Todas las plantillas Por el equipo NappAI Atención al Cliente Ecommerce
Flujo de Atención al Cliente con sistema de nivelación para integrarse con un ecommerce
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graph TD
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ChatInput-larrt[<div><img alt="logo" src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Chat Input]
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GoogleGenerativeAIModel-hrflu[Gemini]
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GoogleGenerativeAIEmbeddings-fnjt0[Google Generative AI Embeddings]
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APIRequest-78xr1[API Request]
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TelegramMessage-zvrp9[Telegram Message]
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ChatOutput-16z2g[<div><img alt="logo" src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Chat Output]
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ChatOutput-0vfib[<div><img alt="logo" src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Chat Output2]
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ChatOutput-7h910[<div><img alt="logo" src="/_astro/messages-square.BaSDmT6g.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Chat Output3]
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GoogleGenerativeAIEmbeddings-mn2ew[Google Generative AI Embeddings2]
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SplitText-xm92m[<div><img alt="logo" src="/_astro/scissors-line-dashed.CajsPhTx.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Split Text]
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GDriveFilesComponent-q2n9y[<div><img alt="logo" src="/_astro/google_drive.wKmDsV2c.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Google Drive File Manager]
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ParseData-dpd2k[<div><img alt="logo" src="/_astro/braces.Djq0PW4_.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Parse Data]
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AdvancedAgent-zbpzj[Agent4]
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AdvancedAgent-aazz1[Agent]
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AdvancedAgent-hs2r4[Agent5]
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ParseData-2g4fn[<div><img alt="logo" src="/_astro/braces.Djq0PW4_.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Parse Data2]
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ParseData-mrvuk[<div><img alt="logo" src="/_astro/braces.Djq0PW4_.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Parse Data3]
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ParseData-z8755[<div><img alt="logo" src="/_astro/braces.Djq0PW4_.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>Parse Data4]
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DeepseekModel-7c7w4[Deepseek2]
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DeepseekModel-juyng[Deepseek3]
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DeepseekModel-ova3h[Deepseek4]
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SmartRouter-kldld[Agent Router]
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RetrieverTool-65vrx[<div><img alt="logo" src="/_astro/langchain-icon.BXtvU_nA.svg" style="height: 20px !important;width: 20px !important"/></div>RetrieverTool]
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AstraDB-bdkzn[Astra DB]
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AstraDB-xlv27[Astra DB2]
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ParseData-dpd2k -.- SplitText-xm92m
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GDriveFilesComponent-q2n9y -.- ParseData-dpd2k
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GoogleGenerativeAIEmbeddings-fnjt0 -.- AstraDB-xlv27
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🧩 Descripción general
El flujo “Atención al Cliente Ecommerce” automatiza la gestión de consultas de clientes a través de un chatbot inteligente. El sistema clasifica la intención de cada mensaje en tres niveles (información general, estado de pedidos y solicitud de intervención humana), recupera la información necesaria (archivos de Google Drive, datos de la API interna o documentos vectorizados en Astra DB), la procesa y genera respuestas con un modelo de lenguaje avanzado, y finalmente devuelve la respuesta al canal de origen (chat o Telegram).
⚙️ Funcionalidades principales
- Recibir y encapsular la entrada del usuario en el chat.
- Clasificar la intención del mensaje en nivel 1, 2 o 3.
- Obtener datos relevantes según el nivel: archivos de Google Drive, datos de la API o consultas vectoriales.
- Extraer y dividir el contenido en fragmentos, generar embeddings y construir un vector store en Astra DB.
- Usar un agente RAG (Retrieval‑Augmented Generation) para recuperar y combinar la información con el modelo de lenguaje.
- Enviar la respuesta al canal de chat, o, para nivel 3, pasarla a Telegram para atención humana.
🔄 Pasos del flujo de trabajo
| Nombre del componente | Rol en el flujo | Entradas clave | Salidas clave |
|---|---|---|---|
| Chat Input | Punto de entrada del usuario. | Mensaje de texto (input_value) | Mensaje estructurado |
| Smart Router | Clasifica la intención en nivel 1, 2 o 3. | Mensaje del usuario, modelo LLM | Datos para cada nivel (intention_1_output, intention_2_output, intention_3_output) |
| GDrive Files Component | Recupera archivos de Google Drive (nivel 1). | Parámetros de búsqueda (id, folder, file_type) | Datos de archivo (Data) |
| Parse Data (nivel 1) | Convierte datos en texto y extrae metadata. | Datos de archivo | Texto procesado |
| Split Text | Divide el texto en chunks para vectorización. | Texto procesado | Fragments (chunks) |
| Google Generative AI Embeddings | Genera embeddings de los fragments. | Fragments | Vectores de embedding |
| Astra DB (Add Documents) | Indexa los embeddings en la colección. | Embeddings, Fragments | Confirmación de ingestión |
| Retriever Tool | Expose un retriever para el agente. | BaseRetriever | Herramienta de búsqueda |
| Advanced Agent (Nivel 1) | RAG con acceso a la base de datos. | Texto de consulta, retriever, modelo LLM | Respuesta al usuario |
| API Request (Nivel 2) | Realiza llamada a API interna para datos de pedido. | Parámetros de consulta (URL, headers) | Datos de la API |
| Advanced Agent (Nivel 2) | Procesa la respuesta de la API y genera la respuesta final. | Datos de la API, modelo LLM | Respuesta al usuario |
| Advanced Agent (Nivel 3) | Determina la necesidad de intervención humana. | Texto de consulta, modelo LLM | Decisión de envío a Telegram |
| Telegram Message | Envía la respuesta al chat de Telegram (nivel 3). | Mensaje de texto, chat_id | Confirmación de envío |
| Chat Output | Muestra la respuesta final al cliente. | Respuesta del agente (texto) | Mensaje visible en el chat |
Nota:
- Los componentes “Advanced Agent” están configurados con modelos Gemini 2.5‑Flash y DeepSeek Chat según el nivel de servicio.
- Los agentes pueden usar memoria opcional para mantener contexto a través de la conversación.
- La configuración de “confidence_threshold” en el Smart Router asegura que solo se clasifiquen con suficiente certeza.
🧠 Notas
- Gestión de intención: El Smart Router utiliza un modelo LLM y un umbral de confianza de 0.7 para decidir entre las tres categorías.
- Recuperación vectorial: Los documentos de Google Drive se segmentan en fragmentos de 1000 caracteres con una superposición de 200 caracteres para preservar contexto semántico.
- Embeddings: Se emplea el modelo
text-embedding-004de Google Generative AI, que devuelve vectores de alta dimensión para cada fragmento. - Astra DB: La colección se crea de forma sincrónica (
setup_mode: Sync). Los documentos se insertan en lotes de 3 con concurrencia de inserción controlada. - Retrieval Tool: Se construye a partir del retriever base y se expone como herramienta que el agente puede invocar para búsquedas de similitud.
- Niveles de servicio:
- Nivel 1: Consulta de información general – respuesta generada con RAG.
- Nivel 2: Consulta de estado de pedido – datos se obtienen a través de una API interna (
API Request). - Nivel 3: Intervención humana – respuesta se envía a Telegram para que un operador la revise.
- Memoria y streaming: Los agentes están configurados con memoria opcional (
use_checkpointer) y no activan streaming (use_stream: false), garantizando respuestas rápidas y consistentes.
Este documento resume de forma clara y concisa el flujo completo, los componentes clave, su interacción y las principales consideraciones técnicas para su operación.