Prompt (PromptTemplate-xAz1P)
Tạo mẫu prompt với các biến động ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
---CONVERSATION HISTORY---
{context}
---
---LATEST MESSAGE---
{input}
---
Nhân viên Hỗ trợ Khách hàng AI với Cơ sở Tri thức và Tăng cường qua API
Quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI này tự động hóa hỗ trợ khách hàng bằng cách kết hợp tìm kiếm trong cơ sở tri thức nội bộ, truy xuất kiến thức từ Google Docs, tích hợp API và lý luận của mô hình ngôn ngữ tiên tiến. Nhân viên AI phản hồi bằng tiếng Slovak hoặc ngôn ngữ của khách hàng, luôn cung cấp thông tin cập nhật nhất và có thể chuyển tiếp cho nhân viên hỗ trợ con người khi cần thiết. Lý tưởng cho các công ty muốn có dịch vụ khách hàng đa ngôn ngữ, tự động hóa và nhận biết ngữ cảnh.
Luồng
Cách Luồng AI hoạt động
- Nhận Truy vấn Khách hàng.
- Quy trình thu nhận truy vấn của khách hàng từ đầu vào trò chuyện và truy xuất lịch sử trò chuyện gần đây để làm ngữ cảnh.
- Thu thập Kiến thức từ Nguồn nội bộ và Bên ngoài.
- Quy trình làm việc tìm kiếm trong cả kho tài liệu nội bộ và Google Docs được kết nối để lấy thông tin liên quan trong cơ sở tri thức bằng công cụ truy xuất tài liệu.
- Làm giàu và Phân tích Dữ liệu qua API.
- ID tin nhắn của khách hàng được sử dụng để gọi các API bên ngoài, truy xuất lịch sử tin nhắn và phân tích thông tin cần thiết để làm giàu ngữ cảnh.
- AI Trả lời và Sinh Đa ngôn ngữ.
- Một nhân viên AI tiên tiến sử dụng ngữ cảnh thu thập được, nguồn kiến thức và mô hình ngôn ngữ để tạo ra phản hồi bằng tiếng Slovak hoặc ngôn ngữ của khách hàng, đảm bảo câu trả lời chuyên nghiệp, ngắn gọn và chính xác.
- Phản hồi Khách hàng và Chuyển tiếp khi Cần.
- Nhân viên AI gửi phản hồi cho khách hàng, bao gồm các liên kết và thông tin liên quan, đồng thời chuyển cho nhân viên hỗ trợ con người nếu truy vấn không thể được giải quyết tự động.
Các prompt được sử dụng trong luồng này
Dưới đây là danh sách đầy đủ tất cả các prompt được sử dụng trong luồng này để đạt được chức năng của nó. Prompt là các hướng dẫn đã được cấp cho mô hình AI để tạo ra các phản hồi hoặc thực hiện các hành động. Chúng hướng dẫn AI trong việc hiểu ý định của người dùng và tạo ra các kết quả đầu ra liên quan.
Prompt (PromptTemplate-4mVjl)
Tạo mẫu prompt với các biến động ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
---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)
Prompt (PromptTemplate-u9XGO)
Tạo mẫu prompt với các biến động ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages
Prompt (PromptTemplate-5nKVc)
Tạo mẫu prompt với các biến động ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
https://YOURCOMPANY.ladesk.com/api/conversations/{human_input}/messages
Generator (Generator-eSD0Q)
Sinh văn bản sử dụng prompt đầu vào và mô hình LLM đã chọn.
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.
Tool Calling Agent (ToolCallingAgent-K7dur)
Một nhân viên AI sử dụng chức năng gọi công cụ.
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. 
<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.
Các thành phần được sử dụng trong luồng này
Dưới đây là danh sách đầy đủ tất cả các thành phần được sử dụng trong luồng này để đạt được chức năng của nó. Các thành phần là các khối xây dựng của mọi Luồng AI. Chúng cho phép bạn tạo ra các tương tác phức tạp và tự động hóa các tác vụ bằng cách kết nối các chức năng khác nhau. Mỗi thành phần phục vụ một mục đích cụ thể, chẳng hạn như xử lý đầu vào của người dùng, xử lý dữ liệu hoặc tích hợp với các dịch vụ bên ngoài.
ChatInput
Thành phần Chat Input trong FlowHunt khởi tạo tương tác với người dùng bằng cách thu thập tin nhắn từ Playground. Nó là điểm khởi đầu của các flow, cho phép quy trình xử lý cả đầu vào dạng văn bản lẫn tệp tin.
Thành phần Prompt trong FlowHunt
Tìm hiểu cách thành phần Prompt của FlowHunt cho phép bạn xác định vai trò và hành vi của bot AI, đảm bảo phản hồi phù hợp và cá nhân hóa. Tùy chỉnh prompt và mẫu template để xây dựng luồng chatbot hiệu quả, nhận biết ngữ cảnh.
Tạo Dữ Liệu
Thành phần Tạo Dữ Liệu cho phép bạn tạo động các bản ghi dữ liệu có cấu trúc với số lượng trường tùy chỉnh. Lý tưởng cho các luồng công việc yêu cầu tạo mới các đối tượng dữ liệu tức thì, nó hỗ trợ cấu hình trường linh hoạt và tích hợp liền mạch với các bước tự động hóa khác.
Yêu Cầu API
Tích hợp dữ liệu và dịch vụ bên ngoài vào quy trình làm việc của bạn với thành phần Yêu Cầu API. Gửi yêu cầu HTTP một cách dễ dàng, thiết lập header, body, và tham số truy vấn tùy chỉnh, đồng thời xử lý nhiều phương thức như GET và POST. Cần thiết để kết nối các tự động hóa của bạn với bất kỳ API hay dịch vụ web nào.
Phân Tích Dữ Liệu
Thành phần Phân Tích Dữ Liệu chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc thành văn bản thuần túy bằng cách sử dụng các mẫu tùy chỉnh. Nó cho phép định dạng linh hoạt và chuyển đổi đầu vào dữ liệu để sử dụng trong quy trình làm việc, giúp chuẩn hóa hoặc chuẩn bị thông tin cho các thành phần phía sau.
Trình Tạo Văn Bản
Khám phá thành phần Generator trong FlowHunt—tạo văn bản mạnh mẽ bằng AI dựa trên mô hình LLM bạn chọn. Dễ dàng tạo phản hồi chatbot động bằng cách kết hợp prompt, hướng dẫn hệ thống tùy chọn và thậm chí cả hình ảnh làm đầu vào, biến nó thành công cụ cốt lõi để xây dựng quy trình hội thoại thông minh.
LLM OpenAI
FlowHunt hỗ trợ hàng chục mô hình tạo văn bản, bao gồm cả các mô hình của OpenAI. Đây là cách sử dụng ChatGPT trong các công cụ AI và chatbot của bạn.
Thành phần Lịch sử Trò chuyện
Thành phần Lịch sử Trò chuyện trong FlowHunt cho phép chatbot ghi nhớ các tin nhắn trước đó, đảm bảo cuộc trò chuyện liền mạch và nâng cao trải nghiệm khách hàng đồng thời tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ và token.
Tác nhân Gọi Công cụ
Khám phá Tác nhân Gọi Công cụ trong FlowHunt—một thành phần quy trình làm việc nâng cao cho phép các tác nhân AI lựa chọn và sử dụng công cụ bên ngoài một cách thông minh để trả lời các truy vấn phức tạp. Lý tưởng để xây dựng các giải pháp AI thông minh yêu cầu sử dụng công cụ linh hoạt, suy luận lặp lại và tích hợp với nhiều nguồn tài nguyên.
Trình Tìm kiếm Tài liệu
Trình Tìm kiếm Tài liệu của FlowHunt nâng cao độ chính xác của AI bằng cách kết nối các mô hình tạo sinh với tài liệu và URL cập nhật của riêng bạn, đảm bảo câu trả lời đáng tin cậy và phù hợp nhờ phương pháp Tạo sinh Tăng cường Truy xuất (RAG).
Trình Trích Xuất Google Docs
Tích hợp quy trình làm việc của bạn với Google Docs bằng thành phần Google Docs Retriever — lấy nội dung tài liệu một cách liền mạch để sử dụng trong tự động hóa, chatbot hoặc quy trình quản lý tri thức. Lý tưởng để truy cập, xử lý và khai thác Google Docs của bạn trong các luồng FlowHunt.
Kết Quả Trò Chuyện
Khám phá thành phần Kết Quả Trò Chuyện trong FlowHunt—hoàn thiện phản hồi chatbot với các kết quả linh hoạt, đa phần. Thành phần thiết yếu để hoàn thành luồng trò chuyện liền mạch và tạo chatbot AI nâng cao, tương tác.
Mô tả luồng
Mục đích và lợi ích
Tổng quan
Quy trình làm việc này tự động hóa quá trình truy xuất tin nhắn khách hàng từ hệ thống ticket hoặc hỗ trợ, trích xuất tin nhắn liên quan mới nhất, làm giàu với ngữ cảnh và lịch sử trò chuyện, sau đó tận dụng AI tiên tiến (LLM) kết hợp với các công cụ tri thức để tạo ra phản hồi hỗ trợ khách hàng chuyên nghiệp, đa ngôn ngữ. Quy trình tiếp tục chuẩn bị và gửi các phản hồi này trở lại các hệ thống bên ngoài, lý tưởng để mở rộng quy mô và tự động hóa hỗ trợ khách hàng, truy xuất kiến thức và tích hợp API bên ngoài.
Phân tích từng bước
1. Thu nhận và Chuẩn bị Đầu vào
- Đầu vào Chat: Quy trình làm việc có thể nhận tin nhắn chat đến trực tiếp.
- Tạo Prompt cho API: Hệ thống sử dụng mẫu prompt để xây dựng động URL lấy tin nhắn ticket từ API bên ngoài (ví dụ:
https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages). Điều này cho phép truy xuất linh hoạt dựa trên dữ liệu người dùng gửi đến. - Xây dựng Tham số Truy vấn: Một nút tạo dữ liệu được sử dụng để xây dựng động các tham số truy vấn cần thiết cho yêu cầu API.
2. Truy xuất Dữ liệu Bên ngoài
- Yêu cầu API: Sử dụng URL và tham số truy vấn được xây dựng, quy trình gửi yêu cầu GET để lấy lịch sử tin nhắn của ticket từ hệ thống ticket bên ngoài. Xác thực khóa API được hỗ trợ qua headers.
- Phân tích Dữ liệu Đã Lấy: Sau khi API trả về dữ liệu, một nút phân tích sẽ cấu trúc và chuyển đổi dữ liệu này sang dạng văn bản thuần bằng mẫu, phù hợp cho xử lý AI phía sau.
3. Trích xuất và Tiền xử lý Tin nhắn
- Trích xuất dựa trên LLM: Một OpenAI LLM (ví dụ GPT-4.1) được sử dụng với prompt hệ thống để chỉ trích xuất tin nhắn người dùng mới nhất từ dữ liệu ticket (cụ thể là các tin nhắn loại “M”)—đảm bảo chỉ nội dung liên quan được xử lý tiếp.
- Làm giàu Prompt: Tin nhắn trích xuất và ngữ cảnh trò chuyện được chèn vào mẫu prompt tinh vi gồm lịch sử hội thoại và phân đoạn tin nhắn mới nhất, chuẩn bị đầu vào cho nhân viên hỗ trợ chính.
4. Bổ sung Kiến thức
- Lịch sử Trò chuyện: Hệ thống có thể tra cứu N tin nhắn gần nhất trong hội thoại để cung cấp tính liên tục và ngữ cảnh phong phú hơn.
- Truy xuất Tài liệu: Công cụ truy xuất tài liệu tìm kiếm trong kho tri thức nội bộ/bên ngoài (có thể gồm Google Docs) để lấy thông tin liên quan trả lời truy vấn khách hàng. Điều này rất quan trọng để đảm bảo phản hồi dựa trên kiến thức cập nhật và chính xác.
- Tích hợp Công cụ: Cả công cụ truy xuất tài liệu và Google Docs đều được đăng ký như các “công cụ” có sẵn cho nhân viên AI, cho phép tìm kiếm động trong quá trình tạo phản hồi.
5. Sinh phản hồi do AI điều khiển
- Nhân viên gọi công cụ: Trung tâm là một Nhân viên gọi công cụ (dùng LLM), nhận prompt đã làm giàu, lịch sử trò chuyện và quyền truy cập các công cụ tri thức. Vai trò của họ là xác định ý định người dùng, tìm kiếm trong kho tri thức/công cụ để trả lời, và soạn phản hồi ngắn gọn, thân thiện, chuyên nghiệp.
- Mặc định nhân viên phản hồi bằng tiếng Slovak hoặc chuyển sang ngôn ngữ khách hàng nếu phát hiện khác.
- Định dạng có cấu trúc: đoạn ngắn, in đậm để nhấn mạnh, gạch đầu dòng, và emoji để tăng tương tác.
- Nhân viên ưu tiên dùng kiến thức truy xuất, không tự bịa thông tin hoặc link, hỏi lại nếu chưa rõ và chuyển cho người thật nếu không giải quyết được.
- Tất cả phản hồi tuân thủ giọng điệu và cấu trúc hỗ trợ khách hàng, phù hợp giao tiếp qua email.
6. Xử lý hậu kỳ và Xuất ra
- Định dạng Phản hồi: Phản hồi của nhân viên được xử lý thêm qua các mẫu prompt để tạo đầu ra đa ngôn ngữ (ví dụ: bao gồm cả tiếng Slovak và ngôn ngữ gốc của khách hàng).
- Sinh LLM: Một nút LLM khác có thể tạo hoặc dịch các phần của đầu ra khi cần.
- Tích hợp API cho Tin nhắn gửi đi: Quy trình xây dựng động đối tượng dữ liệu cho các yêu cầu API gửi đi, đóng gói phản hồi đã tạo và gửi (thường qua POST) tới hệ thống bên ngoài liên quan.
- Phân tích và Xuất ra Cuối cùng: Phản hồi từ API gửi đi có thể được phân tích và hiển thị trong playground chat hoặc gửi trả lại giao diện người dùng.
Các thành phần chính & Mục đích
| Thành phần | Mục đích |
|---|---|
| Đầu vào Chat | Nhận tin nhắn người dùng/khách hàng |
| Mẫu Prompt | Xây dựng động URL và prompt tin nhắn |
| Yêu cầu API | Lấy dữ liệu/tin nhắn ticket từ hệ thống bên ngoài |
| Phân tích Dữ liệu | Chuyển đổi dữ liệu có cấu trúc sang văn bản thuần |
| OpenAI LLM | Trích xuất tin nhắn liên quan, sinh hoặc dịch phản hồi |
| Truy xuất Tài liệu | Tìm kiếm thông tin liên quan trong kho tri thức |
| Google Docs Retriever | Tích hợp Google Docs làm nguồn tri thức cho nhân viên AI |
| Nhân viên gọi công cụ | Nhân viên AI trung tâm—dùng công cụ và lịch sử trò chuyện |
| Tạo dữ liệu | Đóng gói phản hồi và dữ liệu cho yêu cầu API gửi đi |
| Đầu ra Chat | Hiển thị kết quả cuối cho người dùng hoặc hệ thống |
| Ghi chú | Hướng dẫn vận hành (ví dụ: nơi nhập API key/URL) |
Ứng dụng & Lợi ích
- Tự động hóa Hỗ trợ Khách hàng: Đơn giản hóa quá trình trích xuất, bổ sung và phản hồi truy vấn khách hàng với câu trả lời chuyên nghiệp, chính xác và có ngữ cảnh.
- Hỗ trợ đa ngôn ngữ: Tự động phát hiện và phản hồi bằng ngôn ngữ của khách hàng, xử lý dịch thuật và định dạng ngay trong quy trình.
- Quản lý Tri thức mở rộng: Tích hợp nhiều nguồn tri thức (tài liệu nội bộ, Google Docs, v.v.) để trả lời toàn diện và cập nhật.
- Tích hợp hệ thống bên ngoài liền mạch: Dễ dàng kết nối với các API để lấy dữ liệu vào (tin nhắn) và gửi dữ liệu ra (phản hồi).
- Chuyển tiếp cho người thật khi cần: Tự động chuyển các trường hợp chưa rõ hoặc không giải quyết được cho nhân viên hỗ trợ thật, đảm bảo chất lượng phục vụ cao.
Tại sao quy trình này hữu ích cho mở rộng & tự động hóa
- Giảm công việc thủ công: Tự động hóa lấy dữ liệu, trích xuất tin nhắn, xây dựng ngữ cảnh và sinh phản hồi giúp giảm nhu cầu can thiệp của con người với các truy vấn hỗ trợ thường gặp.
- Đồng nhất & chất lượng: Đảm bảo mọi thông tin liên lạc với khách hàng đều theo đúng giọng điệu, định dạng và chuẩn xác của công ty, bất kể nhân viên hay ca trực.
- Thích ứng nhanh: Dễ dàng kết nối nguồn dữ liệu/API mới, thích ứng ngôn ngữ mới và mở rộng xử lý khối lượng lớn với cấu hình tối thiểu.
- Tăng hài lòng khách hàng: Phản hồi nhanh, liên quan, thân thiện—được cá nhân hóa theo ngôn ngữ và truy vấn của từng khách hàng—mang lại trải nghiệm tốt hơn và tăng sự trung thành.
Lưu đồ trực quan (Đơn giản hóa)
Dưới đây là sơ đồ luồng đơn giản hóa các bước chính:
- Chat Input / API Query →
- Lấy Tin nhắn Ticket (API Request) →
- Phân tích Dữ liệu →
- Trích xuất Tin nhắn người dùng mới nhất (LLM) →
- Làm giàu Prompt với Ngữ cảnh & Lịch sử →
- Truy xuất Kiến thức (Document/Google Docs Retriever) →
- Nhân viên gọi công cụ (LLM) sinh phản hồi →
- Định dạng/Dịch/Gửi phản hồi (API Request) →
- Hiển thị/Giao kết quả
Quy trình làm việc này là nền tảng vững chắc cho bất kỳ tổ chức nào muốn tự động hóa và mở rộng hỗ trợ khách hàng, hỗ trợ kỹ thuật hoặc quy trình cung cấp thông tin đòi hỏi tích hợp với API bên ngoài, kho tri thức và phản hồi AI tiên tiến.
Hãy để chúng tôi xây dựng Đội ngũ AI riêng cho bạn
Chúng tôi giúp các công ty như của bạn phát triển chatbot thông minh, Máy chủ MCP, công cụ AI hoặc các loại tự động hóa AI khác để thay thế con người trong các tác vụ lặp đi lặp lại trong tổ chức của bạn.
Tìm hiểu thêm
Tác nhân Hỗ trợ Khách hàng AI với Tích hợp API LiveAgent
Quy trình làm việc được hỗ trợ bởi AI này tự động hóa hỗ trợ khách hàng bằng cách kết nối các truy vấn của người dùng với nguồn tri thức của công ty, API bên ng...
7 phút đọc
Chatbot Dịch Vụ Khách Hàng AI với Chuyển Giao Cho Nhân Viên
Chatbot dịch vụ khách hàng sử dụng AI tự động hỗ trợ người dùng, truy xuất thông tin từ tài liệu nội bộ và trên web, đồng thời chuyển tiếp dễ dàng tới nhân viên...
5 phút đọc
Chatbot Hỗ Trợ AI với Tích Hợp LiveAgent
Tự động hóa hỗ trợ khách hàng của bạn với chatbot AI trả lời các câu hỏi dựa trên cơ sở dữ liệu nội bộ và kết nối người dùng tới nhân viên hỗ trợ qua LiveAgent ...
5 phút đọc