Автоответы поддержки по базе знаний с передачей сложного человеку

Сценарий читает письма из почта, отвечает по базе знаний из Qdrant Vector Store, ведёт учёт в Microsoft SQL и поднимает срочное в Telegram.

  • Вопросы сортируются по теме автоматически
  • Ответ берётся из ваших материалов через Qdrant Vector Store
  • Все обращения ведутся в Microsoft SQL
  • Срочное поднимается человеку в Telegram
GmailGoogle Drive
Подключить Qdrant Vector Store и запуститьScriptera

Как это работает

Перенос данных из Microsoft SQL в Telegram делается готовым сценарием: он сам замечает новое и переносит его.

  1. Запуск: Триггер Gmail
  2. Затем: Текстовый классификатор
  3. Затем: Установить метаданные тикета
  4. Затем: Техподдержка
  5. Затем: Отправить ответ Gmail
  6. Затем: Записать на дашборд поддержки
  7. Затем: Установить метаданные тикета1
  8. Затем: Поддержка по биллингу
  9. Затем: Установить метаданные тикета3
  10. Затем: Срочная эскалация
  11. Затем: Эскалация Slack человеку
  12. Затем: Установить метаданные тикета2
  13. Затем: Агент техподдержки
  14. Затем: Классифицировать модель OpenAI
  15. Затем: Модель чата Google Gemini
  16. Затем: Pinecone Vector Store
  17. Затем: Векторные представления OpenAI
  18. Запуск: Триггер Google Диска
  19. Затем: Google Drive
  20. Затем: Pinecone Vector Store1
  21. Затем: Загрузчик данных по умолчанию
  22. Затем: Рекурсивный разделитель текста по символам
  23. Затем: Векторные представления OpenAI1

Такой сценарий можно запустить в Scriptera: задача описывается обычными словами, сборка и запуск — на стороне сервиса.

Похожие сценарии