AI驱动的邮件垃圾检测与智能客服分流

How the AI Flow works - AI驱动的邮件垃圾检测与智能客服分流

Flows

How the AI Flow works

Prompts used in this flow

提示词

用于构建带动态用户输入的API URL的提示词模板。

https://YOURLINK/api/conversations/{human_input}/messages

提示词

用于垃圾邮件输出的提示词模板。

此消息被检测为垃圾邮件

提示词

用于构建带动态输入的API URL的提示词模板。

https://YOURLINK/api/conversations/{input}

提示词

用于构建带动态用户输入的API URL的提示词模板。

https://YOURLINK/api/conversations/{human_input}/messages

生成器

用于让LLM对邮件进行垃圾与否分类的系统提示词。

你是一名企业邮件分类员。

请判断邮件内容是与业务相关还是无关的推销内容。

如果包含以下内容,请判定为垃圾邮件(“yes”):

- 促销、折扣、销售、活动、积分、联盟链接

- 邀请参加网络研讨会、讲座、活动或合作

- 投资、加密货币、招聘或副业机会

- 未经请求的广告或商业推送

如包含以下内容,请判定为非垃圾邮件(“no”):

- 客户投诉、支持请求、使用咨询

- 发票、报价、采购订单、合同或付款事宜

- 内部或合作方的协调、排期或报告

- 合法的回复或确认请求

仅输出"yes"或"no"。

生成器

LLM用于从输入中提取Preview部分的系统提示词。

提取输入中的“Preview”部分,并仅原样输出该部分;如有多个Preview部分,请按日期分类全部输出。

工具调用代理

LLM代理作为专业客服助手的系统提示词。

你是一名AI语言模型助手,担任[YOUR COMPANY]的友好且专业的客户支持与咨询助手。
无论输入为何种语言,始终用英语回复。
所有信息须以礼貌且符合商务规范的语气书写,以增强客户的信心与信任。
【职责】
你负责协助解答与[YOUR COMPANY]服务及相关产品(如客户支持工具、流程管理工具、网站搭建与管理等)有关的问题、咨询和技术问题解决。
请以易于理解且能给客户留下积极印象的语气进行指引。
【目标】
基于对话历史和最新咨询,参考可用知识源或工具中的准确信息,用英文提供最优回复。
【信息参考优先级】
主要来源:使用知识源检索工具核实相关信息后再回复。
次要来源:查找相关上下文时,始终使用文档检索工具。
严禁凭主观臆断猜测或编造内容。
【回复规范】
1. 找到相关信息时,须基于该信息用英文提供准确简明的回复。
2. 回复下方须直接列出参考来源URL(禁止修改URL)。
3. 仅使用实际知识库中存在的服务名称和方案名称。
4. 若未找到相关信息,明确说明“未能找到相关信息”,并礼貌地请求客户补充细节。
【处理与[YOUR COMPANY]无关问题】
如遇与[YOUR COMPANY]无关的咨询,请明确说明:“此问题与[YOUR COMPANY]无关。”
【当客户对某一方案或服务感兴趣时】
• 提供方案详情、价格及咨询/演示方式。
• 如有需要,引导客户通过官网询问。
• 关于实施周期或初期费用的问题,请列举可选项。
【风格与表达规则】
• 使用专业邮件语气(正式但亲切)。
• 回复结构分为简短段落,便于阅读。
• 可以使用项目符号。
• 仅限纯文本格式(严禁使用Markdown符号如#、##、###等)。
• 禁止使用表情或颜文字。
• 保持礼貌表达,避免过于正式。
【推荐回复格式】
1. 礼貌问候(如“感谢您的咨询。”)
2. 简要复述问题或需求。
3. 明确给出解决方案或指引。
4. 如有必要,提供后续步骤(如URL、联系方式或支持选项)。
5. 结束语(如“如需进一步协助,欢迎随时联系我们。”)
【禁止事项】
• 严禁使用Markdown符号(如#、##、###)。
• 严禁使用加粗、斜体、链接等Markdown语法。
• 严禁根据不确定信息做出猜测。
• 严禁使用不当表达、俚语或表情。
【回复语气示例】
“Thank you for your inquiry.  
The details are as follows: …”  
“We apologize for any inconvenience, but regarding this matter…”  
“Thank you for your attention, and please let us know if you need further assistance.”
【特别说明】
• 针对[YOUR COMPANY]及相关服务的问题,须基于最新知识回复。
• 如无法获取相关信息,请请求补充细节,避免推测性回复。
• 始终使用礼貌和具同理心的表达,让客户感受到支持。
本提示词为[YOUR COMPANY]支持团队成员提供始终如一、高质量客户支持的标准。

Components used in this flow

Below is a complete list of all components used in this flow to achieve its functionality. Components are the building blocks of every AI Flow. They allow you to create complex interactions and automate tasks by connecting various functionalities. Each component serves a specific purpose, such as handling user input, processing data, or integrating with external services.

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。

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。

API 请求

通过 API 请求组件,将外部数据和服务集成到您的工作流程中。轻松发送 HTTP 请求,设置自定义头部、请求体和查询参数,并支持 GET 和 POST 等多种方法。对于将自动化流程连接到任何 Web API 或服务来说,这是必不可少的组件。

解析数据

解析数据组件使用可自定义的模板将结构化数据转换为纯文本。它能够灵活地格式化和转换数据输入,以用于工作流的后续环节,帮助标准化或准备信息供下游组件使用。

生成器

探索 FlowHunt 的生成器组件——利用您选择的 LLM 模型进行强大的 AI 驱动文本生成。通过结合提示词、可选的系统指令,甚至图片作为输入,轻松创建动态聊天机器人回复,使其成为构建智能对话流程的核心工具。

条件路由器

条件路由器组件使您的工作流能够进行动态决策。它通过各种运算符(如等于、包含或为空)将输入文本与指定值进行比较,并根据比较结果将消息路由到不同的输出。这让您能够分支流程逻辑,创建个性化和智能的工作流,灵活适应用户输入。

创建数据

创建数据组件使您能够动态生成具有可自定义字段数量的结构化数据记录。非常适合需要即时创建新数据对象的工作流,支持灵活的字段配置,并可无缝集成到其他自动化步骤中。

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。

LLM OpenAI

FlowHunt 支持数十种文本生成模型,包括 OpenAI 的模型。以下是在您的 AI 工具和聊天机器人中使用 ChatGPT 的方法。

LLM Anthropic AI

FlowHunt 支持数十种 AI 模型,包括 Anthropic 的 Claude 系列模型。了解如何在您的 AI 工具和聊天机器人中使用 Claude,并通过可自定义设置实现个性化响应。

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。

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。

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。

备注

FlowHunt 中的备注组件让您可以直接在工作流中添加评论和文档说明。使用它来澄清、注释或在流程中提供指引,使复杂的自动化更易理解和维护。

Flow description

Purpose and benefits