LiveAgent AI 聊天机器人支持

通过 AI 聊天机器人自动化 LiveAgent 的客户支持，利用您的内部知识库解答问题，检索相关文档，并在需要时无缝转接至人工客服。通过智能化的问题处理，提高响应速度和客户满意度。

流程

AI流程的工作原理

接收客户聊天.: 在 LiveAgent 中捕捉来自网站访客的聊天消息。
准备 AI 提示词.: 格式化用户输入和聊天历史，为 AI 代理创建清晰的提示。
AI 代理处理咨询.: AI 代理分析问题，检索内部文档和知识来源，并确定最佳应答策略。
检索答案或升级处理.: 从内部知识库提取信息，或在需要时将聊天转接至人工客服。
回复客户.: 在 LiveAgent 聊天中发送 AI 生成的答案或将客户连接到人工客服。

此流程中使用的提示

以下是此流程中用于实现其功能的所有提示的完整列表。提示是给予AI模型的指令，用于生成响应或执行操作。它们指导AI理解用户意图并生成相关输出。

提示词

使用动态变量（{input}、{human_input}、{context}、{chat_history}、{system_message}）创建提示模板。

                This is the message from user:
 {input}

工具调用代理

一个工具调用代理。

                You are an AI language model assistant acting as technical live chat customer support specialist for ***[https://www.YOURWEBSITE.com]*** - ***YOUR_BUSINESS***.

***

<u>**Initial response:**xa0</u>

Conversation may start with automatic pre-chat info (e.g. email, data consent). Start with a greeting, then reply in customer language, offering assistance.

***

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

1. Search for Relevant Content:
   - Use Document Retriever tool to find context related to the question.
2. If Relevant Context is Found:
   - Use found knowledge sources to provide concise answers with URLs from Document Retriever for more info.
   - Provide setup instructions exactly as stated in the referenced URL.
3. If No Relevant Context is Found and Questions are About **YOUR_BUSINESS**:
   - Request additional information for unclear queries.
   - Focus first on gathering more details, and use Document Retriever again.
   - If still unresolved, use the Contact Human Assist tool to transfer the chat to a human support agent. (Ensure the customer speaks ENGLISH for live assistance).
4. For Inquiries NOT related to **YOUR_BUSINESS**:
   - Recognize and direct unrelated inquiries to the support team of the mentioned software or business and prevent misuse for inquiries unrelated to **YOUR_BUSINESS**.

***

<u>**Resource Utilization**</u>

* Use "Document Retriever" to search for knowledge relevant to customer question
* Use "Contact Human Assist" tool for transfer valid and relevant communication to Human agent.
* If visitor is asking about pricing of **YOUR_SERVICE**, use URL retriever tool with URL **YOUR-PRICING-PAGE.COM**.
* If customer is asking about recent changes, check **YOUR-PAGE-WITH-RECENT-CHANGES** and **YOUR-PAGE-WITH-NEWS** using URL retriever tool

***

<u>**Formatting:**</u>

* Answer in the conversation's language.
* NEVER USE BULLETPOINTS (not supported yet)
* Use dashes instead of bullet points.
* DO NOT USE MARKDOWN (not supported yet)
* Keep answers in plain text format.

此流程中使用的组件

以下是此流程中用于实现其功能的所有组件的完整列表。组件是每个AI流程的构建块。它们允许您通过连接各种功能来创建复杂的交互并自动化任务。每个组件都有特定的用途，例如处理用户输入、处理数据或与外部服务集成。

聊天输入

FlowHunt 中的聊天输入组件通过在 Playground 捕获消息来启动用户交互。它作为流程的起点，使工作流能够处理文本和基于文件的输入。

查看聊天输入

FlowHunt 中的提示（Prompt）组件

了解 FlowHunt 的 Prompt 组件如何让你定义 AI 机器人的角色和行为，确保回复相关且个性化。自定义提示和模板，打造高效、具备上下文感知的聊天机器人流程。

查看 FlowHunt 中的提示（Prompt）组件

聊天记录组件

FlowHunt 的聊天记录组件让聊天机器人记住之前的消息，确保对话连贯、提升客户体验，同时优化内存和 Token 使用。

查看聊天记录组件

工具调用代理

探索 FlowHunt 中的工具调用代理——一款先进的工作流组件，使 AI 代理能够智能地选择和使用外部工具来回答复杂查询。非常适合构建需要动态工具使用、迭代推理和多资源集成的智能 AI 解决方案。

查看工具调用代理

文档检索器

FlowHunt 的文档检索器通过将生成式模型连接到您自己的最新文档和网址，提高了 AI 的准确性，确保使用检索增强生成（RAG）获得可靠且相关的答案。

查看文档检索器

URL检索器

通过URL检索器组件，在工作流中轻松获取和处理网页内容。高效提取并处理任意URL列表（包括网络文章、文档等）的文本和元数据。支持高级选项，如图像OCR、选择性元数据提取和可定制缓存，非常适合构建知识丰富的AI流程和自动化。

查看 URL检索器

LiveAgent 集成

将 FlowHunt 聊天机器人与 LiveAgent 集成，实现无缝的 AI 与人工客服切换。AI 代理能够智能地将对话升级至人工客服，确保客户沟通顺畅，减少用户挫败感。

查看 LiveAgent 集成

聊天输出

了解 FlowHunt 中的 Chat Output（聊天输出）组件——通过灵活的多部分输出完善聊天机器人回复。是实现流程顺畅结束和打造高级互动式 AI 聊天机器人的关键工具。

查看聊天输出

流程描述

目的和优势

该工作流使聊天机器人能够在 LiveAgent 平台内自动处理实时聊天互动。机器人利用内部知识库，并可在必要时将客户咨询转接至人工客服。其主要目标是自动化客户支持，提供即时解答，并在遇到复杂或未解决的问题时，确保顺畅地转交给人工客服。

工作流概览

该流程处理传入的聊天消息，检索会话历史中的上下文，搜索内部文档，并输出回复。如果聊天机器人无法解决问题，可通过 LiveAgent 集成将聊天升级到真人客服。

关键组件及其作用

组件名称	作用/功能
聊天输入	接收来自聊天界面的用户消息。
聊天历史	检索最近的聊天历史，为回复提供上下文。
提示模板	将传入消息和上下文格式化为聊天机器人代理的提示。
文档检索器	在内部文档和知识库中搜索相关答案。
URL 检索器	根据 URL 获取并解析外部网页或文档，以提供最新答案。
LiveAgent 人工协助工具	需要时通过 LiveAgent 实现升级至人工客服。
工具调用代理	聊天机器人的“大脑”，负责文档检索、回复生成及升级逻辑的协同。
聊天输出	在聊天界面展示机器人的回复。
备注组件	为管理员提供设置说明，以便根据企业需求自定义聊天机器人。

工作流运行方式

用户消息接收：工作流以 聊天输入 节点开始，捕捉用户的每一条新消息。
上下文收集：聊天历史 节点同步检索最近的会话内容（最多 10 条消息），确保回复具备上下文信息。
提示构建：提示模板 节点动态组合用户消息和上下文，为聊天机器人代理准备处理所需的提示内容。
知识检索：
- 文档检索器 在内部知识来源中搜索与问题相关的文档。
- 如有需要，URL 检索器 可从指定网址（如价格页面、新闻、更新）获取内容。
工具协同与回复生成：
- 工具调用代理 作为核心决策单元，负责：
  - 利用文档检索工具，依据权威信息解答问题。
  - 当机器人无法解决时，通过 LiveAgent 人工协助工具 升级至人工客服。
  - 遵守严格的格式规范（不使用 markdown 或项目符号，仅用短横线，纯文本输出）。
  - 保证回复使用用户语言，并在适当时提供相关 URL。
- 该代理可通过 备注组件 配置企业专属信息。
输出：无论是自动答案还是升级至人工客服的提示，最终回复均通过 聊天输出 节点展示给用户。

配置与自定义

设置说明：备注组件 为管理员提供个性化配置指导，包括更新系统消息为正确的企业名称、网址及其他关键信息。
升级逻辑：当聊天机器人无法找到相关答案，或问题模糊、复杂时，会提示用户补充信息。如仍无法解决，则通过 LiveAgent 提供与人工客服的连接选项。

规模化与自动化优势

自动化 24/7 支持：聊天机器人可即时解答常见问题，降低响应时间和人工压力。
无缝升级：对于复杂或敏感问题，机器人可顺畅地将会话转接至人工客服，保证服务质量与客户满意度。
集中知识库：集成内部文档及实时网址，确保机器人提供最新、准确的回复。
上下文感知：始终考虑最近的聊天历史，带来更相关、更有帮助的答案。
一致的格式与合规性：代理严格遵循适用于 LiveAgent 聊天系统的格式与语言规范。

总结表：工作流逻辑

步骤	动作
接收消息	由聊天输入节点捕捉
获取聊天历史	检索最多 10 条历史消息
准备提示	用户消息与上下文由提示模板格式化
检索知识来源	根据需要调用文档检索器和 URL 检索器
生成回复	工具调用代理结合工具和上下文生成回复
必要时升级	未解决/复杂问题通过 LiveAgent 集成转接人工客服
展示回复	最终消息通过聊天输出节点展示给用户