Chaque étape a une responsabilité spécifique.
Dans Elba, les flux de travail commencent par un nœud Start (Démarrer) et se terminent à un ou plusieurs nœuds End (Terminer) ou Transfer (Transférer). Entre ces points, les équipes peuvent ajouter des nœuds pour parler, collecter des informations, exécuter une logique, prendre des rendez-vous, utiliser des outils ou transférer à des humains.
Cette conception rend l'agent plus facile à comprendre.
Une équipe peut examiner le flux de travail et se demander :
- Où commence l'appel ?
- Que se passe-t-il si l'utilisateur souhaite prendre un rendez-vous ?
- Que se passe-t-il si l'utilisateur est frustré ?
- Que se passe-t-il en dehors des heures d'ouverture ?
- Quand transférons-nous à un humain ?
- Quel est le chemin de repli ?
Ce sont des questions opérationnelles. Un graphe de flux de travail les rend visibles.
Les éléments constitutifs d'un flux de travail IA réglementé
Un flux de travail de production nécessite différents types d'étapes.
Certaines étapes sont simples et déterministes. D'autres nécessitent un raisonnement IA. D'autres encore nécessitent des intégrations. D'autres enfin nécessitent une escalade humaine.
Elba prend en charge cela en séparant le comportement du flux de travail par types de nœuds. La référence d'exécution décrit les types de nœuds tels que Start (Démarrer), Objective (Objectif), Say (Dire), Detail Collection (Collecte de détails), Appointment (Rendez-vous), Transfer (Transférer), Conditional (Conditionnel), Code (Code), Realtime (Temps réel), End (Terminer) et Intent Router (Routage d'intention).
Voici comment ces éléments correspondent aux opérations du monde réel.
Nœud Start : commencer de manière cohérente
Le nœud Start contrôle la manière dont l'interaction commence.
Par exemple :
« Bonjour, vous avez joint CityCare Clinic. Je suis Elba, l'assistante IA. Je peux vous aider à confirmer vos rendez-vous, répondre à des questions générales ou vous mettre en relation avec l'équipe. »
Cela semble simple, mais c'est important. Dans les flux de travail réglementés, le premier message doit clairement définir les attentes. L'utilisateur doit savoir à qui il parle, ce que l'agent peut faire et quand un humain peut aider.
Nœud Objective : poursuivre un objectif
Le nœud Objective est l'endroit où l'IA travaille pour atteindre un objectif conversationnel.
Cet objectif pourrait être :
« Confirmer si l'appelant souhaite conserver, reporter ou annuler un rendez-vous. »
Ou :
« Collecter les informations d'admission requises pour une demande de nouveau patient. »
Ou :
« Comprendre s'il s'agit d'un problème de facturation, de planification, de support ou d'urgence. »
La documentation des flux de travail d'Elba décrit le nœud Objective comme le principal nœud « intelligent », guidé par la persona, les instructions et l'objectif.
C'est important car l'IA ne se contente pas de répondre message par message. Elle essaie d'accomplir une tâche opérationnelle définie.
Collecte de détails : rassembler des informations structurées
De nombreux flux de travail réglementés nécessitent des champs spécifiques.
Une clinique peut avoir besoin de :
- Nom
- Date de naissance
- Numéro de téléphone
- Type de rendez-vous
- Heure préférée
Un flux de travail de réclamations peut nécessiter :
- Numéro de police
- Date de l'incident
- Lieu
- Brève description
Un flux de travail d'admission juridique peut nécessiter :
- Type de cas
- Juridiction
- Urgence
- Coordonnées
L'essentiel est que l'IA ne produise pas simplement une transcription. Elle doit aider à collecter des informations structurées sur lesquelles l'entreprise peut agir.
La référence d'exécution de CallHub inclut un nœud Detail Collection (Collecte de détails) pour extraire des champs de données structurés de l'appelant.
Cela rend la conversation opérationnellement utile après la fin de l'appel.
Code et logique conditionnelle : prendre des décisions déterministes
Toutes les décisions ne doivent pas être laissées au modèle.
Par exemple :
- Le bureau est-il ouvert actuellement ?
- L'appelant a-t-il déjà une clé de session ?
- Ce compte est-il éligible pour ce flux de travail ?
Elba prend en charge les nœuds Code pour les opérations prédéfinies telles que la vérification des heures d'ouverture, et les arêtes Conditional (Conditionnelles) pour le routage basé sur la logique.
Cette distinction est importante.
L'IA est utile pour interpréter le langage humain. La logique déterministe est meilleure pour les règles.
Un flux de travail réglementé doit utiliser les deux.
Arêtes : où le contrôle se produit réellement
Les nœuds définissent les étapes. Les arêtes définissent comment l'agent se déplace entre elles.
C'est l'une des parties les plus importantes de la conception du flux de travail.
Elba prend en charge trois types d'arêtes :
- Arêtes normales pour les transitions directes
- Arêtes Prompt pour les transitions pilotées par l'IA basées sur le contexte de la conversation
- Arêtes conditionnelles pour le routage déterministe basé sur les variables de session
Cela donne aux équipes un moyen pratique de séparer la nuance des règles.
Utilisez une arête Prompt lorsque la décision dépend du sens :
- L'appelant semble frustré.
- L'appelant demande un humain.
- L'appelant décrit un problème médical urgent.
- L'appelant souhaite reporter, pas annuler.
Utilisez une arête Conditional lorsque la décision dépend des données :
heures_ouverture == true
rendez_vous_trouve == false
appelant_verifie == true
langue == "de"
C'est ainsi que vous évitez de transformer chaque règle métier en une invite. L'IA gère le langage. Le flux de travail gère le processus.
Shreyansh Gajjar
