Jitterbit Vertriebsagent

Übersicht

Der Jitterbit Vertriebsagent (Sales Agent) ist ein KI-Agent, der über den Jitterbit Marketplace bereitgestellt wird und dazu dient, das interne Vertriebsteam Ihrer Organisation zu unterstützen. Dieser Agent verwendet die Technik der Retrieval-Augmented Generation (RAG), die das Denken von LLM mit dem Zugriff auf externe Tools und Datenquellen kombiniert. Er führt Folgendes aus:

• Stellt eine Verbindung zu NetSuite und Salesforce her, um in Echtzeit Verkaufsaufträge, Preise und Kundendaten über Jitterbit Studio abzurufen.
• Integriert sich mit Azure OpenAI, um einen intelligenten Vertriebsagenten-Chatbot bereitzustellen, der über eine benutzerdefinierte API, die mit Jitterbit API Manager erstellt wurde, zugänglich ist.

Dieses Dokument erklärt die Einrichtung und den Betrieb des Agenten. Zunächst wird die Architektur und die Voraussetzungen behandelt, dann werden Beispielaufforderungen gegeben, um zu zeigen, was der Agent leisten kann, und schließlich werden Schritte zur Installation, Konfiguration und zum Betrieb des Agenten bereitgestellt.

Architektur des KI-Agenten

Das folgende Diagramm zeigt die Architektur, die im Vertriebsagenten implementiert ist:

Voraussetzungen

Um den Vertriebsagenten zu nutzen, sind die folgenden Komponenten erforderlich oder werden im Design des Agenten vorausgesetzt.

Harmony-Komponenten

Sie müssen über eine Jitterbit Harmony-Lizenz mit Zugriff auf die folgenden Komponenten verfügen:

• Jitterbit Studio
• Jitterbit API Manager
• Jitterbit Vertriebsagent, der als Lizenz-Add-On erworben wurde
• Jitterbit Cloud Datastore (optional)

Azure-Ressourcen

Sie müssen über ein Microsoft Azure-Abonnement mit Berechtigungen verfügen, um die folgenden Ressourcen zu erstellen und zu verwalten:

• Azure Storage mit einem Blob-Container zur Speicherung von Kundendaten.
• Azure AI Search mit einem Suchdienst, der mit einem Index und einem Indexer konfiguriert werden kann.
• Azure OpenAI mit einem bereitgestellten gpt-4o oder gpt-4.1 Modell.

Unterstützte Endpunkte

Die folgenden Endpunkte sind in das Design des Agenten integriert, aber andere Systeme können durch Anpassung der Endpunktkonfigurationen und Workflows des Projekts berücksichtigt werden:

• NetSuite: Die Quelle der Kundenbestellformulare.
• Salesforce: Die Quelle Ihrer Kundenkonten und Produktpreise.
• Slack: Die Chat-Oberfläche zur Interaktion mit dem Agenten.

Wenn Sie eine andere Anwendung als Chat-Oberfläche verwenden möchten, sind ein separater Workflow und Anweisungen für eine generische API-Konfiguration in diesem KI-Agenten enthalten.

Beispielaufforderungen

Hier sind Beispielaufforderungen, die der Vertriebsagent mit Zugriff auf die entsprechenden Daten bearbeiten kann:

Kundenabfragen

• "Zeige mir alle Kunden in Kalifornien."
• "Welche Kunden haben ihren Sitz in Sydney?"

Fragen zu Bestellformularen / Lizenzdetails

• "Welche Produkte hat Acme Corp gekauft?"
• "Für wie viele 'Produkt X' ist ByteTech GmbH lizenziert?"
• "Kannst du mir die Bestelldetails für AcmeCloud Ltd geben?"
• "Wie lange ist die Abonnementdauer für Zento Systems?"

Anfragen zu Produktpreisen oder Plänen

• "Was kostet 'Produkt X' in USD?"
• "Wie viel kostet das Professional-Abonnement?"
• "Welcher Abonnementplan erlaubt 10 Umgebungen?"
• "Kannst du die Kosten für 15 'Produkt X' und 4 'Produkt Y' berechnen?"

Abfragen zum Kontoinhaber

• "Wer verwaltet Acme Corp?"
• "Welche Kunden gehören jsmith@abc.com?"
• "Zeige Kunden, die von David Brown in Texas betreut werden."
• "Liste Konten auf, die von Grace im Vereinigten Königreich verwaltet werden."

Installation, Konfiguration und Betrieb

Befolgen Sie diese Schritte, um diesen KI-Agenten zu installieren, zu konfigurieren und zu betreiben:

1. Benutzerdefinierte Anpassungen herunterladen und das Studio-Projekt installieren.
2. Projekt-Workflows überprüfen.
3. Microsoft Azure-Ressourcen erstellen.
4. Jitterbit Cloud-Datenspeicher vorbereiten.
5. Projektvariablen konfigurieren.
6. Verbindungen testen.
7. Das Projekt bereitstellen.
8. Die benutzerdefinierte Jitterbit-API erstellen.
9. Die Slack-App erstellen, die Slack-Verbindung testen und das Projekt erneut bereitstellen.
10. Die Projekt-Workflows auslösen.

Benutzerdefinierte Anpassungen herunterladen und das Projekt installieren

Befolgen Sie diese Schritte, um Anpassungsdateien herunterzuladen und das Studio-Projekt für den KI-Agenten zu installieren:

1. Melden Sie sich im Harmony-Portal unter https://login.jitterbit.com an und öffnen Sie Marktplatz.

2. Suchen Sie den KI-Agenten mit dem Namen Jitterbit Sales Agent. Um den Agenten zu finden, können Sie die Suchleiste verwenden oder im Filter-Bereich unter Typ KI-Agent auswählen, um die Anzeige auf die verfügbaren KI-Agenten zu beschränken.

3. Klicken Sie auf den Dokumentation-Link des KI-Agenten, um dessen Dokumentation in einem separaten Tab zu öffnen. Halten Sie den Tab geöffnet, um später darauf zurückzugreifen, nachdem Sie das Projekt gestartet haben.

4. Klicken Sie auf Projekt starten, um einen zweistufigen Konfigurationsdialog zu öffnen, um Anpassungen herunterzuladen und den KI-Agenten als Studio-Projekt zu importieren.

   Hinweis

   Wenn Sie den KI-Agenten noch nicht gekauft haben, wird stattdessen Diesen Agenten erhalten angezeigt. Klicken Sie darauf, um einen Informationsdialog zu öffnen, und klicken Sie dann auf Absenden, damit ein Vertreter Sie bezüglich des Kaufs des KI-Agenten kontaktieren kann.

5. In Schritt 1 der Konfiguration, Benutzerdefinierte Anpassungen herunterladen, werden die folgenden Dateien bereitgestellt, um die Einrichtung des Index und des Indexers in Azure AI Search zu erleichtern und die Slack-App zu erstellen. Wählen Sie die Dateien aus und klicken Sie auf Dateien herunterladen:

   • Azure AI Search-Index- und Indexer-JSON-Definitionsdateien

     • Azure_AI_Search_Datasource_Definition.json
     • Azure_AI_Search_Index_Definition.json
     • Azure_AI_Search_Indexer_Definition.json

   • Slack-App-Manifestdatei

     • slack_app_manifest.json

   Tipp

   Der Konfigurationsdialog enthält eine Warnung, die besagt, dass die Vorlage nicht importiert werden sollte, bevor die Anpassungen am Endpunkt angewendet werden. Diese Warnung gilt nicht für diesen KI-Agenten und kann ignoriert werden. Befolgen Sie die empfohlene Reihenfolge der Schritte in dieser Dokumentation.

   Klicken Sie auf Weiter.

6. Wählen Sie im Konfigurationsschritt 2, Neues Projekt erstellen, eine Umgebung aus, in der das Studio-Projekt erstellt wird, und klicken Sie dann auf Projekt erstellen.

7. Ein Fortschrittsdialog wird angezeigt. Sobald er anzeigt, dass das Projekt erstellt wurde, verwenden Sie den Dialoglink Gehe zu Studio oder öffnen Sie das Projekt direkt von der Studio-Seite Projekte.

Überprüfen der Projekt-Workflows

Überprüfen Sie im geöffneten Studio-Projekt die Workflows zusammen mit den Beschreibungen unten, um zu verstehen, was sie tun. Die Beschreibungen unten weisen darauf hin, wo Sie das System durch Modifizieren der Endpunktkonfigurationen und Workflows des Projekts ersetzen könnten.

1. Utility-Kundenbestellformulare in Azure hochladen

   Dieser Workflow automatisiert die Verarbeitung von Bestellformularen, indem er Details aus NetSuite extrahiert, Dokumente in Azure Blob Storage hochlädt und sie im Azure AI Search-Index indiziert.

   Dieser Workflow muss zuerst ausgeführt werden, um alle aktiven Kundendaten zu laden, damit die Kundendetails dem KI-Agenten zur Verfügung stehen. Die Ausführung des Workflows wird in Triggern der Projekt-Workflows weiter unten auf dieser Seite beschrieben.

   Wenn die Bestelldaten Ihrer Organisation in einem anderen System als NetSuite gespeichert sind, müssen Sie die Operationen des Workflows anpassen, um NetSuite-spezifische Komponenten durch solche für Ihren Endpunkt zu ersetzen.

2. Haupteingang - Slack API-Anforderungsbearbeiter

   Dieser Workflow verwaltet eingehende Slack-Bot-Anfragen und überprüft die Benutzerautorisierung. Er wird über eine benutzerdefinierte Jitterbit-API ausgelöst, jedes Mal, wenn Ihr Vertriebsteam mit der Slack-Bot-Chat-Benutzeroberfläche interagiert (d. h. eine Slack-Nachricht an ihn sendet). Die Konfiguration der benutzerdefinierten Jitterbit-API wird in Erstellen der benutzerdefinierten Jitterbit-API weiter unten auf dieser Seite beschrieben.

   Wenn Sie Slack nicht verwenden, kann dieser Workflow ignoriert werden und wird nicht ausgelöst. Um eine andere Chat-Benutzeroberfläche für Ihr Vertriebsteam zu verwenden, verwenden Sie den Generic API Request Handler Workflow, der ebenfalls über eine benutzerdefinierte Jitterbit-API ausgelöst wird.

3. Main - AI Agent Tools Logic

   Nachdem die Benutzerautorisierung entweder vom Main Entry - Slack API Request Handler oder vom Generic API Request Handler Workflow erhalten wurde, verwaltet dieser Workflow die Funktionsaufrufanfragen an das große Sprachmodell (LLM) und trifft Entscheidungen darüber, welches Tool basierend auf der Antwort des LLM ausgeführt werden soll. Es gibt drei Haupt-Toolaufrufe:

   1. Customer_Order_Function: Dieses Tool beantwortet Benutzeranfragen zu Kundenbestellformularen, indem es die Operation Main - Get Customer Order Form Details innerhalb des Tool-Customer Order Details Workflows aufruft.

   2. Pricing_Function: Dieses Tool beantwortet Benutzeranfragen zu Produktpreisen, indem es die Operation Main - Pricing Sheet innerhalb des Tool-Pricing Sheets Workflows aufruft.

   3. Customer_Lookup_By_Location_Function: Dieses Tool beantwortet Benutzeranfragen, um Kunden nach Standort oder Kontoinhaber zu erhalten, indem es die Operation Main - Customer Lookup innerhalb des Tool - Customer Lookup Workflows aufruft.

4. Tool-Customer Order Details

   Dieser Workflow ruft die Kundenbestelldetails aus NetSuite ab.

   Um einen anderen Endpunkt als NetSuite zu verwenden, erstellen Sie eine neue Operation, um Bestellformulare aus dem System abzurufen, und weisen Sie die Ergebnisse der extractedContent globalen Variable zu. Triggern Sie dann die neue Operation aus der Main - Get Customer Order Form Details Operation.

5. Tool-Pricing Sheets

   Dieser Workflow ruft die Produktpreise aus Salesforce ab.

   In der Konfiguration der Salesforce Query-Aktivität ruft die folgende Abfrage Informationen zu Produktpreisen nach Agent ab. Wenn Ihre Salesforce-Organisation diese Objekte und Felder nicht verwendet oder wenn Informationen zu Produktpreisen in anderen Objekten/Feldern gespeichert sind, funktioniert dieser Workflow nicht richtig. In diesem Fall kann der Agent keine Preisanfragen beantworten. Passen Sie die Abfrage in diesem Workflow an das Datenmodell Ihrer Salesforce-Organisation an:

   SELECT Product2.Description,
          Product2.Family,
          Product2.ProductCode,
          CurrencyIsoCode,
          Name,
          UnitPrice,
          Pricebook2.Name,
          Id
   FROM   PricebookEntry
   WHERE  IsDeleted = false
          AND IsArchived = false
          AND IsActive = true
          AND Pricebook2.IsActive = true
          AND Pricebook2.IsDeleted = false
          AND Pricebook2.IsArchived = false
          AND Product2.IsActive = true
          AND Product2.IsDeleted = false
          AND Product2.IsArchived = false
          AND CurrencyIsoCode = '{{ currencycode }}'
   ORDER BY Name
   

   Um einen anderen Endpunkt als Salesforce zu verwenden, erstellen Sie eine neue Operation, um die Produktpreise aus dem System abzurufen und die Ergebnisse der globalen Variablen pricing_sheet zuzuweisen. Triggern Sie dann die neue Operation aus der Operation Main - Pricing Sheet.

6. Tool - Kundenabfrage

   Dieser Workflow ruft Kunden aus Salesforce ab.

   In der Konfiguration der Salesforce-Abfrageaktivität ruft die folgende Abfrage Informationen zu Kundenkonten ab. Wenn Ihre Salesforce-Organisation andere Felder oder Objekte für Kundendetails verwendet, passen Sie diese Abfrage in diesem Workflow entsprechend an:

   SELECT Id,
          BillingCity,
          BillingCountry,
          BillingState,
          Name
   FROM   Account
   WHERE  Type = 'Customer'
   

   Um einen anderen Endpunkt als Salesforce zu verwenden, erstellen Sie eine neue Operation, um Kunden aus dem System abzurufen und die Ergebnisse der globalen Variablen extractedContent zuzuweisen. Triggern Sie dann die neue Operation aus der Operation Main - Customer Lookup.

7. Utility - Alle Kontoinhaber abrufen

   Dieser Workflow ruft Kontoinhaber aus Salesforce ab.

   In der Konfiguration der Salesforce-Abfrageaktivität ruft die folgende Abfrage Kontoinhaber (Name und Email) für alle Konten des Typs Kunde oder Partner ab. Wenn Ihre Salesforce-Organisation andere Kontotypen oder benutzerdefinierte Felder zur Klassifizierung von Konten verwendet, passen Sie diese Abfrage in diesem Workflow entsprechend an:

   SELECT OwnerId,
          Owner.Email,
          Owner.Name
   FROM   Account
   WHERE  Type IN ('Customer', 'Partner')
   

   Um einen anderen Endpunkt als Salesforce zu verwenden, erstellen Sie eine neue Operation, um Kontoinhaber aus dem System abzurufen und die Ergebnisse der Variablen Account_Owner_List zuzuweisen. Triggern Sie dann die neue Operation aus der Operation Main - Get Owner List.

8. Utility - Benutzerautorisierung und Sitzung

   Dieser Workflow verwaltet die Benutzerautorisierung und Sitzung. Er verwendet Jitterbit Cloud Datastore, um eine Liste autorisierter Benutzer und ihrer aktiven Sitzungen zu führen.

   Um diesen Workflow mit einem alternativen Datenspeicher oder Autorisierungsmechanismus zur Verwaltung des Benutzerzugriffs und der Sitzungen zu konfigurieren, ändern Sie die Operationen des Workflows entsprechend.

9. Dienstprogramm - Speicherung des Bot-Chatverlaufs

   Dieser Workflow verwaltet die Speicherung des Bot-Chatverlaufs, der für die Bereitstellung des Gedächtniskontexts für LLMs unerlässlich ist. Er nutzt dafür den Jitterbit Cloud Datastore.

   Um sich mit anderen Datenspeicherlösungen zur Speicherung und Abruf des Chatverlaufs zu integrieren, ändern Sie die Operationen des Workflows entsprechend.

10. Generischer API-Anforderungs-Handler

    Dieser Workflow verarbeitet HTTP-API-Anfragen von jeder Anwendung. Um sich mit Ihren Anwendungen zu integrieren, erstellen Sie eine benutzerdefinierte Jitterbit-API, die die Operation Generischer API-Anforderungs-Handler auslöst. Die URL dieser API kann dann von jeder Anwendung verwendet werden, um Anfragen zu senden und zu empfangen.

    Die Konfiguration der benutzerdefinierten Jitterbit-API wird in Erstellen der benutzerdefinierten Jitterbit-API weiter unten auf dieser Seite beschrieben.

Microsoft Azure-Ressourcen erstellen

Erstellen Sie die folgenden Microsoft Azure-Ressourcen und behalten Sie die folgenden Informationen zur Konfiguration des KI-Agenten. Um diese Ressourcen zu erstellen und zu verwalten, müssen Sie über ein Microsoft Azure-Abonnement mit den entsprechenden Berechtigungen verfügen.

Azure Blob-Container

Sie müssen einen Azure Blob-Container erstellen, um Kundendaten zu speichern. Daten aus dem Blob-Container werden in Azure AI Search mithilfe eines Index und eines Indexers indiziert.

Sie benötigen die SAS-URL des Containers, um die Werte der Azure Blob Storage-Projektvariablen zu bestimmen. Um die SAS-URL zu generieren:

1. Gehen Sie im Azure-Portal zu Speicherkonten und öffnen Sie das spezifische Speicherkonto.
2. Wählen Sie im Ressourcenmenü unter Datenspeicherung Container aus und öffnen Sie den spezifischen Container.
3. Wählen Sie im Ressourcenmenü unter Einstellungen Geteilte Zugriffstoken aus.

4. Verwenden Sie das Menü Berechtigungen, um zu überprüfen, ob die URL der Shared Access Signature (SAS) für diesen Container mindestens über die Berechtigungen Lesen und Schreiben verfügt:

   

5. Klicken Sie auf SAS-Token und URL generieren.

6. Kopieren Sie die Blob SAS-URL, die unten angezeigt wird.
7. Bestimmen Sie die Werte der Projektvariablen für Azure Blob Storage aus der SAS-URL. Die SAS-URL hat das Format {{ azure_blob_base_url }}/{{ Azure_Customer_Details_Container }}?{{ azure_customer_detail_blob_sig }}.

Wenn Sie die in den Anpassungsdateien des KI-Agenten enthaltenen JSON-Definitionsdateien verwenden, um den Index und den Indexer zu generieren, benötigen Sie auch den Azure Blob Storage-Kontenschlüssel. Um Kontozugriffsschlüssel anzuzeigen:

1. Öffnen Sie im Azure-Portal Speicherkonten und wählen Sie das spezifische Speicherkonto aus.
2. Wählen Sie im Ressourcenmenü unter Sicherheit + Netzwerk Zugriffsschlüssel aus.

3. Klicken Sie auf Schlüssel anzeigen, um den Zugriffsschlüssel anzuzeigen, der während der Konfiguration von Azure AI Search verwendet werden soll.

   

Azure AI Search-Dienst

Sie müssen einen Azure AI Search-Dienst erstellen und dessen Index und Indexer konfigurieren, um die Daten aus dem Blob-Container zu verarbeiten.

Sie benötigen die URL und den API-Schlüssel des Azure AI Search-Dienstes, um die Werte der Azure AI Search-Projektvariablen zu bestimmen:

• URL: Um den Wert für azure_ai_search_url zu erhalten, beziehen Sie sich auf die Azure-Dokumentation Dienstinformationen abrufen.
• API-Schlüssel: Um den Wert für azure_ai_search_api_key zu erhalten, beziehen Sie sich auf die Azure-Dokumentation Rollenspezifischen Zugriff konfigurieren.

Sie können die in den Anpassungsdateien des KI-Agenten enthaltenen JSON-Definitionsdateien verwenden, um den Index und den Indexer zu generieren, oder Sie können sie selbst erstellen.

Wenn Sie die bereitgestellten Definitionsdateien verwenden, müssen Sie die folgenden Platzhalter durch Ihre eigenen Konfigurationswerte ersetzen:

Azure_AI_Search_Indexer_Definition.json

Azure_AI_Search_Datasource_Definition.json

Azure OpenAI-Ressource

Sie müssen eine Azure OpenAI-Ressource erstellen und ein Modell gpt-4o oder gpt-4.1 über das Azure AI Foundry-Portal bereitstellen.

Sie benötigen den Bereitstellungsnamen, die Azure OpenAI-Endpunkt-URL und den API-Schlüssel, um die Werte der Azure OpenAI-Projektvariablen zu bestimmen. Um diese Werte zu finden:

1. Öffnen Sie im Azure AI Foundry-Portal die spezifische OpenAI-Ressource.

2. Die Werte für die Endpunkt-URL (azure_openai_base_url) und den API-Schlüssel (azure_openai_api_key) werden auf der Startseite der Ressource angezeigt:

   

3. Wählen Sie im Navigationsmenü unter Geteilte Ressourcen Bereitstellungen aus. Der Bereitstellungsname (Azure_OpenAI_Deployment_Name) wird angezeigt.

Jitterbit Cloud Datastore vorbereiten

Erstellen Sie zwei Schlüssel-Speicher im Jitterbit Cloud Datastore, Bot_Authorized_Users und askjb_sales_q_and_a, deren Felder die in den Tabellen unten aufgeführten Namen und Typen haben.

Wenn Sie benutzerdefinierte Felder hinzufügen, verwenden Sie die Tabellen unten, um zu bestimmen, ob jedes im Cloud Datastore-Benutzerinterface auf Erforderlich umgeschaltet werden sollte. Die Felder AlternativeKey und Value sind Standardfelder, die nicht entfernt oder umgeschaltet werden können.

Nachdem Sie benutzerdefinierte Felder hinzugefügt haben, fügen Sie ein Schlüssel-Speicherregister für jeden Benutzer hinzu, der autorisiert ist, den AI-Agenten-Bot zu verwenden. Sie müssen die in den Tabellen unten markierten Werte manuell definieren. Sie können die Werte der Felder, deren Werte automatisch ausgefüllt oder nicht verwendet werden, leer lassen.

Bot_Authorized_Users

Dieser Schlüssel-Speicher enthält die Liste der autorisierten Benutzer und deren Sitzungen. Sie müssen die Email-Adressen der Benutzer, die autorisiert sind, auf den AI-Agenten-Bot zuzugreifen, manuell eingeben.

askjb_sales_q_and_a

Dieser Schlüssel-Speicher bewahrt den Chatverlauf eines Bots, um den Gedächtniskontext für das LLM bereitzustellen. Er wird von der Integration verwendet, um die Frage- und Antwortgeschichte zu speichern. Alle Daten werden während der Interaktion automatisch eingegeben.

Projektvariablen konfigurieren

Im zuvor über den Marketplace installierten Studio-Projekt müssen Werte für die folgenden Projektvariablen festgelegt werden.

Dies kann über das Aktionsmenü des Projekts erfolgen, um Projektvariablen auszuwählen und eine Schublade am unteren Rand der Seite zu öffnen, in der die Werte überprüft und festgelegt werden können.

Salesforce

NetSuite

Azure Blob Storage

Azure AI Search

Azure OpenAI

Slack

Common

Testverbindungen

Teste die Endpunktkonfigurationen, um die Konnektivität mit den definierten Projektvariablenwerten zu überprüfen.

Dies kann über die Projektendpunkte und -verbinder-Registerkarte der Designkomponentenpalette erfolgen, indem man über jeden Endpunkt fährt und auf Test klickt.

Projekt bereitstellen

Stelle das Studio-Projekt bereit. Dies kann über das Aktionsmenü des Projekts erfolgen, um Bereitstellen auszuwählen.

Erstelle die Jitterbit benutzerdefinierte API

Erstelle eine benutzerdefinierte API mit dem API-Manager für eine der folgenden Optionen:

• Slack-Bot-API-Anforderungs-Handler: Erforderlich, wenn die Slack-Benachrichtigung verwendet wird, die im Design dieses KI-Agenten enthalten ist.
• Generischer API-Anforderungs-Handler: Optional. Verwende ihn zur Verarbeitung von API-Anfragen aus beliebigen Anwendungen.

Erstelle den Slack-Bot-API-Anforderungs-Handler

Diese benutzerdefinierte Jitterbit-API löst die Slack Bot API Request Handler-Operation aus. Konfiguriere und veröffentliche die benutzerdefinierte API mit den folgenden Einstellungen:

• API-Dienst: Slack Bot API Request Handler
• Pfad: /
• Projekt: Wähle das Studio-Projekt aus, das aus dem Jitterbit Sales Agent im Marketplace erstellt wurde
• Zu triggernde Operation: Slack Bot API Request Handler
• Methode: POST
• Antworttyp: Systemvariable

Behalte die Dienst-URL der veröffentlichten API zur Verwendung bei der Erstellung der Slack-App. Die Dienst-URL kann im API-Details-Bereich auf der Dienste-Registerkarte gefunden werden, indem man über die Aktionen-Spalte des Dienstes fährt und auf API-Dienst-URL kopieren klickt.

Generischer API-Anforderungs-Handler

Diese benutzerdefinierte Jitterbit-API löst die Operation Generic API request Handler aus. Sie ist nicht erforderlich. Erstellen Sie diese API, wenn Sie andere Anwendungen verwenden, um HTTP-API-Anfragen zu verarbeiten. Konfigurieren und veröffentlichen Sie die benutzerdefinierte API mit den folgenden Einstellungen:

• Dienstname: Generic API request Handler
• Projekt: Wählen Sie das Studio-Projekt aus, das aus dem Jitterbit Sales Agent im Marketplace erstellt wurde
• Operation: Generic API request Handler
• Methode: POST
• Antworttyp: System Variable

{
    "username": "abc@abc.com",
    "sessionId": "123608",
    "prompt": "Order Forms details for xyz"
}

{
   "message": "Based on order forms, here are the complete order details: ...",
   "status_code": 200
}

Erstellen Sie die Slack-App, testen Sie die Verbindung und setzen Sie das Projekt erneut ein

Um die Chat-Oberfläche des Sales Agent in Slack zu erstellen, erstellen Sie eine Slack-App mit der im Anpassungsdateien dieses KI-Agenten bereitgestellten Slack-App-Manifestdatei. Oder erstellen Sie sie von Grund auf.

Wenn Sie die bereitgestellte Slack-App-Manifestdatei (slack_app_manifest.json) verwenden, müssen Sie die folgenden Platzhalter durch Ihre eigenen Konfigurationswerte ersetzen:

Nach der Installation der Slack-App erhalten Sie das Bot-Token.

Öffnen Sie die Konfiguration der Projektvariablen erneut und geben Sie das Bot-Token für den Wert der Projektvariablen salesorder_slack_bot_token ein.

Sobald das Bot-Token festgelegt ist, testen Sie die Slack-Verbindung und stellen Sie das Projekt erneut bereit.

Triggern der Projekt-Workflows

Für den initialen Datenlader führen Sie die Operation im ersten Workflow, Utility-Upload Customer Order Forms to Azure, aus. Dies kann über die Ausführen-Option erfolgen, die angezeigt wird, wenn Sie über die Operation fahren. Sie müssen die Operation in Zukunft erneut ausführen, wenn Ihre Daten aktualisiert werden.

Die beiden anderen Haupt-Workflows werden durch die benutzerdefinierten Jitterbit-APIs ausgelöst:

• Main Entry - Slack API Request Handler: Dieser Workflow wird von Slack über die benutzerdefinierte API Slack Bot API Request Handler ausgelöst. Das Senden einer Direktnachricht an die Slack-App initiiert den Trigger der benutzerdefinierten API.

• Generic API Request Handler: Dieser Workflow wird von einer anderen Anwendung über die benutzerdefinierte API Generic API Request Handler ausgelöst. Das Senden einer Anfrage an die konfigurierte API initiiert den Trigger der benutzerdefinierten API.

Alle anderen Workflows werden durch andere Operationen ausgelöst und sind nachgelagert zu den oben genannten. Sie sind nicht dafür gedacht, eigenständig ausgeführt zu werden.

Fehlersuche

Überprüfen Sie die API-Protokolle und die Betriebsprotokolle für detaillierte Informationen zur Fehlersuche.

Für zusätzliche Unterstützung kontaktieren Sie den Jitterbit-Support.