaşık sorguları yanıtlamak için harici araçları akıllıca seçip kullanmasını sağlayan gelişmiş bir iş akışı bileşeni. Dinamik araç kullanımı, yinelemeli akıl yürütme ve birden çok kaynakla entegrasyon gerektiren akıllı yapay zeka çözümleri oluşturmak için mükemmeldir.

Gör Araç Çağırma Aracısı

Belge Getirici

FlowHunt'in Belge Getirici bileşeni, üretici modelleri kendi güncel belgeleriniz ve URL’lerinizle ilişkilendirerek, Retrieval-Augmented Generation (RAG) yöntemiyle güvenilir ve alakalı yanıtlar sağlar.

Gör Belge Getirici

Google Docs Alıcı

Google Docs Alıcı bileşeniyle iş akışlarınızı Google Docs ile entegre edin—belge içeriğini sorunsuzca çekerek otomasyonlarda, sohbet botlarında veya bilgi tabanlı iş akışlarında kullanın. Google Docs'unuza FlowHunt akışları içinde erişmek, işlemek ve bunlardan faydalanmak için idealdir.

Gör Google Docs Alıcı

Sohbet Çıktısı

FlowHunt'taki Sohbet Çıktısı bileşenini keşfedin—sohbet botu yanıtlarını esnek, çok parçalı çıktılarla tamamlayın. Akışın sorunsuz tamamlanması ve gelişmiş, etkileşimli AI sohbet botları oluşturmak için gereklidir.

Gör Sohbet Çıktısı

Akış açıklaması

Amaç ve faydalar

Genel Bakış

Bu iş akışı, bir biletleme veya destek sisteminden müşteri mesajlarını alma, en son ilgili mesajı çıkarma, bunu bağlam ve sohbet geçmişiyle zenginleştirip ardından gelişmiş yapay zeka (LLM’ler) ile bilgi araçlarını birleştirerek profesyonel, çok dilli müşteri destek yanıtları oluşturma sürecini otomatikleştirir. Süreç, bu yanıtları harici sistemlere hazırlayıp gönderir ve böylece müşteri desteği, bilgi çekme ve harici API entegrasyonu için ölçeklenebilir ve otomatikleştirilebilir bir yapı sunar.

Adım Adım Açıklama

1. Girdi Alımı ve Hazırlık

  • Sohbet Girişi: İş akışı, gelen sohbet mesajlarını doğrudan alabilir.
  • API için İstem Oluşturma: Sistem, bilet mesajlarını harici bir API’den almak için istem şablonu kullanarak dinamik olarak URL oluşturur (örn. https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages). Bu, gelen kullanıcı verisine göre esnek veri çekimini mümkün kılar.
  • Sorgu Parametresi Oluşturma: API isteği için gerekli sorgu parametrelerini dinamik olarak oluşturmak üzere bir veri oluşturma düğümü kullanılır.

2. Harici Veri Çekme

  • API İsteği: Oluşturulan URL ve sorgu parametreleriyle iş akışı, harici biletleme sisteminden biletin mesaj geçmişini almak için bir GET isteği gönderir. API anahtarı doğrulaması başlıklar aracılığıyla desteklenir.
  • Getirilen Verinin Ayrıştırılması: API veri döndürdüğünde, bir ayrıştırıcı düğümü bu veriyi şablonlar kullanarak yapılandırır ve düz metne dönüştürür; bu, aşağı akıştaki AI işlemleri için uygun hale getirir.

3. Mesaj Çıkarma ve Ön İşleme

  • LLM Tabanlı Çıkarma: OpenAI LLM (örn. GPT-4.1), bir sistem istemi ile bilet verilerinden yalnızca en son kullanıcı mesajını (özellikle “M” tipindeki mesajları) çıkarmak için kullanılır—böylece yalnızca ilgili içerik sonraki işlemlere aktarılır.
  • İstem Zenginleştirme: Çıkarılan mesaj ve sohbet bağlamı, konuşma geçmişi ve son mesaj bölümlendirmesini içeren gelişmiş bir istem şablonuna eklenir ve ana destek temsilcisi için giriş hazırlanır.

4. Bilgi Zenginleştirme

  • Sohbet Geçmişi: Sistem, konuşmadaki son N mesajı bulabilir ve böylece süreklilik ve daha zengin bağlam sağlar.
  • Belge Getirici: Bir belge getirici araç, bilgi tabanında (isteğe bağlı olarak Google Dokümanları dahil) müşterinin sorgusuna yanıt verecek ilgili bilgileri arar. Bu, yanıtların güncel ve doğru bilgiye dayandırılması için gereklidir.
  • Araç Entegrasyonu: Hem belge getirici hem de Google Dokümanları getirici, temsilciye “araç” olarak tanımlanır ve yanıt oluşturma sırasında dinamik olarak kullanılır.

5. Temsilci Odaklı Yanıt Üretimi

  • Araç Çağıran Temsilci: Merkezde, zenginleştirilmiş istemi, sohbet geçmişini ve bilgi araçlarına erişimi alan bir Araç Çağıran Temsilci (LLM destekli) yer alır. Rolü, kullanıcı niyetini belirlemek, bilgi tabanı/araçlarında yanıt aramak ve kısa, samimi ve profesyonel bir yanıt oluşturmaktır.
    • Temsilci varsayılan olarak Slovakça yanıt verir veya müşterinin dili tespit edilirse ona geçer.
    • Yapılandırılmış biçimlendirme zorunludur: kısa paragraflar, vurgu için kalın yazı, madde işaretleri ve etkileşim için emojiler.
    • Temsilci, her zaman getirilen bilgiyi kullanmaya öncelik verir, asla bilgi veya URL uydurmaz, gerekirse açıklama ister ve çözülemeyen sorunları insan temsilcilere iletir.
    • Tüm yanıtlar, müşteri destek tonu ve yapısına uygun, e-posta iletişimine uygun şekilde düzenlenir.

6. Son İşleme ve Çıktı

  • Yanıt Biçimlendirme: Temsilcinin yanıtı, çok dilli çıktı oluşturmak için istem şablonlarından geçirilir (örn. hem Slovakça hem de müşterinin orijinal dilinde).
  • LLM Üretimi: Gerektiğinde çıktının bölümlerini üretmek veya çevirmek için başka bir LLM düğümü kullanılabilir.
  • Dışa Mesaj Göndermek için API Entegrasyonu: İş akışı, dışa yönelik API istekleri için veri nesnelerini dinamik olarak oluşturur, üretilen yanıtı paketler ve bunu ilgili harici sisteme (genellikle POST ile) gönderir.
  • Ayrıştırma ve Son Çıktı: Dışa API yanıtları, sohbet alanında gösterilebilir veya kullanıcı arayüzüne geri gönderilebilir.

Temel Bileşenler ve Amaçları

BileşenAmaç
Sohbet GirişiKullanıcı/müşteri mesajlarını kabul eder
İstem ŞablonuURL’leri ve mesaj istemlerini dinamik olarak oluşturur
API İsteğiHarici sistemden bilet verisi/mesajlarını çeker
Veri AyrıştırmaYapılandırılmış veriyi düz metne dönüştürür
OpenAI LLMİlgili mesajları çıkarır, yanıtları üretir veya çevirir
Belge GetiriciBilgi tabanında ilgili bilgi arar
Google Dokümanları GetiriciTemsilci için harici dokümanları bilgi olarak entegre eder
Araç Çağıran TemsilciMerkezi AI destek temsilcisi—araçları ve sohbet geçmişini kullanır
Veri OluşturmaDışa API istekleri için yanıtları ve verileri paketler
Sohbet ÇıkışıSonucu son kullanıcıya veya sisteme gösterir
NotlarOperatör yönlendirmesi sağlar (örn. API anahtarları/URL’ler nerede girilir)

Kullanım Alanları ve Faydaları

  • Otomatik Müşteri Desteği: Müşteri sorgularının çıkarılması, zenginleştirilmesi ve profesyonel, doğru ve bağlama duyarlı yanıtlarla yanıtlanması sürecini kolaylaştırır.
  • Çok Dilli Destek: Müşterinin dilini otomatik olarak algılar ve yanıtlar; çeviri ve biçimlendirme iş akışı tarafından yönetilir.
  • Ölçeklenebilir Bilgi Yönetimi: Kapsamlı ve güncel yanıtlar için birden fazla bilgi kaynağını (dahili belgeler, Google Dokümanları vb.) entegre eder.
  • Sorunsuz Harici Sistem Entegrasyonu: Gelen mesajlar için API’lerle, yanıt gönderimi için API’lerle kolayca bağlantı kurar.
  • İnsan Müdahalesiyle Yönlendirme: Çözülemeyen veya belirsiz vakaları otomatik olarak insan temsilcilere aktarır ve yüksek kaliteli destek sağlar.

Bu İş Akışı Neden Ölçek ve Otomasyon İçin Faydalı?

  • Manuel İşi Azaltır: Veri çekme, mesaj çıkarma, bağlam oluşturma ve yanıt üretimini otomatikleştirerek rutin destek sorguları için insan müdahalesi ihtiyacını en aza indirir.
  • Tutarlılık ve Kalite: Tüm müşteri iletişimlerinin şirket tonu, biçimi ve bilgi doğruluğuna uymasını sağlar; temsilciden veya vardiyadan bağımsızdır.
  • Hızlı Uyum: Yeni veri kaynaklarına veya API’lara kolayca bağlanır, yeni dillere adapte olur ve minimum ek yapılandırmayla daha yüksek destek hacmini yönetebilir.
  • Gelişmiş Müşteri Memnuniyeti: Hızlı, ilgili ve samimi yanıtlar—her müşterinin diline ve sorgusuna göre uyarlanmış—daha iyi deneyimler ve sadakat sağlar.

Görsel Akış (Basitleştirilmiş)

Aşağıda ana adımların basitleştirilmiş bir akış diyagramı yer almaktadır:

  1. Sohbet Girişi / API Sorgusu →
  2. Bilet Mesajlarını Getir (API İsteği) →
  3. Veri Ayrıştırma →
  4. Son Kullanıcı Mesajını Çıkar (LLM) →
  5. İstem Bağlamı ve Geçmiş ile Zenginleştir →
  6. Bilgi Getir (Belge/Google Dokümanları Getirici) →
  7. Araç Çağıran Temsilci (LLM) Yanıt Üretir →
  8. Yanıtı Biçimlendir/Çevir/Gönder (API İsteği) →
  9. Çıktıyı Göster/Teslim Et

Bu iş akışı, harici API’lar, bilgi tabanları ve gelişmiş AI yanıtlarıyla entegre olması gereken müşteri desteği, teknik yardım veya bilgi sağlama iş akışlarını otomatikleştirmek ve ölçeklendirmek isteyen her organizasyon için sağlam bir temel sunar.

Kendi AI Ekibinizi oluşturalım

Sizinki gibi şirketlere akıllı chatbotlar, MCP Sunucuları, AI araçları veya organizasyonunuzdaki tekrarlanan görevlerde insanları değiştirmek için diğer AI otomasyon türlerini geliştirmede yardım ediyoruz.

Demo planlayın Şimdi deneyin

Daha fazla bilgi

LiveAgent için AI Müşteri Destek Temsilcisi
LiveAgent için AI Müşteri Destek Temsilcisi

LiveAgent için AI Müşteri Destek Temsilcisi

Bu iş akışı, LiveAgent konuşmalarını entegre ederek, ilgili konuşma verilerini çıkararak, AI modelleriyle yanıtlar oluşturarak ve bilgi tabanı belgelerini getir...

4 dakika okuma
LiveAgent Entegrasyonu ile AI Destekli Chatbot
LiveAgent Entegrasyonu ile AI Destekli Chatbot

LiveAgent Entegrasyonu ile AI Destekli Chatbot

Müşteri desteğinizi, iç bilgi tabanınızı kullanan ve gerektiğinde kullanıcıları LiveAgent aracılığıyla insan temsilcisine sorunsuz bir şekilde bağlayan bir AI c...

3 dakika okuma