Mit Fin Tasks können Sie Fin Schritt-für-Schritt-Anweisungen für die auszuführende Aufgabe geben. Wir haben einige Best Practices und Beispiele für das Verfassen dieser Anweisungen für Fin bereitgestellt.
Hinweis: Fin Procedures ist in verwalteter Verfügbarkeit als nächste Entwicklung von Tasks verfügbar und bietet eine einfachere Erstellungserfahrung sowie leistungsfähigere Funktionen. Bitte besprechen Sie den Zugang mit Ihrem Account Manager. Erfahren Sie mehr über den Übergang von Fin Tasks zu Procedures.
Wenn Sie Zugang zu Procedures haben, empfehlen wir, diese für neue Automatisierungen zu verwenden.
Best Practices für Fin Tasks
Klar formulierte Anweisungen können einen großen Unterschied in der Leistung Ihres Fin Tasks machen.
Allgemeine Tipps für LLM-Prompts
Bevor wir auf die Details der Fin Tasks eingehen, hier einige hilfreiche Tipps, die allgemein beim Arbeiten mit großen Sprachmodellen (LLMs) gelten:
Ein guter Prompt ist zwingend und instruktiv. Beginnen Sie Sätze mit einem Verb und vermeiden Sie die passive Form.
Lassen Sie keinen Raum für Mehrdeutigkeit: Detaillierte Anweisungen sind besser als kurze.
Für weiterführende Lektüre siehe die Einführungsthemen hier.
Aufgabenumfang und Organisation
Obwohl Fin sich an vorherige Schritte, ausgeführte Aktionen oder gespeicherte Daten erinnert, müssen Sie Aufgaben mit klaren Grenzen und fokussierten Zwecken gestalten.
Wann ein einzelner Fin Task verwendet werden sollte:
Alle Schritte sind Teil eines zusammenhängenden Prozesses mit klarer Abfolge.
Spätere Schritte hängen logisch von früheren Schritten ab.
Der gesamte Prozess teilt dieselben Entscheidungskriterien und Ergebnisse.
Wann mehrere Fin Tasks in Betracht gezogen werden sollten:
Für völlig getrennte Geschäftsprozesse
Sie müssen klare Kontrollpunkte in einem komplexen Workflow erstellen
Verschiedene Stakeholder oder Teams sind für unterschiedliche Teile eines Prozesses verantwortlich
Sie möchten verschiedene Einstiegspunkte in einen Workflow ermöglichen
Aufgabenstruktur
Trigger-Titel und Beschreibung
Stellen Sie sicher, dass der Titel beschreibend ist und nicht nur intern verwendet wird.
Gutes Praxisbeispiel: Beschädigte Bestellungen
Schlechtes Praxisbeispiel: Test123
Sie sollten 3-5 Sätze schreiben, um zu beschreiben, wann Fin diese Aufgabe auslösen soll. Seien Sie so spezifisch wie möglich und stellen Sie sicher, dass eine oder mehrere der folgenden Punkte enthalten sind:
Häufige Szenarien, in denen das Auslösen dieser Aufgabe angemessen wäre.
Beispiele für Kundentypen von Fragen, die durch diese Aufgabe beantwortet werden würden.
Schlüsselphrasen, die Kunden verwenden könnten.
Gutes Praxisbeispiel:
Verwenden Sie diese Aufgabe, wenn ein Kunde meldet, dass eine Bestellung während der Lieferung beschädigt wurde – z. B. ausgelaufene Getränke, verschüttetes Essen oder zerbrochene Behälter. Verwenden Sie diese Aufgabe nicht, wenn der Kunde eine verspätete Lieferung, einen fehlenden Artikel oder Probleme meldet, die nichts mit Produktschäden zu tun haben.
Schlechtes Praxisbeispiel:
Verwenden Sie diese Aufgabe, um eine Bestellung zu erstatten.
Anweisungsblock
Der Anweisungsblock folgt einem strukturierten Format, das aus den folgenden Abschnitten besteht...
1. Anweisungen:
Dies ist ein klarer, logisch vollständiger Schritt-für-Schritt-Plan, dem Fin folgen soll. Stellen Sie sicher, dass alle Entscheidungsregeln abgedeckt sind, die Fin benötigt, um die Aufgabe auszuführen.
Die beste und einfachste Methode, diese zu formulieren, ist die Verwendung einer „if + else“-Logik. Diese Logik garantiert, dass Sie jederzeit eine Entscheidung treffen können und entweder Fortschritte in Richtung Lösung machen oder einen Ausweg aus dem Prozess finden, wenn Sie feststecken. Für unser Beispiel sähe das so aus:
1. Wenn Sie das Bestelldatum bestimmen können und es weniger als 30 Tage zurückliegt, erstatten Sie den Betrag.
2. Wenn Sie das Bestelldatum bestimmen können, es aber mehr als 30 Tage zurückliegt, teilen Sie dem Kunden mit, dass die Richtlinie von Company X keine Rückerstattungen für Käufe erlaubt, die länger als 30 Tage zurückliegen.
3. Andernfalls teilen Sie dem Kunden mit, dass Sie an ein menschliches Mitglied des Support-Teams eskalieren, und führen die Eskalation durch… (dieses Beispiel geht davon aus, dass die Eskalationslogik in den Fin Task eingebaut ist)
Wenn die Logik und die Informationen, auf die Fin zugreifen muss, zu offen sind, sollten Sie überlegen, ob Sie den Anweisungsblock in kleinere Schritte mit klarer definierten, eingeschränkten Logiken aufteilen können.
Sie müssen auch die Eingabewerte identifizieren, die zur Ausführung der Aufgabe benötigt werden. Geben Sie im Prompt ausdrücklich an:
Was diese Attribute sind, wofür sie verwendet werden können und wie diese Attribute im weiteren Kontext der Aufgabe stehen.
Ob diese Attribute garantiert verfügbar sind (z. B. aus einem vorherigen Schritt in den Anweisungen)
Wenn ja, wo sie verfügbar sind oder welchen Wert sie haben, indem Sie sie direkt in den Prompt einfügen.
Wenn nicht, wo oder wie sie gesammelt werden können (z. B. vom Kunden)
2. Anleitung (optional):
Leiten Sie, wie Fin während einer Aufgabe interagiert, reagiert und sich verhält, indem Sie klare Anweisungen geben. Beschreiben Sie einfach spezifische Verhaltensweisen, denen Fin bei der Ausführung der Schritte folgen soll.
Aufgabenentwürfe
Eine wichtige bewährte Methode zur Verwaltung von Fin Tasks ist die Verwendung der Funktion Als Entwurf speichern. So können Sie Anweisungen sicher bearbeiten und testen, ohne Ihre Kunden zu beeinträchtigen.
Wenn Sie eine aktive Aufgabe bearbeiten, erstellen Sie zwei Versionen:
Aktive Version: Dies ist die aktive Aufgabe, mit der Ihre Kunden interagieren.
Entwurfsversion: Dies ist Ihr unveröffentlichter Satz von Änderungen, an dem Sie privat arbeiten und testen können.
Dies gibt Ihnen eine sichere Umgebung, um Ihre Automatisierungen zu perfektionieren, bevor Sie sie veröffentlichen. Verwenden Sie immer die Funktionen Vorschau und Simulationen im Aufgaben-Editor, um Ihre Entwurfsversion zu testen. Ihre Änderungen werden erst live geschaltet, wenn Sie sicher sind und auf die Schaltfläche Änderungen live setzen klicken.
Aufgaben-Auslöser
Fügen Sie etwa 10 Beispiel-Fragen hinzu
Um die Genauigkeit der Aufgaben-Zuordnung zu verbessern, sollten Sie spezifische Beispiel-Fragen angeben, die Ihre Aufgabe auslösen oder nicht auslösen sollen. Dies hilft Fin, besser zu verstehen, wann Ihre Aufgabe verwendet werden soll, insbesondere wenn Sie mehrere ähnliche Aufgaben haben.
Sie können sowohl positive Beispiele ("Auslösen wenn...") als auch negative Beispiele ("Nicht auslösen wenn...") hinzufügen.
Beginnen Sie mit etwa 10 hochrelevanten Beispiel-Fragen oder Kundenformulierungen, um sicherzustellen, dass die Aufgabe korrekt erkannt wird. Falls nötig, können Sie dies auf 20–30 Beispiele erweitern, achten Sie jedoch auf die Komplexität. Wenn die Liste zu lang oder zu spezifisch wird, vereinfachen Sie die Beschreibung oder wechseln Sie zu absichtsbasierten Auslösern, um Klarheit und Handhabbarkeit zu gewährleisten.
Verwenden Sie negative Beispiele nur bei falscher Auslösung
"Nicht auslösen wenn..."-Beispiele sollten nur aufgenommen werden, wenn Sie eine falsche Auslösung beobachten. Negative Beispiele helfen, die Erkennung zu verfeinern, indem sie klären, worauf Fin nicht reagieren soll, vermeiden Sie sie jedoch, wenn sie kein spezifisches Problem mit Fehlalarmen lösen.
Aufgabenanweisungen
Anweisungen nur bei komplexen Aufgaben aufteilen
Verwenden Sie einen einzigen strukturierten Anweisungsblock, wenn Ihre Aufgabe einfach oder unter etwa 10 Schritten ist. Wenn die Aufgabe komplexe Logik, bedeutende Verzweigungen oder schwer nachvollziehbar wird, ist es besser, sie zur Klarheit und Wartbarkeit in mehrere Anweisungsblöcke aufzuteilen.
Lassen Sie Fin Eingaben für Daten-Connectors automatisch sammeln
Sie müssen nicht alle Eingaben manuell sammeln, bevor Sie einen data connector ausführen. Wenn Sie den data connector konfigurieren, geben Sie die erforderlichen Eingaben an, und Fin fragt den Kunden automatisch nach fehlenden Eingaben. Dies reduziert die Komplexität Ihrer Anweisungen und hält die Interaktionen effizienter.
Aufgabenwechsel sind während Gesprächen erlaubt
Fin kann Aufgaben mitten im Gespräch wechseln und sogar zu Informationsantworten (aus Ihrem Support-Content) wechseln, wenn sich der Kontext oder die Kundenabsicht ändert. Das bedeutet, dass es nahtlos von einer Aufgabe zur nächsten wechseln kann, was dynamischere und reaktionsfähigere Interaktionen basierend auf sich entwickelnden Nutzerbedürfnissen ermöglicht.
API-Antworten werden über Anweisungsschritte hinweg gespeichert
Fin merkt sich API-Antworten automatisch innerhalb desselben Anweisungsblocks. Sie können später in den Schritten natürlich auf diese Ergebnisse verweisen, z. B. mit „unter Verwendung des zuvor zurückgegebenen Kontostands“, ohne die Daten manuell wiederholen oder speichern zu müssen.
Keine Notwendigkeit, API-Antworten in temporären Attributen zu speichern
Es ist nicht erforderlich, API-Antworten explizit in temporären Attributen zu speichern. Fin verfolgt die Daten intern, sodass Sie sie in nachfolgenden Schritten direkt mit einfacher natürlicher Sprache referenzieren können.
Verwenden Sie Tagging- und Eskalationsbefehle in Anweisungsschritten
Gespräch taggen
Verbessern Sie die Gesprächskategorisierung, indem Sie Fin anweisen, Gespräche in den Aufgabenanweisungen mit vordefinierten Tags zu versehen. Dies hilft bei der Filterung, Berichterstattung und Auslösung von Folgeaktionen.
Beispielanweisung:
"Gespräch taggen 'Billing Inquiry' und 'High Priority'."
An ein Team eskalieren
Übergeben Sie Gespräche, die menschliches Eingreifen erfordern, nahtlos, indem Sie Fin anweisen, an ein bestimmtes Team oder einen bestimmten Teamkollegen zu eskalieren.
Beispielanweisung:
"An eskalieren: Billing"
Hinweis: Stellen Sie sicher, dass die in den Anweisungen verwendeten Tags und Teamnamen mit denen in Ihrem Intercom-Arbeitsbereich konfiguriert übereinstimmen.
Fin Task-Beispiele
Wir haben unten verschiedene Anwendungsfall-Prompts zusammengestellt, die Ihnen helfen können, Ihre Fin Tasks zu gestalten.
Bestellrückerstattung
Beschreibung: Ziel dieser Aufgabe ist es festzustellen, ob eine vom Kunden gestellte Rückerstattungsanfrage gültig ist, und diese gegebenenfalls zu bearbeiten. Indem Sie den untenstehenden Anweisungen folgen, können Sie die Rückerstattungsanfrage eines Kunden für Bestellungen bei Company X überprüfen und bearbeiten.
Schritt 1: Verwenden Sie @get_order_details für die Bestellung mit der ID @collected_order_id, um Details zu dieser Bestellung abzurufen. Folgen Sie dann der untenstehenden Logik, um zu bestimmen, ob die abgerufene Bestellung erstattet werden kann:
Wenn das Bestelldatum mehr als 30 Tage älter als das aktuelle Datum ist, informieren Sie den Kunden, dass Sie keine Rückerstattung anbieten können, da die Bestellung vor mehr als 30 Tagen aufgegeben wurde. Setzen Sie @refund_outcome auf "denied" und informieren Sie den Kunden über das Ergebnis.
Wenn das Bestelldatum weniger als 30 Tage älter als das aktuelle Datum ist, fahren Sie mit Schritt 2 fort.
Andernfalls informieren Sie den Kunden, dass Sie nicht verifizieren können, ob die Bestellung erstattet werden kann, und eskalieren an ein menschliches Mitglied des Support-Teams. Setzen Sie @refund_outcome auf "escalation" und informieren Sie den Kunden, dass Sie diese Maßnahme ergriffen haben.
Schritt 2: Verwenden Sie @process_items_refund mit der Bestell-ID @collected_order_id, um eine Rückerstattung für diese Bestellung zu bearbeiten. Sammeln Sie dann die Antwort und:
Wenn die Rückerstattung erfolgreich war, informieren Sie den Kunden, dass die Rückerstattung erfolgreich bearbeitet wurde. Setzen Sie @refund_outcome auf "success" und informieren Sie den Kunden über das Ergebnis.
Andernfalls, wenn die Rückerstattung fehlgeschlagen ist, informieren Sie den Kunden, dass Sie die Rückerstattung nicht bearbeiten konnten. Setzen Sie @refund_outcome auf "escalation" und informieren Sie den Kunden, dass Sie diese Maßnahme ergriffen haben.
Anleitung: Seien Sie einfühlsam, wenn Sie negative Nachrichten über Rückerstattungsablehnungen übermitteln. Wenn eine Rückerstattung erfolgreich ist, seien Sie warmherzig und klar bezüglich der Rückerstattungszeiträume.
Abonnement-Kündigungsanfrage
Beschreibung: Ziel dieser Aufgabe ist es festzustellen, ob eine vom Kunden gestellte Kündigungsanfrage für ein Abonnement gültig ist, und diese gegebenenfalls zu bearbeiten. Indem Sie den untenstehenden Anweisungen folgen, können Sie das Abonnement eines Kunden bei Company X überprüfen und kündigen.
Schritt 1: Verwenden Sie @get_subscription_details für das Abonnement mit der ID @collected_subscription_id, um Details zu diesem Abonnement abzurufen. Folgen Sie dann der untenstehenden Logik, um zu bestimmen, ob das abgerufene Abonnement storniert werden kann:
Wenn sich das Abonnement noch in der Mindestvertragslaufzeit (eine 12-monatige Laufzeit, die noch nicht abgelaufen ist) befindet:
Informieren Sie den Kunden, dass Sie das Abonnement derzeit nicht kündigen können, da es sich noch in der Vertragslaufzeit befindet.
Setzen Sie @cancellation_outcome auf „denied“.
Wenn das Abonnement kündigungsberechtigt ist (es handelt sich um einen monatlich kündbaren Plan oder die Vertragslaufzeit ist abgelaufen):
Fahren Sie mit Schritt 2 fort.
Andernfalls, wenn Sie anhand der Abonnementdetails nicht feststellen können, ob es gekündigt werden kann:
Informieren Sie den Kunden, dass Sie die Kündigungsberechtigung des Abonnements nicht verifizieren können, und eskalieren Sie an ein menschliches Support-Teammitglied.
Setzen Sie @cancellation_outcome auf „escalation“.
Schritt 2: Verwenden Sie @cancel_subscription mit der Abonnement-ID @collected_subscription_id, um die Kündigung zu verarbeiten. Sammeln Sie dann die Antwort und:
Wenn die Kündigung erfolgreich ist:
Informieren Sie den Kunden, dass das Abonnement erfolgreich gekündigt wurde.
Setzen Sie @cancellation_outcome auf „success“.
Wenn die Kündigung fehlschlägt:
Informieren Sie den Kunden, dass Sie das Abonnement nicht kündigen konnten und das Problem eskaliert haben.
Setzen Sie @cancellation_outcome auf „escalation“.
Hinweis: Erklären Sie die Vertragslaufzeiten sachlich, aber einfühlsam. Bestätigen Sie bei Erfolg klar, was mit der Abrechnung zukünftig passiert.
Adressänderungsanfrage
Beschreibung: Ziel dieser Aufgabe ist es, zu bestimmen, ob eine angeforderte Aktualisierung der Versandadresse für einen Kunden gültig ist, und diese gegebenenfalls zu verarbeiten. Indem Sie den untenstehenden Anweisungen folgen, überprüfen und aktualisieren Sie die Versandadresse im System von Company X.
Schritt 1: Verwenden Sie @get_customer_profile, indem Sie die ID @collected_customer_id angeben, um den aktuellen Kontostatus des Kunden abzurufen. Folgen Sie dann der untenstehenden Logik:
Wenn das Kundenkonto gesperrt oder markiert ist (der account_status ist „suspected fraud“ oder „unpaid balance“):
Informieren Sie den Kunden, dass Sie aufgrund von Kontobeschränkungen nicht mit der Adressänderung fortfahren können.
Setzen Sie @address_change_outcome auf „denied“.
Wenn das Kundenkonto aktiv und für Aktualisierungen berechtigt ist:
Fahren Sie mit Schritt 2 fort.
Andernfalls, wenn das System den Kontostatus nicht bestimmen kann oder unzureichende Informationen vorliegen:
Informieren Sie den Kunden, dass Sie nicht verifizieren können, ob die Adresse aktualisiert werden kann, und eskalieren Sie an einen menschlichen Support-Mitarbeiter.
Setzen Sie @address_change_outcome auf „escalation“.
Schritt 2: Verwenden Sie @validate_address, indem Sie die @collected_new_address angeben, um deren Authentizität und Zustellbarkeit zu überprüfen. Folgen Sie dann der untenstehenden Logik:
Wenn die neue Adresse nicht erkannt wird oder außerhalb der von Company X bedienten Regionen liegt (Adresswert kann nur „United States“, „European Union“ oder „Canada“ sein, keine andere Region wird unterstützt):
Informieren Sie den Kunden, dass die Adresse nicht bedient werden kann oder ungültig ist.
Setzen Sie @address_change_outcome auf „denied“.
Wenn die Adresse erkannt und zustellbar ist:
Fahren Sie mit Schritt 3 fort.
Wenn das Ergebnis der Adressvalidierung unklar ist oder vom System nicht bestimmt werden kann:
Informieren Sie den Kunden, dass Sie die Adresse derzeit nicht verifizieren können und die Anfrage eskaliert haben.
Setzen Sie @address_change_outcome auf „escalation“.
Schritt 3: Verwenden Sie @update_customer_address, indem Sie sowohl @collected_customer_id als auch @collected_new_address angeben, um die Adressänderung abzuschließen. Folgen Sie dann der untenstehenden Logik:
Wenn die Adressänderung erfolgreich ist:
Informieren Sie den Kunden, dass die Adresse erfolgreich aktualisiert wurde.
Setzen Sie @address_change_outcome auf „success“.
Wenn die Adressänderung aus irgendeinem Grund fehlschlägt (Systemfehler oder widersprüchliche Datensätze):
Informieren Sie den Kunden, dass Sie das Problem an einen menschlichen Support-Mitarbeiter eskaliert haben.
Setzen Sie @address_change_outcome auf „escalation“.
Hinweis: Seien Sie klar darüber, welche Regionen unterstützt werden. Erinnern Sie den Kunden bei Bestätigung einer erfolgreichen Adressänderung daran, dass dies alle zukünftigen Sendungen betrifft.
Treuepunkte-Anpassung
Beschreibung: Ziel dieser Aufgabe ist es, zu bestimmen, ob eine Anfrage eines Kunden zur Anpassung der Treuepunkte gültig ist, und diese gegebenenfalls durchzuführen. Indem Sie diese Anweisungen befolgen, überprüfen Sie den Treuekonto-Status des Kunden, validieren die Anfrage und passen die Punkte entsprechend im System von Company X an.
Schritt 1: Verwenden Sie @get_loyalty_profile mit der ID @collected_loyalty_member_id, um den Kontostatus des Mitglieds abzurufen. Folgen Sie dann der Logik:
Wenn das Treuekonto inaktiv, gesperrt oder wegen verdächtiger Aktivitäten markiert ist:
Informieren Sie den Kunden, dass sein Konto derzeit nicht für eine Punkteanpassung berechtigt ist.
Setze @points_adjustment_outcome auf „denied“.
Wenn das Konto in gutem Zustand ist:
Fahren Sie mit Schritt 2 fort.
Andernfalls, wenn das System den Kontostatus nicht bestimmen kann:
Informieren Sie den Kunden, dass Sie sein Konto nicht verifizieren können und die Angelegenheit an einen Support-Spezialisten weiterleiten werden.
Setze @points_adjustment_outcome auf „escalation“.
Schritt 2: Verwenden Sie @audit_loyalty_activity, indem Sie @collected_loyalty_member_id und @collected_points_adjustment_request angeben, um die letzten Treue-Transaktionen zu überprüfen und zu sehen, ob die Anfrage gerechtfertigt ist. Dann:
Wenn die angeforderte Anpassung eine Transaktion außerhalb des Anspruchszeitraums betrifft (Anspruchsdatum ist mehr als 90 Tage her):
Informieren Sie den Kunden, dass die Anfrage aufgrund der Programmrichtlinien nicht gewährt werden kann.
Setze @points_adjustment_outcome auf „denied“.
Wenn die Anfrage gültig ist (zum Beispiel wurden Punkte aus einem kürzlichen berechtigten Kauf nicht gutgeschrieben):
Fahren Sie mit Schritt 3 fort.
Wenn die Prüfung keine eindeutigen Ergebnisse liefert (keine passende Transaktion gefunden oder nur teilweise Daten):
Informieren Sie den Kunden, dass eine weitere Untersuchung erforderlich ist und Sie die Angelegenheit an einen menschlichen Agenten weiterleiten.
Setze @points_adjustment_outcome auf „escalation“.
Schritt 3: Verwenden Sie @adjust_loyalty_points, indem Sie @collected_loyalty_member_id und den Betrag der @collected_points_adjustment_request angeben, um die Punkteanpassung abzuschließen. Dann:
Wenn die Punkteanpassung erfolgreich verarbeitet wurde:
Informieren Sie den Kunden, dass sein Treueguthaben aktualisiert wurde.
Setze @points_adjustment_outcome auf „success“.
Wenn die Anpassung aufgrund eines Systemfehlers oder widersprüchlicher Aufzeichnungen fehlschlägt:
Informieren Sie den Kunden, dass Sie die Anfrage nicht abschließen konnten und diese zur manuellen Überprüfung weitergeleitet haben.
Setze @points_adjustment_outcome auf „escalation“.
Hinweis: Wenn eine Punkteanpassung erfolgreich ist, beziehen Sie sich auf die spezifische Transaktion, die die Punkte generiert hat. Seien Sie informativ über Programmrichtlinien, wenn Anfragen abgelehnt werden.
FAQ
Kann ein Fin Task direkt auf meine knowledge base zugreifen?
Kann ein Fin Task direkt auf meine knowledge base zugreifen?
Ja, Fin Tasks können auf Ihre Help Centre-Inhalte zugreifen, aber Ihre Artikel müssen für Fin AI Agent aktiviert sein.
Warum liefert Fin manchmal eine Antwort aus meiner knowledge base, auch wenn ein Fin Task aktiv ist?
Warum liefert Fin manchmal eine Antwort aus meiner knowledge base, auch wenn ein Fin Task aktiv ist?
Fin liefert manchmal eine Antwort aus meiner knowledge base, auch wenn ein Fin Task aktiv ist, weil Fin eine aktive Aufgabe pausieren kann, um eine Informationsanfrage mit Inhalten aus Ihrer knowledge base zu beantworten. Nach der Antwort kann Fin dann entscheiden, die Aufgabe fortzusetzen. Dieses Verhalten soll die Konversation effizient halten, indem die unmittelbare Frage des Nutzers vor der Fortsetzung der Aufgabenschritte beantwortet wird.
Wie kann ich sicherstellen, dass ein Fin Task zuerst die knowledge base überprüft, bevor er fortfährt?
Wie kann ich sicherstellen, dass ein Fin Task zuerst die knowledge base überprüft, bevor er fortfährt?
Um sicherzustellen, dass ein Fin Task zuerst die knowledge base überprüft, bevor er fortfährt, können Sie Ihren Fin Task so konfigurieren, dass er explizit pausiert und Ihre knowledge base nach bestimmten Anfragen durchsucht. Dies kann erreicht werden, indem Sie einen „Guidance“-Schritt in Ihren Fin-Einstellungen hinzufügen und ähnliche Anweisungen direkt in der Aufgabe selbst einfügen. Bitte beachten Sie, dass Ihre Artikel für Fin AI Agent aktiviert sein müssen.
Welche Art von Anweisungen sollte ich meinen Fin Task- und Guidance-Einstellungen hinzufügen?
Welche Art von Anweisungen sollte ich meinen Fin Task- und Guidance-Einstellungen hinzufügen?
Wir empfehlen, einen Guidance-Schritt mit Anweisungen wie: „Bevor Sie mit den Aufgabenschritten fortfahren, prüfen Sie zuerst, ob diese Frage mit unseren verfügbaren knowledge base-Inhalten beantwortet werden kann.“ Sie sollten auch ähnliche Hinweise direkt in die Aufgabenanweisungen aufnehmen, da Fin die Anweisungen aus beiden Einstellungen kombiniert. Sie können die Aufgabenanweisungen verfeinern, um Fin zu sagen: „Analysiere das bisherige Gespräch“, „Durchsuche die knowledge base basierend auf dem Gesprächskontext“ und „Bestätige, ob relevante Informationen gefunden wurden“.
Benötige ich einen Datenconnector, damit Fin meine knowledge base durchsucht?
Benötige ich einen Datenconnector, damit Fin meine knowledge base durchsucht?
Nein, Sie benötigen keinen Datenconnector, damit Fin Ihre eigene indexierte knowledge base durchsuchen kann. Datenconnectoren sind nur erforderlich, wenn Sie möchten, dass Fin Informationen in externen Systemen abruft oder aktualisiert, wie z. B. den Bestellstatus überprüft oder eine Rückerstattung bearbeitet.




