Prompt
Tạo mẫu prompt với các biến động ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
https://YOURLINK.ladesk.com/api/conversations/{input}
Nhân Viên Hỗ Trợ Khách Hàng AI cho LiveAgent
Quy trình làm việc này tự động hóa hỗ trợ khách hàng cho công ty của bạn bằng cách tích hợp các cuộc trò chuyện LiveAgent, trích xuất dữ liệu hội thoại liên quan, tạo phản hồi bằng mô hình AI và truy xuất tài liệu từ kho tri thức. Nhân viên AI xử lý các truy vấn hỗ trợ đến, làm giàu ngữ cảnh từ nguồn tri thức và cung cấp phản hồi ngắn gọn, chuyên nghiệp với định dạng thân thiện với khách hàng.
Luồng
Cách Luồng AI hoạt động
- Nhận Truy Vấn Khách Hàng.
- Thu thập tin nhắn khách hàng đến như đầu vào ban đầu cho quy trình làm việc.
- Truy Xuất Dữ Liệu Hội Thoại LiveAgent.
- Tạo URL API LiveAgent và lấy các bản ghi hội thoại liên quan đến truy vấn khách hàng.
- Trích Xuất và Xử Lý Nội Dung Hội Thoại.
- Phân tích phản hồi API để trích xuất dữ liệu hội thoại chính, sau đó sử dụng AI để tóm tắt hoặc trích xuất các phần liên quan cho phân tích tiếp theo.
- Làm Giàu Với Kho Tri Thức & Nhân Viên AI.
- Truy xuất ngữ cảnh liên quan từ kho tri thức và sử dụng nhân viên AI để tạo ra phản hồi chính xác, hữu ích cho khách hàng.
- Gửi Phản Hồi Cuối Cùng.
- Định dạng và xuất phản hồi do AI tạo ra tới khách hàng, đảm bảo câu trả lời rõ ràng, chuyên nghiệp và chứa đầy đủ thông tin cần thiết.
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
Tạo mẫu prompt với các biến động ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}, {all_input_variables}).
https://YOURLINK.ladesk.com/api/conversations/{human_input}/messages
Generator
Tạo văn bản bằng prompt đầu vào và mô hình LLM đã chọn.
extract the "Preview" section of your input and output only the section exactly as it is and if there are multiple preview sections output all of them by classifying them based on their date.
Tool Calling Agent
Một agent gọi công cụ.
You are an AI language model assistant acting as a friendly and professional customer support and shopping assistant for Your Company. 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 Your Company 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 you goal is to answer the most recent query 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 Your Company:
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 Your Company:
Politely inform the customer that you only provide support for Your Company.
Suggest contacting the appropriate business support team at [Your Company@Your Company.sk](mailto:YourCompany@YourCompany.sk).
<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.
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.
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.
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).
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.
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
Mô Tả Quy Trình Làm Việc
Quy trình làm việc này được thiết kế để tự động hóa và mở rộng các tác vụ hỗ trợ khách hàng nâng cao cùng truy xuất tri thức, tận dụng LLM (Mô hình ngôn ngữ lớn), tạo dữ liệu động, gửi yêu cầu API ngoài (như LiveAgent) và tự động truy xuất tài liệu. Đặc biệt hữu ích cho các tổ chức muốn tối ưu hóa quy trình hỗ trợ, phản hồi truy vấn khách hàng với câu trả lời theo ngữ cảnh và tích hợp tra cứu kho tri thức cùng tương tác hệ thống bên ngoài.
Tổng Quan Cấp Cao
Quy trình làm việc điều phối các bước chính sau:
- Nhận đầu vào từ người dùng (qua chat)
- Xây dựng yêu cầu API động dựa trên đầu vào và ngữ cảnh người dùng
- Lấy và phân tích dữ liệu từ nguồn bên ngoài (ví dụ: LiveAgent)
- Sử dụng LLM để trích xuất và tóm tắt thông tin liên quan từ phản hồi
- Bổ sung câu trả lời bằng truy xuất tài liệu từ kho tri thức
- Tận dụng agent sử dụng LLM để tạo câu trả lời sẵn sàng cho khách hàng, luôn dựa trên ngữ cảnh đã truy xuất
- Trình bày câu trả lời lại cho người dùng
Thành Phần Chính và Luồng Quy Trình
| Bước | Thành phần | Mục đích |
|---|---|---|
| 1 | Chat Input | Tiếp nhận truy vấn hoặc tin nhắn từ người dùng |
| 2 | Prompt Template | Tạo URL động cho yêu cầu API, thay thế đầu vào và ngữ cảnh người dùng vào mẫu có sẵn |
| 3 | API Request | Gửi yêu cầu HTTP (GET/POST) tới API ngoài (như LiveAgent), bao gồm tham số và body nếu cần thiết |
| 4 | Parse Data | Chuyển phản hồi API (JSON/dữ liệu) thành văn bản thuần hoặc prompt có cấu trúc cho LLM xử lý |
| 5 | LLM Generator | Sử dụng LLM (như OpenAI GPT-4.1) để trích xuất các phần cụ thể (ví dụ: “Preview”) từ dữ liệu đầu vào |
| 6 | Tool Calling Agent | Agent sử dụng LLM nhận tất cả ngữ cảnh, lịch sử, công cụ và được hướng dẫn bởi prompt hệ thống tùy chỉnh |
| 7 | Document Retriever | Tìm kiếm tài liệu liên quan trong kho tri thức dựa trên truy vấn người dùng |
| 8 | Chat Output | Trình bày câu trả lời hoặc tin nhắn cuối cùng cho người dùng |
Các Bước Chi Tiết
1. Thu Thập Đầu Vào Người Dùng & Ngữ Cảnh
- Quá trình bắt đầu với node Chat Input, nơi nhận tin nhắn từ người dùng.
- Node Chat History truy xuất N tin nhắn gần nhất, giúp phản hồi có ngữ cảnh.
- Prompt Template sử dụng đầu vào và lịch sử trò chuyện để tạo URL động cho API ngoài (ví dụ: lấy transcript hội thoại từ LiveAgent).
2. Xây Dựng Yêu Cầu API
- Các node Create Data cho phép xây dựng động các tham số truy vấn hoặc body của yêu cầu (bao gồm lưu trữ an toàn API key hoặc trường cần thiết khác).
- URL và tham số sinh ra được đưa vào node API Request, tương tác với hệ thống ngoài (như LiveAgent) để lấy dữ liệu cần thiết.
3. Phân Tích & Tiền Xử Lý Dữ Liệu
- Phản hồi API được xử lý bằng node Parse Data, chuyển dữ liệu thô thành văn bản có cấu trúc hoặc trích xuất trường liên quan.
- Dữ liệu đã phân tích được chuyển cho node LLM Generator, có nhiệm vụ trích xuất thông tin cụ thể (ví dụ: phần “Preview”) bằng system message đã định nghĩa rõ ràng.
4. Bổ Sung Tri Thức
- Song song, node Document Retriever cho phép hệ thống tìm kiếm trong kho tri thức nội bộ các tài liệu liên quan cao tới truy vấn người dùng, làm giàu thêm ngữ cảnh cho agent. Công cụ này được cung cấp cho agent LLM.
5. Sinh Phản Hồi Bằng Agent LLM
- Node Tool Calling Agent là một agent mạnh mẽ dựa trên LLM, thực hiện:
- Nhận đầu vào người dùng, phản hồi API, lịch sử trò chuyện và quyền truy cập vào các công cụ (Document Retriever, Contact Human Assist, v.v.)
- Được hướng dẫn bởi prompt hệ thống chi tiết quy định:
- Luôn sử dụng nguồn chính thống (Document Retriever, knowledge_source_tool)
- Không tự bịa ra câu trả lời hoặc URL
- Đặt câu hỏi làm rõ nếu cần thiết
- Định dạng phản hồi thân thiện, chuyên nghiệp, súc tích
- Sử dụng bullet point, chữ đậm và emoji để tăng tính tương tác
- Luôn trả lời bằng tiếng Slovak (hoặc ngôn ngữ người dùng phát hiện), theo phong cách email
- Chuyển tiếp cho nhân viên hỗ trợ khi không thể giải quyết truy vấn
- Điều này đảm bảo mỗi phản hồi khách hàng đều chính xác, có ngữ cảnh, tuân thủ chính sách và dễ mở rộng.
6. Xuất Trả Kết Quả Cho Người Dùng
- Phản hồi cuối cùng do agent LLM sinh ra được phân tích, định dạng và chuyển đến người dùng qua các node Chat Output.
Lưu Ý & Thực Hành Tốt
- API Key và Link LiveAgent: Quy trình có node ghi chú nhắc người dùng chèn API key và thay
YOURLINKtrong prompt template bằng URL LiveAgent thực tế của họ. - Bảo Mật & Tuân Thủ: API key và dữ liệu nhạy cảm được xử lý qua các node dữ liệu động, giảm thiểu rủi ro lộ lọt.
- Khả Năng Mở Rộng: Thiết kế dạng mô-đun cho phép dễ dàng bổ sung công cụ, chuyển đổi dữ liệu hoặc kênh xuất ra.
Tại Sao Quy Trình Này Hữu Ích Cho Mở Rộng & Tự Động Hóa?
- Tự Động Hóa Toàn Diện: Tích hợp nhiều nguồn dữ liệu (chat trực tiếp, API, kho tri thức) và tự động đưa ra quyết định, phản hồi.
- Suy Luận Dựa Trên LLM: Tận dụng LLM hiện đại cho hiểu ngữ cảnh, trích xuất thông tin và giao tiếp như con người.
- Hỗ Trợ Chất Lượng Cao, Nhất Quán: Prompt hệ thống của agent đảm bảo tuân thủ chính sách, phong cách giao tiếp, quy trình chuyển tiếp và không bịa đặt dữ liệu.
- Tích Hợp Nhanh Với Hệ Thống Ngoài: Dễ dàng thích ứng với API hay kho tri thức khác bằng cách cập nhật prompt template và các node kết nối.
- Chuyển Tiếp Cho Người Thật: Dễ dàng chuyển các trường hợp phức tạp cho nhân viên hỗ trợ, đảm bảo xử lý đầy đủ các tình huống ngoại lệ.
- Khả Năng Mở Rộng Cao: Có thể xử lý số lượng lớn truy vấn song song, duy trì độ chính xác và tuân thủ nhất quán.
Bảng Tổng Kết Các Node Chính
| Loại node | Vai trò chính |
|---|---|
| Note | Nhắc nhở và hướng dẫn cấu hình |
| Chat Input/Output | Điểm đầu/cuối tương tác với người dùng |
| Chat History | Cung cấp ngữ cảnh từ các tương tác trước đó |
| Create Data | Dựng dữ liệu gửi yêu cầu API động |
| Prompt Template | Sinh URL truy vấn hoặc prompt |
| API Request | Kết nối với dịch vụ ngoài |
| Parse Data | Chuyển đổi dữ liệu thô cho LLM sử dụng |
| LLM Generator | Trích xuất/Xử lý thông tin bằng LLM |
| Document Retriever | Tìm kiếm nguồn tri thức nội bộ |
| Tool Calling Agent | Điều phối công cụ & sinh phản hồi |
Quy trình này lý tưởng cho việc tự động hóa hỗ trợ khách hàng, tích hợp với hệ thống ticket/chat ngoài và đảm bảo phản hồi dựa trên LLM luôn dựa vào tri thức công ty chính thống. Nó có thể trở thành nền tảng cho một trợ lý hỗ trợ thông minh, sẵn sàng mở rộng cho doanh nghiệp.
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
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 Do...
7 phút đọc
Hỗ trợ Chatbot AI cho LiveAgent
Tự động hóa hỗ trợ khách hàng trên LiveAgent với chatbot AI trả lời câu hỏi dựa trên cơ sở tri thức nội bộ, truy xuất tài liệu liên quan và chuyển tiếp cho nhân...
5 phút đọc