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。

AI流程的工作原理 - LiveAgent AI 聊天机器人支持

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

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

  1. 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。

  2. 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。

  3. 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。

  4. 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。

  5. 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。

  6. 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

结论

该工作流通过结合 AI 驱动的对话、内部知识检索与无缝人工转接，实现了 LiveAgent 客户支持的自动化与流程优化。其高度可配置、易扩展，旨在提升实时聊天场景下的效率、一致性与客户满意度。

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