Conversation Tool
Opret et værktøj, som AI kan bruge under samtaler. AI beslutter, hvornår det skal kaldes baseret på konteksten.
Hvornår skal det bruges
Brug denne trigger til at udvide, hvad din AI kan gøre:
- Søg efter produkter i dit katalog
- Tjek ordrestatus i dit system
- Slå kundedata op i CRM
- Opret supportbilletter i JIRA
- Book aftaler
- Enhver tilpasset funktionalitet
Konfiguration
Grundlæggende indstillinger
| Felt | Beskrivelse |
|---|---|
| Værktøjsnavn | Menneskeligt læseligt navn (vist i Node Library) |
| Beskrivelse | Forklarer hvornår/hvordan AI skal bruge dette værktøj |
Brugermålretning
Vælg, hvem der kan bruge dette værktøj:
| Mulighed | Beskrivelse |
|---|---|
| Alle brugere | Anonyme + tilsluttede brugere |
| Kun tilsluttede brugere | Kun indloggede brugere |
| Rollebaseret adgang | Specifikke brugerroller |
Værktøjsvariabler
Definer parametre, som AI har brug for at indsamle fra brugeren:
| Felt | Beskrivelse |
|---|---|
| Variabelnavn | Internt navn (f.eks. query, orderId) |
| Beskrivelse | Hjælper AI med at forstå, hvad der skal spørges om |
Variabler bliver tilgængelige som {{variableName}} i dit flow.
Sådan fungerer det
- Du definerer et værktøj med navn, beskrivelse og variabler
- AI lærer hvornår det skal bruges ud fra din beskrivelse
- Bruger spørger om noget relateret (f.eks. "Find mig en bærbar")
- AI indsamler de nødvendige variabler i en samtale
- Flowet kører med de indsamlede data
- Resultatet returneres til AI for det endelige svar
Navngivning af dine værktøjer: Hvorfor det betyder noget
Når din AI-assistent har adgang til flere værktøjer, vælger den, hvilket den skal kalde baseret på kun tre ting: værktøjsnavnet, værktøjsbeskrivelsen og variabelbeskrivelserne. Den kan ikke se, hvad der er inde i flowet — den læser tekst og beslutter.
Hvis disse tre felter er vage eller for ensartede på tværs af værktøjer, vil AI vælge det forkerte værktøj. Undersøgelser om LLM-funktionsopkald viser, at forbedring af beskrivelsesklarhed alene kan øge korrekt v ærktøjsvalg med 15–20 procentpoint, uden at ændre den underliggende model.
Dette er især kritisk, når du har flere værktøjer, der søger i forskellige vidensbaser — set fra AIs perspektiv "søger de alle efter information." Navnet og beskrivelsen er den eneste måde, den kan skelne dem fra hinanden.
Værktøjsnavn
Brug mønsteret domain_action_target så navnet alene adskiller hvert værktøj:
| ❌ Vagt | ✅ Klart |
|---|---|
Search | rgpd_legal_analysis |
search_docs | ecommerce_product_search |
Tool 2 | support_ticket_lookup |
AI bruger navnet som et første filter, før den læser beskrivelsen. Et klart navn lader den kortliste med det samme; et generisk navn tvinger den til at gætte.
Værktøjsbeskrivelse
Beskrivelsen er din mest magtfulde hævder. Brug denne formel:
[Hvad det gør — 1 sætning]
Brug til: [3–5 konkrete anvendelsestilfælde med de ord, dine brugere faktisk ville sige]
❌ Dårlig:
Søg i vidensbasen efter information.
✅ God:
Søger CNIL-sanktioner og CJUE-retspraksis.
Brug til: at finde strafafgørelser efter sektor eller overtrædelsestype,
slå bødebeløb op, citere juridiske præcedenser,
vurdere den finansielle risiko ved RGPD-overtrædelser.
Ordene inde i "Brug til" fungerer som semantiske triggere. Når en brugers besked indeholder "bøde", "straff" eller "risiko", matcher AI straks det til dette værktøj.
Variabelbeskrivelser
En variabel beskrevet som "Søgeforespørgslen" fortæller AI intet. Den vil indsætte brugerens rå spørgsmål hver gang. En bedre beskrivelse guider AI til at udtrække de rigtige nøgleord før de sendes.
| ❌ Vagt | ✅ Klart |
|---|---|
Søgeforespørgslen | Søgeforespørgsel: overtrædelsestype, virksomhedsnavn, sektor, bødebeløb eller juridisk begreb |
Brugerinput | Dokumenttype anmodet: skabelon, model, formular, klausul eller kontrakt |
Dette presser AI til at reformulere i stedet for at kopiere brugerens hele besked — hvilket resulterer i mere målrettede søgninger og bedre resultater.
Undgå værktøjskonflikter
Når to værktøjer kan besvare det samme spørgsmål, tøver AI — og vælger nogle gange tilfældigt. Hvert værktøj skal dække et eksklusivt område.
Reglen: hvis du kan tænke på et bruger spørgsmål, der kunne gå til begge værktøjer, har dine beskrivelser brug for mere præcision.
Eksempel — 5 compliance værktøjer med klare grænser:
| Værktøj | Dækker | Dækker IKKE |
|---|---|---|
compliance_legal_analysis | Lovartikler, juridiske forpligtelser, rettigheder | Ingen praktisk rådgivning, ingen virkelige sager |
compliance_methodology | Trin-for-trin guider, revisionsprocedurer, rammer | Ingen juridisk tekst, ingen skabeloner |
compliance_document_templates | Klar-til-brug modeller, formularer, kontraktklausuler | Ingen metodologi, ingen juridisk analyse |
compliance_business_processes | Operationelle arbejdsgange, godkendelseskredsløb | Ingen juridisk tekst, kun interne processer |
compliance_operational_solutions | Konkrete løsninger, tekniske anbefalinger | Ingen teori, kun handlingsorienterede løsninger |
Jo mere specifik hver beskrivelse er om, hvad værktøjet dækker, jo mindre tvetydighed er der. Du behøver ikke at skrive eksplicitte undtagelser — præcision gør arbejdet.
Hurtig tjekliste
Før du offentliggør et flow med en Conversation Tool-trigger, skal du verificere:
- Navn følger
domain_action_target— adskilleligt uden at læse beskrivelsen - Beskrivelse starter med hvad værktøjet gør i 1 sætning
- Beskrivelse inkluderer "Brug til:" med 3–5 konkrete anvendelsestilfælde
- Variabelbeskrivelser lister de typer information, der forventes, ikke bare "forespørgslen"
- Ingen overlap med et andet værktøjs område
- Testet med 2–3 tvetydige spørgsmål i Testpanelet for at bekræfte korrekt routing
Eksempel: Produkt Søgning
Værktøjskonfiguration:
- Navn:
ecommerce_product_search - Beskrivelse: Søger i produktkataloget efter navn, kategori eller funktion. Brug til: at finde et specifikt produkt, sammenligne produkter i en kategori, tjekke om et produkt findes, slå produktspecifikationer eller priser op.
- Variabel:
query— "Produktnavn, kategori, funktion eller prisklasse at søge efter"
Flow:
- Trigger: Conversation Tool
- Handling: Søg i Vidensbase (
{{query}}) - Handling: Sæt Observation (returner resultater)
Bruger samtale:
Bruger: "Har I nogle trådløse hovedtelefoner?"
AI: kalder ecommerce_product_search med query="trådløse hovedtelefoner"
AI: "Ja! Jeg fandt 3 trådløse hovedtelefoner. Sony WH-1000XM5 er vores bestseller til €349..."
Eksempel: JIRA Billet
Værktøjskonfiguration:
- Navn:
support_create_jira_ticket - Beskrivelse: Opretter en JIRA supportbillet fra samtalen. Brug til: når brugeren rapporterer en fejl, anmoder om en funktion eller har brug for at eskalere et problem til det tekniske team.
- Variabler:
title— "Kort opsummering af problemet (1 sætning)",description— "Detaljeret beskrivelse inklusive trin til at reproducere, forventet adfærd og faktisk adfærd"
Flow:
- Trigger: Conversation Tool
- Handling: AI Anmodning (generere titel/beskrivelse)
- Parallel: Generere beskrivelse + titel
- Handling: JIRA Opret Sag
