Бот в чате на сайте — по базе знаний, под присмотром команды

Как это работает

Интеграция Postgres PGVector Store и Nextcloud собирается из готового сценария — вот как он устроен по шагам.

1. Запуск: Триггер вебхука Intercom
2. Проверка: Блокировка при событии 'ответ бота'
3. Затем: Токены и ID
4. Проверка: Новый разговор?
5. Если да — [Discord] Создать тред
6. Затем: [Discord] Написать первое сообщение в тред
7. Затем: [Intercom] Сохранить ID треда в 'note'
8. Затем: Подготовленные данные нового разговора
9. Затем: Сортировка данных (объединение двух потоков)
10. Затем: Подготовка данных для агента
11. Затем: ИИ-агент1
12. Затем: [Intercom] Ответить
13. Затем: [Discord] Ответить
14. Если нет — [Intercom] ПОЛУЧИТЬ разговор
15. Затем: Разделить
16. Проверка: Извлечение текстовых сообщений
17. Затем: Разговор в JSON
18. Затем: Агрегировать1
19. Проверка: Подготовленные данные разговора
20. Проверка: Переключить
21. Если да — [Discord] Сообщение пользователя
22. Проверка: Пропуск, если бот деактивирован
23. Если нет — Если2
24. Если да — [Discord] Уведомить о реактивации бота
25. Если нет — [Discord] Уведомить о деактивации бота
26. Если нет — [Discord] Ответ администратора
27. Проверка: Извлечение ID треда из 'note'
28. Затем: Информация о разговоре в JSON
29. Затем: Модель чата OpenAI
30. Затем: Простая память
31. Затем: Pinecone Vector Store
32. Затем: Векторные представления OpenAI
33. Затем: Получить лид
34. Затем: Получить лид1
35. Затем: Получить лид2
36. Затем: Получить лид3

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