Opis przepływu
Cel i korzyści
Ten workflow automatyzuje proces odbierania e-maili przez Outlook, wydobywania ich treści, wzbogacania kontekstu o powiązane dokumenty z bazy wiedzy i generowania profesjonalnych, opartych na AI odpowiedzi. Umożliwia również agentowi AI bezpośrednie wysyłanie odpowiedzi przez Outlook, tworząc w pełni zautomatyzowany system obsługi e-maili.
Proces krok po kroku
1. Odbieranie i analiza przychodzących e-maili
- Wyzwalacz: Proces zaczyna się, gdy w Outlooku zostaje odebrana nowa wiadomość (
Outlook New Message Received
). - Ekstrakcja: Dane e-maila — w tym nadawca, odbiorcy, DW, UDW, temat oraz treść — są wydobywane i udostępniane do dalszego przetwarzania.
- Konwersja: Surowe dane e-maila trafiają do węzła analizującego (
Parse Data
), który przekształca je w czysty tekst według określonego szablonu. To zapewnia uporządkowany i przejrzysty input dla agenta AI.
3. Wzbogacanie wiedzy
- Pozyskiwanie wiedzy: Workflow wykorzystuje narzędzie
Document Retriever
. Ten komponent przeszukuje podłączone źródła wiedzy (dokumentację wewnętrzną, wiki, FAQ itd.), wyszukując do trzech najbardziej odpowiednich dokumentów na podstawie treści przychodzącego e-maila. Strategia pobierania zapewnia zrównoważone pokrycie każdego dokumentu oraz dołącza istotne sekcje i metadane.
4. Generowanie odpowiedzi e-mail przez AI
- Model językowy: Do generowania odpowiedzi wykorzystywany jest model językowy Anthropic AI („Claude 3.5 Haiku”). Model skonfigurowano na maksymalnie 4000 tokenów oraz temperaturę 0, aby uzyskać deterministyczne, niezawodne odpowiedzi.
- Agent AI: Sercem workflow jest Agent AI skonfigurowany z następującymi ustawieniami:
- Historia: Pełni rolę „operatora e-maili”.
- Cel: „Odpowiadaj na e-maile w profesjonalny sposób, w oparciu o źródło wiedzy przekazane przez document retriever, używając odpowiedniego tonu i formatu.”
- Narzędzia: Agent może korzystać zarówno z narzędzia do pozyskiwania wiedzy, jak i narzędzia do wysyłki e-maili w Outlooku, co pozwala mu wyszukiwać informacje i wysyłać odpowiedzi w razie potrzeby.
- Wydajność: Agent jest ustawiony na maksymalnie 10 iteracji, z limitem czasu 300 sekund na wykonanie oraz limitem do 100 żądań na minutę. Używa cache dla zwiększenia efektywności.
5. Tworzenie i wysyłanie odpowiedzi
- Narzędzie do wysyłania e-maili: Agent może uruchomić narzędzie
Send Email in Outlook
. Pozwala to na sporządzenie i wysłanie e-maila, w tym określenie odbiorców, DW, UDW, tematu i załączników — w pełni automatyzując proces odpowiedzi.
6. Wynik
- Prezentacja użytkownikowi: Ostateczna odpowiedź wygenerowana przez AI kierowana jest do węzła
Chat Output
, który prezentuje wiadomość w interfejsie użytkownika do przeglądu lub audytu.
Podsumowanie wizualne
Krok | Komponent | Opis |
---|
1 | Outlook New Message Received | Wyzwala się po otrzymaniu e-maila, wydobywa pola |
2 | Parse Data | Formatuje i oczyszcza dane z e-maila |
3 | Document Retriever | Znajduje powiązane źródła wiedzy dla kontekstu |
4 | Anthropic AI LLM + AI Agent | Generuje odpowiedź z użyciem wiedzy i dobrych praktyk |
5 | Send Email in Outlook | Pozwala agentowi automatycznie wysyłać odpowiedzi |
6 | Chat Output | Wyświetla odpowiedź AI w interfejsie użytkownika |
Dlaczego ten workflow jest przydatny
- Skalowalność: Automatyzuje dotychczas ręczny, czasochłonny proces, umożliwiając szybkie obsługiwanie dużej liczby e-maili bez angażowania dodatkowych zasobów ludzkich.
- Spójność: Zapewnia profesjonalne, precyzyjne i zgodne z marką odpowiedzi dzięki wykorzystaniu aktualnych wewnętrznych źródeł wiedzy.
- Responsywność: Znacząco skraca czas odpowiedzi na zapytania klientów lub wewnętrzne.
- Audytowalność: Każdy krok jest możliwy do prześledzenia i zweryfikowania, co wspiera zgodność oraz kontrolę jakości.
- Rozszerzalność: Łatwo można dodać kolejne źródła wiedzy lub narzędzia (np. planowanie kalendarza, działania CRM) dla bardziej złożonych workflow.
Podsumowując:
Ten workflow jest idealny dla organizacji chcących zautomatyzować obsługę klienta, helpdeski wewnętrzne lub wszelkie scenariusze wymagające wysokiej jakości, opartej na wiedzy obsługi korespondencji e-mailowej na dużą skalę. Wykorzystuje moc nowoczesnych modeli LLM, solidnego pozyskiwania wiedzy i bezproblemowej integracji e-mailowej, oferując kompleksowe rozwiązanie do automatyzacji.