Mô tả luồng
Mục đích và lợi ích
Quy trình làm việc này được thiết kế để tạo điều kiện cho trải nghiệm chat tương tác, nơi trợ lý AI phản hồi các tác vụ do người dùng xác định, đồng thời tận dụng lịch sử trò chuyện để trả lời có ngữ cảnh. Đây là một mẫu đa năng, giúp dễ dàng thích ứng cho nhiều loại tự động hóa hội thoại và các giải pháp chat AI có thể mở rộng.
Phân Tích Quy Trình Làm Việc Theo Từng Bước
1. Khởi Tạo Phiên Chat và Tin Nhắn Chào Mừng
- Chat Opened Trigger: Khi chat được mở, một trigger được kích hoạt.
- Tin Nhắn Chào Mừng: Một widget tin nhắn sẽ hiển thị lời chào thân thiện tới người dùng:
👋 Chào mừng bạn đến với Simple Task Flow!
Công cụ này được thiết kế để bạn tự xác định tác vụ dựa trên đầu vào của mình 🌟. Tôi sẽ ghi nhận lịch sử trò chuyện của chúng ta để hỗ trợ bạn phù hợp mà không cần thêm ngữ cảnh nào khác.
Hãy cho tôi biết bạn muốn làm gì, và chúng ta bắt đầu nhé! ✨💬
- Hiển Thị: Tin nhắn chào mừng sẽ được hiển thị ở khu vực xuất chat, giúp người dùng làm quen và xác định kỳ vọng.
2. Ghi Nhận Đầu Vào Người Dùng
- Nút Nhập Chat: Nhận đầu vào văn bản (và tùy chọn là tệp) từ người dùng, đại diện cho tác vụ hoặc câu hỏi họ muốn giải quyết.
3. Lấy Lịch Sử Trò Chuyện
- Nút Lịch Sử Chat: Lấy tối đa 10 tin nhắn gần nhất (giới hạn 8000 token) từ cuộc trò chuyện. Lịch sử này sẽ được dùng để cung cấp ngữ cảnh và duy trì mạch hội thoại.
4. Xây Dựng Prompt
Nút Mẫu Prompt: Tạo ra prompt động cho mô hình ngôn ngữ. Prompt này tích hợp:
- Đầu vào mới nhất của người dùng.
- Lịch sử trò chuyện gần đây.
- Một thông điệp hệ thống cố định hướng dẫn AI tạo ra phản hồi có ngữ cảnh.
Mẫu prompt được sử dụng là:
Bạn là một trợ lý mô hình ngôn ngữ AI.
Nhiệm vụ của bạn là tạo ra câu trả lời cho ĐẦU VÀO của con người với sự cân nhắc tới cuộc trò chuyện trước đó trong LỊCH SỬ CHAT.
--- BẮT ĐẦU LỊCH SỬ CHAT
{chat_history}
--- KẾT THÚC LỊCH SỬ CHAT
--- BẮT ĐẦU ĐẦU VÀO
{input}
--- KẾT THÚC ĐẦU VÀO
TRẢ LỜI:
5. Tạo Phản Hồi AI
- Nút Sinh Nội Dung: Nhận prompt đã xây dựng và tạo phản hồi bằng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Điều này đảm bảo phản hồi có ngữ cảnh và phù hợp với yêu cầu của người dùng.
6. Hiển Thị Kết Quả
- Nút Xuất Chat: Câu trả lời do AI tạo ra sẽ được hiển thị cho người dùng trên giao diện chat.
Bảng Cấu Trúc Quy Trình Làm Việc
Bước | Nút/Thành Phần | Mục Đích |
---|
Bắt đầu chat | ChatOpenedTrigger | Phát hiện khi chat được mở |
Tin nhắn chào mừng | MessageWidget | Chào hỏi và thông báo cho người dùng |
Hiển thị chào mừng | ChatOutput | Hiển thị tin nhắn chào mừng |
Đầu vào người dùng | ChatInput | Thu nhận tác vụ hoặc câu hỏi của người dùng |
Lấy lịch sử | ChatHistory | Lấy lại cuộc trò chuyện gần đây để làm ngữ cảnh |
Xây dựng prompt | PromptTemplate | Tạo prompt cho LLM với đầu vào và lịch sử chat |
Tạo phản hồi AI | Generator | Sinh phản hồi có ngữ cảnh dựa trên prompt |
Hiển thị phản hồi AI | ChatOutput | Hiển thị câu trả lời do AI tạo ra cho người dùng |
Tại Sao Quy Trình Này Hữu Ích Cho Mở Rộng và Tự Động Hóa
- Tương Tác Theo Ngữ Cảnh: Nhờ tích hợp lịch sử chat, hệ thống duy trì mạch hội thoại, nâng cao sự phù hợp và hài lòng cho người dùng.
- Tác Vụ Do Người Dùng Xác Định: Quy trình làm việc không cố định theo tác vụ, cho phép người dùng tự xác định mục tiêu, rất linh hoạt.
- Tự Động Hóa Có Thể Mở Rộng: Thiết kế theo module phù hợp để mở rộng—nhiều người dùng có thể tương tác đồng thời, mỗi phiên đều giữ được ngữ cảnh riêng.
- Dễ Dàng Tùy Biến: Mẫu prompt và các thành phần có thể dễ dàng điều chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể (ví dụ: hỗ trợ, truy xuất thông tin, onboarding).
- Trải Nghiệm Người Dùng Nhất Quán: Chào mừng tự động và phản hồi theo ngữ cảnh đảm bảo mọi tương tác đều chuyên nghiệp và hiệu quả.
Ví Dụ Ứng Dụng
- Chatbot hỗ trợ khách hàng nhớ các tương tác trước đó.
- Trợ lý onboarding hướng dẫn người dùng mới dựa trên cuộc trò chuyện đang diễn ra.
- Trợ lý AI đa năng trong các ứng dụng nơi người dùng có thể tự xác định câu hỏi hoặc tác vụ.
Quy trình làm việc này cung cấp nền tảng vững chắc để xây dựng các tự động hóa chat thông minh, có ngữ cảnh và dễ dàng tùy chỉnh cho nhiều ứng dụng khác nhau.