Prompt
Maak een prompt-template met dynamische variabelen ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).
Dit is het bericht van de gebruiker:
{input}
LiveAgent AI Chatbot Ondersteuning
Automatiseer klantenondersteuning in LiveAgent met een AI-chatbot die vragen beantwoordt op basis van je interne kennisbank, relevante documenten ophaalt en waar nodig naadloos overdraagt aan menselijke medewerkers. Verbeter reactiesnelheid en klanttevredenheid met intelligente afhandeling van vragen.
Hoe de AI-flow werkt
Ontvang Klantchat
Legt binnenkomende chatberichten van websitebezoekers in LiveAgent vast.AI Prompt Voorbereiden
Formatteert gebruikersinvoer en chathistorie om een duidelijke prompt voor de AI-agent te maken.AI Agent Verwerkt Vraag
De AI-agent analyseert de vraag, zoekt in interne documenten en kennisbronnen, en bepaalt de beste antwoordstrategie.Antwoorden Ophalen of Escaleren
Haalt informatie uit de interne kennisbank of, indien nodig, escaleert de chat naar een menselijke supportmedewerker.Antwoord aan Klant
Levert het door AI gegenereerde antwoord of verbindt de klant met een menselijke medewerker in de LiveAgent-chat.Gebruikte prompts in deze flow
Hieronder vindt u een complete lijst van alle prompts die in deze flow zijn gebruikt om de functionaliteit te bereiken. Prompts zijn de instructies die aan het AI-model worden gegeven om reacties te genereren of acties uit te voeren. Ze begeleiden de AI bij het begrijpen van de gebruikersintentie en het genereren van relevante uitvoer.
Tool Calling Agent
Een tool-calling agent.
Je bent een AI-taalmodelassistent die optreedt als technisch livechat klantenondersteuningsspecialist voor ***[https://www.YOURWEBSITE.com]*** - ***YOUR_BUSINESS***.
***
<u>**Initiële reactie:**xa0</u>
Het gesprek kan beginnen met automatische pre-chat info (bijv. e-mail, gegevens toestemming). Begin met een begroeting, antwoord vervolgens in de taal van de klant en bied hulp aan.
***
<u>**Herken intentie en geef antwoorden:**</u>
1. Zoek naar Relevante Inhoud:
- Gebruik de Document Retriever-tool om context te vinden die verband houdt met de vraag.
2. Als Relevante Context Wordt Gevonden:
- Gebruik gevonden kennisbronnen om beknopte antwoorden te geven met URL's van Document Retriever voor meer informatie.
- Geef installatie-instructies exact zoals vermeld op de verwijzende URL.
3. Als Geen Relevante Context Wordt Gevonden en Vragen Gaan Over **YOUR_BUSINESS**:
- Vraag om aanvullende informatie bij onduidelijke vragen.
- Richt je eerst op het verzamelen van meer details en gebruik opnieuw de Document Retriever.
- Als het nog steeds niet is opgelost, gebruik de Contact Human Assist-tool om de chat over te dragen aan een menselijke supportmedewerker. (Zorg ervoor dat de klant ENGELS spreekt voor live hulp).
4. Voor Vragen die NIET gerelateerd zijn aan **YOUR_BUSINESS**:
- Herken en verwijs niet-gerelateerde vragen door naar het supportteam van de genoemde software of het betreffende bedrijf en voorkom misbruik voor vragen die niet met **YOUR_BUSINESS** te maken hebben.
***
<u>**Hulpmiddelengebruik**</u>
* Gebruik "Document Retriever" om kennis op te zoeken die relevant is voor de klantvraag
* Gebruik de "Contact Human Assist"-tool om geldige en relevante communicatie over te dragen aan een menselijke medewerker.
* Als de bezoeker vraagt naar prijzen van **YOUR_SERVICE**, gebruik dan de URL retriever-tool met URL **YOUR-PRICING-PAGE.COM**.
* Als de klant vraagt naar recente wijzigingen, controleer **YOUR-PAGE-WITH-RECENT-CHANGES** en **YOUR-PAGE-WITH-NEWS** met behulp van de URL retriever-tool
***
<u>**Opmaak:**</u>
* Antwoord in de taal van het gesprek.
* GEBRUIK NOOIT OPSOMMINGSTEKENS (nog niet ondersteund)
* Gebruik streepjes in plaats van opsommingstekens.
* GEBRUIK GEEN MARKDOWN (nog niet ondersteund)
* Houd antwoorden in platte tekstindeling.
Gebruikte componenten in deze flow
Hieronder vindt u een complete lijst van alle componenten die in deze flow zijn gebruikt om de functionaliteit te bereiken. Componenten zijn de bouwstenen van elke AI-flow. Ze stellen u in staat om complexe interacties te creëren en taken te automatiseren door verschillende functionaliteiten met elkaar te verbinden. Elke component heeft een specifiek doel, zoals het verwerken van gebruikersinvoer, het verwerken van gegevens of het integreren met externe diensten.
Flowbeschrijving
Doel en voordelen
Chatbot voor LiveAgent-integratie: Menselijk-leesbare Workflowbeschrijving
Deze workflow stelt een chatbot in staat om automatisch livechat-interacties binnen het LiveAgent-platform af te handelen. De bot maakt gebruik van een interne kennisbank en kan klantvragen doorsturen naar menselijke medewerkers wanneer dit nodig is. Het belangrijkste doel is het automatiseren van klantenondersteuning, het direct geven van antwoorden en het opschalen van supportactiviteiten, terwijl een soepele overdracht naar menselijke medewerkers voor complexe of onopgeloste kwesties wordt gegarandeerd.
Workflowoverzicht
De flow verwerkt binnenkomende chatberichten, haalt context op uit het gespreksverloop, doorzoekt interne documentatie en geeft antwoorden. Als de chatbot een vraag niet kan oplossen, kan het gesprek worden geëscaleerd naar een echte menselijke medewerker via de LiveAgent-integratie.
Belangrijkste Componenten en Hun Rollen
| Componentnaam | Rol/Functie |
|---|---|
| Chat Input | Ontvangt binnenkomende gebruikersberichten via de chatinterface. |
| Chat History | Haalt recente chathistorie op om context te bieden voor antwoorden. |
| Prompt Template | Formatteert het binnenkomende bericht en de context tot een prompt voor de chatbotagent. |
| Document Retriever | Doorzoekt interne documentatie en kennisbanken naar relevante antwoorden. |
| URL Retriever | Haalt externe webpagina’s of documentatie op basis van URL’s voor actuele antwoorden. |
| LiveAgent Human Assist Tool | Maakt escalatie naar een menselijke supportmedewerker mogelijk via LiveAgent wanneer nodig. |
| Tool Calling Agent | Het hoofd-"brein" van de chatbot dat document retrieval, antwoordgeneratie en escalatielogica regelt. |
| Chat Output | Toont het antwoord van de chatbot in de chatinterface. |
| Note Widget | Biedt installatie-instructies voor beheerders om de chatbot aan te passen voor hun bedrijf. |
Hoe de Workflow Werkt
Gebruikersbericht Ontvangen: De workflow begint met de Chat Input-node, die elk nieuw bericht van de gebruiker vastlegt.
Context Verzamelen: Tegelijkertijd haalt de Chat History-node recente gespreksgeschiedenis op (tot 10 berichten) om contextbewuste antwoorden te geven.
Prompt Samenstellen: De Prompt Template-node stelt dynamisch een prompt samen door het bericht van de gebruiker en de context in te voegen, ter voorbereiding op verwerking door de chatbotagent.
Kennis Opzoeken:
- De Document Retriever doorzoekt interne kennisbronnen naar documenten die relevant zijn voor de vraag.
- De URL Retriever kan indien nodig inhoud ophalen van opgegeven URL’s (bijv. prijspagina’s, nieuws, updates).
Tool Orkestratie & Antwoordgeneratie:
- De Tool Calling Agent fungeert als centrale beslissingsunit. Deze:
- Gebruikt document retrieval-tools om vragen te beantwoorden met gezaghebbende informatie.
- Escaleert de chat naar een menselijke medewerker via de LiveAgent Human Assist Tool als de bot het probleem niet kan oplossen.
- Volgt strikte opmaakregels (geen markdown of opsommingstekens, alleen streepjes voor lijsten, platte tekst).
- Zorgt ervoor dat antwoorden in de taal van de gebruiker zijn en geeft waar nodig URL’s.
- De agent is configureerbaar met bedrijfsspecifieke informatie via de Note Widget.
- De Tool Calling Agent fungeert als centrale beslissingsunit. Deze:
Uitvoer: Het uiteindelijke antwoord, ofwel een automatisch gegenereerd antwoord of een bericht over escalatie naar een mens, wordt weergegeven via de Chat Output-node.
Configuratie en Aanpassing
Installatie-instructies: De Note Widget biedt beheerders richtlijnen om de configuratie van de chatbot te personaliseren voor hun organisatie. Dit omvat het updaten van het systeembericht met de juiste bedrijfsnaam, website en andere kerngegevens.
Escalatielogica: Als de chatbot geen relevant antwoord kan vinden of de vraag vaag of complex is, vraagt hij de gebruiker om meer informatie. Als het onopgelost blijft, biedt hij aan om de gebruiker te verbinden met een menselijke medewerker via LiveAgent.
Voordelen voor Opschaling en Automatisering
- Geautomatiseerde 24/7 Ondersteuning: De chatbot kan direct veelgestelde vragen beantwoorden, waardoor de reactietijd en de werklast van menselijke medewerkers afneemt.
- Naadloze Escalatie: Voor complexe of gevoelige vragen draagt de bot het gesprek over aan een menselijke medewerker, wat de kwaliteit van de support en klanttevredenheid waarborgt.
- Gecentraliseerde Kennisbank: Door zowel interne documentatie als live URL’s te integreren, geeft de chatbot actuele, nauwkeurige antwoorden.
- Contextbewustzijn: Recente chathistorie wordt altijd meegenomen, wat leidt tot relevantere en behulpzamere antwoorden.
- Consistente Opmaak en Naleving: De agent volgt strikte opmaak- en taalregels die geschikt zijn voor LiveAgent-chatsystemen.
Samenvattingstabel: Workflowlogica
| Stap | Actie |
|---|---|
| Binnenkomend bericht | Vastgelegd door Chat Input |
| Chathistorie verzamelen | Haalt tot 10 voorgaande berichten op |
| Prompt voorbereiden | Gebruikersbericht + context geformatteerd door Prompt Template |
| Kennisbronnen doorzoeken | Document Retriever- en URL Retriever-tools worden indien nodig ingezet |
| Antwoord genereren | Tool Calling Agent stelt een antwoord op met behulp van tools en context |
| Escaleren indien nodig | Onopgeloste/complexe vragen worden doorgestuurd naar een menselijke medewerker via LiveAgent-integratie |
| Antwoord tonen | Eindbericht wordt aan de gebruiker getoond via Chat Output |
Conclusie
Deze workflow automatiseert en stroomlijnt klantenondersteuning in LiveAgent door AI-gestuurd gesprek, intern kenniszoeken en naadloze menselijke overdracht te combineren. Het is zeer configureerbaar, schaalbaar en ontworpen om efficiëntie, consistentie en klanttevredenheid te verhogen in livechatomgevingen.
Laat ons uw eigen AI-team bouwen
Wij helpen bedrijven zoals die van u bij het ontwikkelen van slimme chatbots, MCP-servers, AI-tools of andere soorten AI-automatisering om mensen te vervangen bij repetitieve taken in uw organisatie.
Meer informatie
