Перейти к основному содержимому

Реакции

Реакции представляют собой ключевой компонент для построения интерактивных сценариев. Это действия, которые выполняет бот в ответ на триггеры — события, инициированные пользователем или системой. Каждая реакция является визуальным блоком в конструкторе сценариев, который инкапсулирует определенную логику.

Блок доступных реакций

Типы реакций​

Платформа поддерживает широкий спектр реакций, разделенных на две основные категории: пользовательские (для взаимодействия с клиентом) и системные (для управления логикой диалога).

НазваниеОписание
ТекстОтправка текстового сообщения. Поддерживает переменные и рандомизацию ответов.
Фото/Видео/Аудио/ФайлОтправка медиаконтента или документов по URL.
ГеоОтправка геолокации с указанием координат.
КнопкаСоздание интерактивных кнопок для навигации и быстрых ответов.
ПереходБесшовный переход к другому сценарию или конкретному шагу.
ПовторПовторная отправка предыдущей реакции.
СбросПолный сброс контекста диалога для текущего пользователя.
СтопПринудительное завершение сценария и, опционально, передача диалога оператору.
СниппетВыполнение кастомного кода для интеграций и сложной логики.
УсловиеВетвление сценария на основе проверки переменных, тегов или канала.
LLM-ОтветГенерация текстового ответа на основе данных из Базы Знаний.
LLM-АнализИзвлечение и структурирование данных из текста с помощью LLM.
LLM-GRПроверка текста (Guardrails) с помощью LLM перед отправкой пользователю.

Пользовательские реакции​

Эти реакции напрямую взаимодействуют с пользователем, отправляя контент в чат.

Текст​

Основа любого диалога. Позволяет отправлять текстовые сообщения. Для повышения вариативности и "оживления" бота можно задать несколько формулировок для одного ответа — система выберет одну из них случайным образом.

к сведению

Пример: Динамические ответы Чтобы сделать общение менее монотонным, используйте несколько вариантов приветствия: Здравствуйте!, Добрый день!, Рад вас снова видеть!. Это создает иллюзию более естественного диалога.

Медиа: Фото, Видео, Аудио, Файл​

Позволяют обогатить диалог мультимедийным контентом. Для отправки необходимо указать прямой URL-адрес файла.

warning

Важно: Убедитесь, что URL-адреса доступны для публичного доступа (не требуют авторизации) и ведут непосредственно на файл, а не на веб-страницу с ним. В противном случае контент не будет отображен в чате.

К медиа-сообщениям можно добавлять кнопки, что позволяет создавать интерактивные карточки товаров, анонсы или опросы.

Гео​

Отправляет карту с меткой в указанных координатах (широта и долгота). Полезно для указания адресов офисов, магазинов или мест проведения мероприятий.

Кнопки​

Кнопки — мощный инструмент для управления диалогом. Они упрощают взаимодействие для пользователя, предлагая готовые варианты ответов или действий. Каждое нажатие на кнопку генерирует триггер, который можно обработать в сценарии.

Системные реакции​

Системные реакции управляют потоком диалога (control flow), не отправляя видимых сообщений пользователю.

Переход​

Осуществляет перенаправление пользователя на другой сценарий или на определенный шаг в текущем сценарии. Это позволяет создавать модульные и переиспользуемые сценарии.

к сведению

Лучшая практика: Модульные сценарии Создайте отдельный сценарий для часто используемой логики (например, сбор обратной связи или авторизация). Затем, с помощью реакции «Переход», вызывайте его из любого другого сценария. Это упрощает поддержку и обновление логики.

Повтор​

Дублирует отправку предыдущей реакции. Используется в случаях, когда пользователю нужно напомнить информацию, например, если он не ответил на предыдущий вопрос.

Сброс​

Полностью очищает контекст диалога для пользователя, удаляя все сохраненные переменные. Сценарий начинается заново, как при первом контакте.

warning

Внимание: Используйте с осторожностью. Реакция «Сброс» безвозвратно удаляет все данные, собранные в ходе текущей сессии. Это может быть полезно для перезапуска "зависшего" сценария, но может привести к потере важной информации.

Стоп​

Немедленно прекращает выполнение текущего сценария. Часто используется для реализации функции перевода диалога на живого оператора.

Сниппет​

Выполняет произвольный код, написанный на JavaScript. Это открывает безграничные возможности для интеграции с внешними API, сложной валидации данных и динамического формирования ответов.

Условие​

Позволяет создавать сложные ветвления в сценарии, управляя потоком диалога на основе данных. Реакция проверяет переменные в контексте, канал взаимодействия или теги пользователя и направляет диалог по соответствующей ветке.

Поддерживаются следующие операторы проверки:

  • Заполнен / Не заполнен: Проверка существования переменной.
  • Равен / Не равен: Точное сравнение строковых или числовых значений.
  • Включает в себя / Не включает в себя: Проверка наличия элемента в массиве (например, тега).
  • Больше / Меньше: Сравнение числовых значений.

reakciya-uslovie.md

к сведению

Пример: Персонализация по тегу Если у пользователя есть тег VIP, можно направить его на специальную ветку сценария с персональным предложением, используя правило «Параметр tags включает в себя VIP».

Интеллектуальные реакции (LLM)​

Эти реакции используют большие языковые модели (LLM) и Базу Знаний для генерации ответов и анализа текста, выходя за рамки предопределенных сценариев.

LLM-Ответ​

Генерирует и отправляет пользователю развернутый текстовый ответ, основанный на информации из вашей Базы Знаний. Это позволяет боту отвечать на вопросы, которые не были явно заложены в сценарий.

baza-znanii-i-llm-reakcii.md

warning

Требуется База Знаний: Для работы этой реакции необходимо предварительно создать и наполнить Базу Знаний релевантной информацией (документами, статьями, FAQ).

LLM-Анализ​

Выполняет анализ входящего текста (например, сообщения пользователя) и извлекает из него структурированные данные (сущности), сохраняя результат в переменную. Это мощный инструмент для извлечения имен, дат, номеров заказов или намерений из неструктурированного текста для дальнейшего использования в логике сценария.

LLM-GR (Guardrails)​

Выполняет проверку текста с помощью LLM перед отправкой пользователю. Используется для валидации ответов LLM, модерации контента и обеспечения соответствия ответов заданным правилам. Промпт для проверки настраивается на уровне проекта (вкладка «Модерация») или непосредственно в реакции.

LLM-GR (Guardrails)