Как это работает
Чтобы связать Qdrant Vector Store и botHelp, не нужен программист: готовый сценарий соединяет их за пару минут.
- Запуск: Форма загрузки документа
- Затем: Вставить в векторное хранилище
- Затем: Успешная загрузка
- Затем: Загрузчик документов
- Затем: Модель эмбеддингов
- Затем: Разделитель токенов
- Запуск: WhatsApp триггер
- Затем: Нормализовать WhatsApp
- Затем: Слияние
- Затем: Проверить передачу
- Затем: Подготовить ввод агента
- Проверка: Контакт в переходе?
- Если да — Переслать в канал поддержки
- Если нет — Агент поддержки ИИ
- Затем: Подготовить вывод ответа
- Проверка: Запрошен ли переход?
- Если да — Сохранить передачу
- Затем: Уведомление канала поддержки
- Проверка: Маршрутизировать по каналу (переход)
- Если да — Отправить ответ в WhatsApp
- Если нет — Отправить ответ по email
- Если нет — Маршрутизировать по каналу (ответ)
- Если да — Отправить ответ WhatsApp
- Если нет — Ответ Send Email
- Затем: Память диалога
- Затем: База знаний
- Затем: Схема структурированного ответа
- Запуск: Триггер Outlook
- Затем: Нормализовать Email
- Затем: Встраивания Google Gemini
- Затем: Модель чата OpenRouter
- Запуск: Команда Slack (/resolve)
- Затем: Извлечь ID контакта
- Проверка: ID контакта предоставлен?
- Если да — Ответить Slack (OK)
- Затем: Найти строку передачи
- Проверка: Активная передача найдена?
- Если да — Отметить как решенное в таблице
- Затем: Уведомление канала поддержки1
- Если нет — Уведомить о ненайденном
- Если нет — Ответить Slack (Ошибка)
Настроить такую автоматизацию (Qdrant Vector Store + botHelp) можно в Scriptera — без кода: опишите задачу, остальное сделают за вас.