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)