Opis flow
Účel a výhody
Prehľad
Tento pracovný tok automatizuje proces získavania správ zákazníkov z ticketovacieho alebo podporného systému, extrakcie najnovšej relevantnej správy, jej obohatenie o kontext a históriu chatu a následne využíva pokročilú AI (LLM) v kombinácii s vedomostnými nástrojmi na generovanie profesionálnych, viacjazyčných zákazníckych odpovedí. Proces následne pripravuje a odosiela tieto odpovede späť do externých systémov, čo je ideálne pre škálovanie a automatizáciu zákazníckej podpory, vyhľadávanie znalostí a integráciu s externými API.
Postupný rozpis krokov
1. Získanie a príprava vstupu
- Chat vstup: Workflow dokáže prijímať prichádzajúce správy priamo z chatu.
- Vytvorenie promptu pre API: Systém používa šablónu promptu na dynamickú konštrukciu URL pre načítanie správ z ticketovacieho systému cez externé API (napr.
https://arshiakahani.ladesk.com/api/v3/tickets/{input}/messages
). To umožňuje flexibilné vyhľadávanie na základe vstupných údajov od používateľa. - Vytvorenie parametrov dotazu: Uzol na tvorbu dát dynamicky vytvára potrebné parametre pre API požiadavku.
2. Získavanie externých dát
- API požiadavka: Pomocou zostaveného URL a parametrov workflow odošle GET požiadavku na získanie histórie správ ticketu z externého systému. Autentifikácia cez API kľúč je podporovaná v hlavičkách.
- Parsovanie získaných dát: Po doručení dát ich parser štruktúruje a konvertuje na čistý text pomocou šablón, vďaka čomu sú vhodné pre ďalšie AI spracovanie.
- LLM-extrakcia: OpenAI LLM (napr. GPT-4.1) používa systémový prompt na extrakciu len najnovšej používateľskej správy z dát ticketu (špecificky správ typu “M”) — zabezpečuje sa tak, že ďalšie spracovanie prebieha len s relevantným obsahom.
- Obohatenie promptu: Extrahovaná správa a kontext chatu sa vkladajú do sofistikovanej šablóny promptu, ktorá obsahuje históriu konverzácie a segmentáciu najnovšej správy, čím sa pripravuje vstup pre hlavného podporného agenta.
4. Obohatenie znalostí
- História chatu: Systém dokáže vyhľadať posledných N správ v konverzácii pre kontinuitu a bohatší kontext.
- Vyhľadávanie v dokumentoch: Nástroj na vyhľadávanie dokumentov hľadá v interných alebo externých vedomostných bázach (voliteľne vrátane Google Docs) relevantné informácie pre zodpovedanie zákazníckej otázky. Toto je kľúčové pre opretie odpovedí o aktuálne a presné znalosti.
- Integrácia nástrojov: Vyhľadávač dokumentov aj Google Docs retriever sú registrované ako „nástroje“ dostupné agentovi, čo umožňuje dynamické vyhľadávanie počas generovania odpovede.
5. Generovanie odpovede agentom
- Agent na volanie nástrojov: Jadro tvorí agent na volanie nástrojov (poháňaný LLM), ktorý dostáva obohatený prompt, históriu chatu a prístup k vedomostným nástrojom. Jeho úlohou je určiť zámer používateľa, vyhľadať odpovede v znalostnej báze/nástrojoch a zostaviť stručnú, priateľskú a profesionálnu odpoveď.
- Agent vždy odpovedá predvolene po slovensky alebo prepne do jazyka zákazníka, ak je detegovaný iný jazyk.
- Je vynucované štruktúrované formátovanie: krátke odstavce, tučný text pre zdôraznenie, odrážky a emoji pre zapojenie.
- Agent uprednostňuje použitie získaných znalostí, nikdy nevymýšľa fakty ani URL, žiada o doplňujúce informácie ak treba a neriadené prípady eskaluje ľudskému operátorovi.
- Všetky odpovede spĺňajú tón a štruktúru zákazníckej podpory, vhodné pre emailovú komunikáciu.
6. Postprocesovanie a výstup
- Formátovanie odpovede: Odpoveď agenta je ďalej spracovaná cez šablóny promptov na vytvorenie viacjazyčného výstupu (napr. vrátane slovenčiny aj pôvodného jazyka zákazníka).
- LLM generovanie: Ďalší LLM uzol môže generovať alebo prekladať časti výstupu podľa potreby.
- API integrácia na odosielanie odpovedí: Workflow dynamicky zostavuje dátové objekty pre odchádzajúce API požiadavky, zabalí vygenerovanú odpoveď a odošle ju (typicky cez POST) do relevantného externého systému.
- Parsovanie a finálny výstup: Odpovede z odchádzajúcich API môžu byť parsované a zobrazené v chat playgrounde alebo odoslané späť do používateľského rozhrania.
Kľúčové komponenty & ich účel
Komponent | Účel |
---|
Chat Input | Prijíma správy od používateľov/zákazníkov |
Prompt Template | Dynamicky zostavuje URL a prompt správy |
API Request | Získava dáta/správy ticketu z externého systému |
Parse Data | Konvertuje štruktúrované dáta na čistý text |
OpenAI LLM | Extrahuje relevantné správy, generuje alebo prekladá odpovede |
Document Retriever | Vyhľadáva v znalostnej báze relevantné informácie |
Google Docs Retriever | Integruje externé dokumenty ako znalosti pre agenta |
Tool Calling Agent | Centrálna AI podporná osoba — používa nástroje aj históriu |
Create Data | Balí odpovede a dáta na odchádzajúce API požiadavky |
Chat Output | Zobrazuje výsledok koncovému používateľovi alebo systému |
Notes | Poskytuje operátorom návod (napr. kde vložiť API kľúče/URL) |
Príklady využitia & prínosy
- Automatizovaná zákaznícka podpora: Zjednodušuje proces extrakcie, obohatenia a odpovedania na zákaznícke dotazy profesionálne, presne a kontextovo uvedomelo.
- Viacjazyčná podpora: Automaticky deteguje a odpovedá v jazyku zákazníka, pričom preklad a formátovanie zabezpečuje workflow.
- Škálovateľná správa znalostí: Integruje viacero zdrojov (interné dokumenty, Google Docs, atď.) pre komplexné a aktuálne odpovede.
- Bezproblémová integrácia s externými systémami: Jednoducho sa pripája k rôznym API pre príjem aj odosielanie správ.
- Eskalácia k človeku: Neriadené alebo nejasné prípady automaticky odovzdáva ľudským operátorom, čím zaručuje vysokú kvalitu podpory.
Prečo je tento workflow užitočný pre škálovanie & automatizáciu
- Znižuje manuálnu prácu: Automatizáciou získavania dát, extrakcie správ, budovania kontextu a generovania odpovedí minimalizuje potrebu ľudského zásahu pri rutinných požiadavkách.
- Konzistentnosť & kvalita: Zaručuje, že všetka komunikácia so zákazníkom spĺňa firemný tón, formát a presnosť informácií bez ohľadu na agenta alebo zmenu.
- Rýchla adaptácia: Jednoducho sa pripája k novým zdrojom dát alebo API, prispôsobuje na nové jazyky a škáluje na vyšší objem podpory s minimálnou konfiguráciou navyše.
- Zlepšená spokojnosť zákazníka: Rýchle, relevantné a priateľské odpovede — prispôsobené jazyku a dotazu zákazníka — vedú k lepším skúsenostiam a lojalite.
Vizualizácia flowu (zjednodušená)
Nižšie je zjednodušená schéma hlavných krokov:
- Chat vstup / API dotaz →
- Načítanie správ ticketu (API požiadavka) →
- Parsovanie dát →
- Extrakcia najnovšej používateľskej správy (LLM) →
- Obohatenie promptu o kontext a históriu →
- Vyhľadávanie znalostí (Document/Google Docs Retriever) →
- Agent na volanie nástrojov (LLM) generuje odpoveď →
- Formátovanie/preklad/odoslanie odpovede (API požiadavka) →
- Zobrazenie/doručenie výstupu
Tento workflow je robustným základom pre každú organizáciu, ktorá chce automatizovať a škálovať zákaznícku podporu, technickú asistenciu alebo informačné pracovné toky, ktoré vyžadujú integráciu s externými API, vedomostnými bázami a pokročilými AI odpoveďami.