Steg 2: anslut Google Sheets

Konfigurera datakällan för kunskapsbasen så att AI:n kan referera befintliga svar.

1. Öppna Retrieve Knowledge Base och välj Google-arket som lagrar er Q&A-databas.
2. Ställ in Document och Sheet Name till rätt värden för er kunskapsbas.
3. Inloggningsuppgifter krävs: anslut era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter.
4. Öppna Append Knowledge Base Entry och bekräfta att Operation är append.
5. Ställ in Document till [YOUR_ID] och Sheet Name till gid=0 (QA Database) eller era faktiska värden.
6. Säkerställ att kolumnmappningarna är inställda till Question: {{ $json.output.question }} och Answer: {{ $json.output.answer }}.
7. Inloggningsuppgifter krävs: anslut era googleSheetsOAuth2Api-inloggningsuppgifter för Append Knowledge Base Entry.

Steg 3: konfigurera AI-klassificering och svar

Konfigurera AI-kedjan som klassificerar mejl, sammanfogar kunskapsbasen och genererar ett svar eller en eskaleringssammanfattning.

1. Öppna Classify Support Inquiry och ställ in Input Text till =Subject: {{ $('Email Intake Trigger').item.json.text }} Content: {{ $('Email Intake Trigger').item.json.text }}.
2. Bekräfta att Categories inkluderar support och other för att filtrera bort icke-supportmejl.
3. Öppna Merge Knowledge Context och behåll Aggregate inställt på aggregateAllItemData.
4. Öppna Locate Answer via AI och behåll den långa Text-prompten som den är, inklusive JSON-utdataformatet.
5. Verifiera att Locate Answer via AI refererar {{ $('Email Intake Trigger').item.json.text }} och {{ $('Merge Knowledge Context').last().json.data.toJsonString() }}.
6. Inloggningsuppgifter krävs: anslut era googlePalmApi-inloggningsuppgifter i Gemini Flash Lite Model (används av Classify Support Inquiry).
7. Inloggningsuppgifter krävs: anslut era googlePalmApi-inloggningsuppgifter i Gemini Flash Model (används av Locate Answer via AI).

Steg 4: konfigurera åtgärder för svar och eskalering

Tolka AI-utdata, validera konfidens och routa till rätt Gmail-åtgärd.

1. Öppna Parse AI Output och ställ in JSON Output till ={{ $json.text.replace(/^```json\s*|\s*```$/g, '') }}.
2. Öppna Verify Support Answer och bekräfta att villkoret använder ={{ $json.answerFound }} med en boolean-kontroll för true.
3. Öppna Dispatch AI Reply och ställ in Send To till ={{ $('Email Intake Trigger').last().json.from.value[0].address }}.
4. Ställ in Message till ={{ $json.output.responseEmailHtml }} och Subject till =Re: {{ $('Email Intake Trigger').last().json.subject }}.
5. Inloggningsuppgifter krävs: anslut era gmailOAuth2-inloggningsuppgifter i Dispatch AI Reply.
6. Öppna Request Human Assistance och bekräfta att Operation är sendAndWait med Response Type freeText.
7. Behåll Message-mallen med den sammanfattade frågan och originalets e-postdetaljer för eskalering.
8. Inloggningsuppgifter krävs: anslut era gmailOAuth2-inloggningsuppgifter i Request Human Assistance.

Steg 5: konfigurera lärloopen

När en människa svarar omvandlar workflowet svaret till en återanvändbar kunskapsbaspost.

1. Öppna Generate Reusable Q&A och behåll den befintliga prompten och JSON-utdataformatet.
2. Säkerställ att Generate Reusable Q&A refererar {{ $('Email Intake Trigger').last().json.text }} och {{ $('Request Human Assistance').last().json.data.text }}.
3. Bekräfta att Structured Output Interpreter är ansluten som utdataparsare för Generate Reusable Q&A.
4. Inloggningsuppgifter krävs: anslut era googlePalmApi-inloggningsuppgifter i Gemini Flash Model B (används av Generate Reusable Q&A).
5. Observera att Structured Output Interpreter är en AI-subnod—lägg till inloggningsuppgifter i Gemini Flash Model B, inte i subnoden.
6. Behåll Restart with Saved Reply som en no-op-nod för att starta om flödet efter att ny kunskap har sparats.

Steg 6: testa och aktivera ert workflow

Validera end-to-end-flödet med exempelmejl och bekräfta inlärningsbeteendet.

1. Klicka på Execute Workflow och skicka ett testsupportmejl till inkorgen som övervakas av Email Intake Trigger.
2. Bekräfta att supportmejl flödar från Email Intake Trigger → Classify Support Inquiry → Retrieve Knowledge Base → Merge Knowledge Context → Locate Answer via AI → Parse AI Output → Verify Support Answer.
3. Verifiera att ett AI-svar med hög konfidens triggar Dispatch AI Reply, medan låg konfidens triggar Request Human Assistance.
4. Svara på eskaleringsmejlet och bekräfta att flödet fortsätter till Generate Reusable Q&A → Append Knowledge Base Entry → Restart with Saved Reply.
5. När allt är bekräftat, växla workflowet till Active för användning i produktion.