Помощник по заявкам с ответами из их истории — в чате

Сценарий собирает открытые заявки с комментариями в базу Qdrant Vector Store и отвечает на вопросы поддержки, опираясь на сами задачи и их обсуждения.

  • Ответы из реальных заявок и обсуждений
  • Заявки собираются по расписанию
  • Поиск по смыслу, а не по словам
  • Доступен и как инструмент помощника
Pinecone Vector StoreEmbeddings OpenAIMCP ServerDefault Data LoaderChat
Подключить Qdrant Vector Store и запуститьScriptera

Как это работает

Лиды из Qdrant Vector Store передаются в Pinecone Vector Store автоматически: сценарий подхватывает каждую заявку сразу после появления.

  1. Запуск: Запланировать триггер
  2. Проверка: Циклы
  3. Затем: Извлечь задачи
  4. Затем: Извлечь релевантную информацию
  5. Проверка: Объединить комментарии
  6. Затем: Конвертировать в txt
  7. Затем: Pinecone Vector Store
  8. Проверка: Все открытые задачи загружены?
  9. Затем: Получить комментарии
  10. Затем: Создать массив комментариев
  11. Затем: Разбивка документа на чанки
  12. Затем: Векторные представления OpenAI
  13. Запуск: Триггер MCP-сервера
  14. Затем: Открытые задачи
  15. Затем: Открытые задачи (загрузчик данных)
  16. Затем: ИИ-агент
  17. Затем: Модель чата OpenAI
  18. Затем: Простая память
  19. Затем: SLA
  20. Запуск: Чат
  21. Затем: openIssues
  22. Затем: Векторные представления OpenAI1
  23. Затем: MCP RAG

Эту интеграцию Qdrant Vector Store и Pinecone Vector Store можно запустить в Scriptera: опишите задачу словами — сценарий соберут, запустят и будут следить, чтобы он работал.

Похожие сценарии