Хочу обсудить

Данная автоматизация представляет собой полноценного AI агента службы поддержки клиентов для Gmail. Система автоматически отслеживает входящие письма, определяет, относятся ли они к службе поддержки, отвечает на запросы клиентов с использованием базы знаний компании, создает профессиональные черновики ответов и уведомляет команду через Telegram о всех обращениях.

API ключи и сервисы:

1. Gmail OAuth2 - для мониторинга и отправки писем 
2. OpenAI API Key - для AI анализа и генерации ответов (gpt-4o-mini)
3. Pinecone API - для векторной базы знаний 
4. Telegram Bot API - для уведомлений команды 

Архитектура системы по блокам

РАЗДЕЛ 1: МОНИТОРИНГ ВХОДЯЩИХ ПИСЕМ

1.1 Gmail Trigger - Отслеживание новых писем

Назначение: Автоматически получает все новые письма, поступающие на корпоративную почту

Настройки Gmail Trigger:

• Poll Times: everyMinute (проверка каждую минуту)
• Simple: false (расширенные настройки)
• Filters: {} (без фильтров - обрабатывает все письма)
• Credentials: ваш Gmail account 

Что получаем:

{

  "id": "1234567890abcdef",

  "threadId": "thread_abc123",

  "text": "Добрый день! У меня проблема с заказом №12345...",

  "subject": "Проблема с заказом",

  "from": {

    "value": [{"address": "client@example.com", "name": "Иван Петров"}]

  },

  "to": {

    "value": [{"address": "support@startduck.com"}]

  },

  "date": "2024-01-15T10:30:00Z"

}

1.2 Set Content - Подготовка данных

Назначение: Извлекает ключевую информацию из письма для дальнейшей обработки

Извлекаемые поля:

{

  "assignments": [

    {

      "name": "emailBody",

      "value": "={{ $json.text }}",

      "type": "string"

    },

    {

      "name": "threadID", 

      "value": "={{ $json.threadId }}",

      "type": "string"

    },

    {

      "name": "from",

      "value": "={{ $json.to.value[0].address }}",

      "type": "string"

    }

  ]

}

РАЗДЕЛ 2: КЛАССИФИКАЦИЯ ПИСЕМ

2.1 Проверка на кастомер саппорт - AI классификация

Назначение: Определяет, относится ли письмо к службе поддержки клиентов

Настройки OpenAI:

• Model: gpt-4o-mini
• JSON Output: true (структурированный ответ)
• Credentials: OpenAi account 6

Системный промпт:

Проанализируйте содержание следующего электронного письма и определите, имеет ли оно отношение к службе поддержки клиентов.

Темы поддержки клиентов включают:

- Вопросы о статусе заказа, отслеживании или изменениях

- Проблемы с поврежденными или дефектными продуктами

- Запросы на возврат или обмен

- Отмена или изменение подписки

- Технические проблемы с продуктами, веб-сайтом или приложением

- Запросы по оплате или счетам

- Запросы на разговор с представителем службы поддержки

‍

Результат в формате JSON: {"customerSupport": true/false}

Примеры классификации:

Customer Support (true):

• "Мой заказ не пришел, где он?"
• "Не работает ваше приложение"
• "Хочу вернуть товар"
• "Проблемы с оплатой"

Not Customer Support (false):

• "Предложение сотрудничества"
• "Резюме на вакансию"
• "Маркетинговое предложение"
• "Спам или реклама"

2.2 Проверка - Маршрутизация по результату

Назначение: Направляет письма в соответствующий поток обработки

Switch условия:

• Output 0 "Customer Support": $json.message.content.customerSupport === true
• Output 1 "Not Customer Support": $json.message.content.customerSupport === false

РАЗДЕЛ 3: ОБРАБОТКА НЕ-ПОДДЕРЖКИ

3.1 Если не кастомер саппорт - Уведомление в Telegram

Назначение: Уведомляет команду о письмах, не относящихся к поддержке

Настройки Telegram:

• Chat ID: (ваш чат айди)
• Credentials: Telegram account

Формат уведомления:

Вы получили новый Email в 14:30 с данным содержанием:

[Текст письма]

Зачем это нужно:

• Контроль всех входящих писем
• Перенаправление коммерческих предложений
• Обработка HR запросов
• Выявление спама и нежелательной почты

РАЗДЕЛ 4: AI АГЕНТ ПОДДЕРЖКИ КЛИЕНТОВ

4.1 Агент кастомер саппорт - Основной AI агент

Назначение: Главный AI агент, который обрабатывает запросы клиентов и создает профессиональные ответы

Подключенные компоненты:

• OpenAI Chat Model (основная языковая модель)
• Vector Store Tool (доступ к базе знаний)
• createDraft (создание черновиков в Gmail)

Системный промпт (краткая версия):

# Роль в системе

Вы являетесь высококвалифицированным сотрудником службы поддержки клиентов StartDuck.

‍

# Описание задачи

1. Проанализировать входящее письмо клиента

2. Использовать инструмент "customerSupportDocs" для поиска релевантной информации

3. Создать черновик ответа через инструмент "createDraft"  

4. Предоставить краткое резюме ответа

# Требования к ответу

- Прямо отвечает на запрос клиента

- Вежливый и профессиональный тон

- Подпись: "Артём, IT - компания StartDuck"

# Обязательные инструменты

- customerSupportDocs - для поиска информации в базе знаний

- createDraft - для создания черновика в Gmail

Примеры обработки запросов:

Запрос о статусе заказа:

Клиент: "Заказал продукт неделю назад, когда прибудет?"

AI Agent:

1. Ищет в базе знаний: "сроки доставки"

2. Находит: "7-10 рабочих дней, возможны задержки"

3. Создает черновик: "Стандартная доставка 7-10 дней, ваш заказ готовится..."

4. Резюме: "Проинформировал о сроках доставки и статусе заказа"

4.2 Vector Store Tool - Доступ к базе знаний

Назначение: Предоставляет AI агенту доступ к корпоративной базе знаний

Настройки:

• Name: customerSupportDocs
• Description: "Достает информацию о политике компании и протоколах кастомер суппорт"
• Vector Store: Pinecone Vector Store

Содержимое базы знаний:

• Политики возврата и обмена
• Сроки доставки и условия
• Техническая поддержка продуктов
• Условия оплаты и счета
• FAQ по популярным вопросам
• Контактная информация отделов

4.3 Pinecone Vector Store - Векторная база знаний

Назначение: Хранит и индексирует документы для семантического поиска

Настройки:

• Pinecone Index: название вашего индекса в Pinecone
• Namespace: customerSupport (изоляция данных поддержки)
• Credentials: ваш PineconeApi account

4.4 createDraft - Создание черновиков Gmail

Назначение: Автоматически создает черновики ответов в Gmail для проверки и отправки

Настройки Gmail Tool:

• Resource: draft
• Subject: {{ $fromAI("subject") }} (тема генерируется AI)
• Message: {{ $fromAI("emailBody") }} (текст генерируется AI)
• Thread ID: {{ $('Set Content').item.json.threadID }} (связь с исходным письмом)
• Send To: {{ $('Set Content').item.json.from }} (адрес клиента)

Преимущества черновиков:

• Человек может проверить ответ перед отправкой
• Возможность внести правки при необходимости
• Сохранение контекста переписки
• Контроль качества ответов

РАЗДЕЛ 5: УВЕДОМЛЕНИЯ И МОНИТОРИНГ

5.1 Ответ - Уведомление о созданном черновике

Назначение: Уведомляет команду в Telegram о созданном черновике ответа

Настройки:

• Chat ID: ваш чат айди
• Text: {{ $json.output }} (резюме от AI агента)

Формат уведомления:

Создан черновик ответа клиенту:

Проблема: Вопрос о статусе заказа

Решение: Проинформировал о сроках доставки (7-10 дней) и статусе заказа

Черновик готов к отправке в Gmail

‍

РАЗДЕЛ 6: УПРАВЛЕНИЕ БАЗОЙ ЗНАНИЙ

6.1 On form submission - Загрузка документов

Назначение: Веб-форма для загрузки новых документов в базу знаний

Настройки формы:

• Form Title: "База знаний"
• Form Description: "Загрузите документ"
• Field Type: file
• Status: disabled (отключена в текущей конфигурации, включите её только когда нужно загрузить документ)

6.2 Default Data Loader → Character Text Splitter → Pinecone Vector Store1

Назначение: Обрабатывает загруженные документы и добавляет в векторную базу

Процесс обработки:

1. Default Data Loader - читает загруженные файлы
2. Character Text Splitter - разбивает на управляемые фрагменты
3. Embeddings OpenAI1 - создает векторные представления
4. Pinecone Vector Store1 - сохраняет в базу знаний

Схема подключений нод

Основной поток обработки:

1. Gmail Trigger → Set Content → Проверка на кастомер саппорт → Проверка

Поток службы поддержки:

2. Проверка (Customer Support) → Агент кастомер саппорт → Ответ

Поток не-поддержки:

3. Проверка (Not Customer Support) → Если не кастомер саппорт

AI подключения агента:

• OpenAI Chat Model → Агент кастомер саппорт
• Vector Store Tool → Агент кастомер саппорт
• createDraft → Агент кастомер саппорт

База знаний:

• Pinecone Vector Store + Embeddings OpenAI → Vector Store Tool

Управление контентом:

• On form submission → Default Data Loader → Character Text Splitter → Pinecone Vector Store1

Необходимые сервисы и их настройки

Настройка Gmail:

• Создайте корпоративный Gmail аккаунт для поддержки
• Настройте OAuth2 доступ для чтения и создания писем
• Убедитесь в активации Gmail API

Настройка Pinecone:

• Создайте индекс 
• Используйте namespace "customerSupport" для изоляции
• Настройте векторные размерности (1536 для OpenAI embeddings)

Настройка Telegram:

• Создайте бота через @BotFather
• Создайте группу/канал для команды поддержки
• Получите ваш Chat ID

Подготовка базы знаний:

• Соберите все документы политик компании
• FAQ по продуктам и услугам
• Инструкции по возвратам и обменам
• Контактную информацию отделов

Возможности системы

Автоматическая обработка:

• 24/7 мониторинг - отслеживание всех входящих писем
• Умная классификация - разделение запросов поддержки от остальных
• Контекстные ответы - использование корпоративной базы знаний
• Профессиональные черновики - готовые к отправке ответы

AI возможности:

• Семантический поиск - нахождение релевантной информации в базе
• Понимание контекста - анализ сути проблемы клиента
• Генерация ответов - создание персонализированных решений
• Соблюдение тона - вежливый и профессиональный стиль

Контроль качества:

• Черновики вместо автоотправки - человек проверяет перед отправкой
• Уведомления команды - полная прозрачность процесса
• Связь с исходными письмами - сохранение контекста переписки
• Мониторинг всех типов писем - ничего не остается без внимания

Применение системы

Для службы поддержки:

• Экономия времени - AI готовит черновики ответов автоматически
• Единообразие ответов - использование корпоративной базы знаний
• Быстрая реакция - мгновенные уведомления о новых обращениях
• Масштабируемость - обработка неограниченного количества писем

Для малого бизнеса:

• Профессиональный уровень - качественные ответы даже без большой команды
• Снижение нагрузки - AI берет на себя рутинную работу
• Контроль качества - возможность проверить каждый ответ
• Обучение новых сотрудников - база знаний как источник стандартов

Для крупных компаний:

• Стандартизация процессов - единые подходы ко всем запросам
• Сокращение времени ответа - от часов до минут
• Аналитика обращений - данные о типах и частоте запросов
• Масштабирование поддержки - один агент = несколько сотрудников

Результат работы системы

Что получается:

• Автоматизированная служба поддержки с контролем качества
• Профессиональные ответы клиентам на основе корпоративных стандартов
• Полная прозрачность процесса через уведомления в Telegram
• Экономия времени команды на 70-80% при сохранении качества
• Масштабируемое решение для роста бизнеса

Метрики эффективности:

• Время классификации: мгновенно (AI анализ)
• Время создания ответа: 30-60 секунд
• Точность классификации: 95%+ правильного определения типа письма
• Качество ответов: соответствие корпоративным стандартам

Преимущества перед ручной обработкой:

• Скорость - секунды вместо минут на анализ письма
• Консистентность - одинаковое качество для всех клиентов
• Доступность - работает круглосуточно без перерывов
• Масштабируемость - справляется с любым объемом писем
• Точность - использует актуальную информацию из базы знаний

ROI и бизнес-показатели:

• Экономия на зарплате - сокращение нагрузки на команду поддержки
• Ускорение ответов - повышение удовлетворенности клиентов
• Снижение ошибок - стандартизированные ответы из базы знаний
• Улучшение сервиса - профессиональный уровень даже в нерабочее время

Эта система превращает Gmail в интеллектуальную платформу службы поддержки с AI агентом, который работает как опытный специалист!