Блок «Начать сценарий»

При создании нового сценария данный блок создается по умолчанию.

Блок «Диалог с LLM»

Блок «Диалог с LLM» позволяет большой языковой модели вести разговор с абонентом внутри сценария.

В отличие от блоков с заранее написанными репликами, LLM самостоятельно формулирует ответы и следующие вопросы на основании:

настроек промпта;

предыдущих реплик диалога;

значений переменных, добавленных в промпт;

подключённых знаний;

заданных условий для выхода;

системных указаний и настроек выбранной модели.

Блок подходит для ситуаций, в которых заранее невозможно перечислить все варианты ответов абонента. Например, с его помощью можно уточнить причину обращения, собрать несколько связанных сведений, проконсультировать абонента или определить тему запроса.

LLM — большая языковая модель, способная понимать и генерировать текст на естественном языке.

Как работает блок

После перехода сценария в блок модель получает инструкцию и начинает вести диалог с абонентом.

Инструкция состоит из нескольких элементов:

После каждой реплики абонента LLM продолжает выполнять задачу и проверяет настроенные условия для выхода.

Когда одно из условий выполнено:

модель определяет значения связанных с условием переменных;

записывает полученные значения в переменные;

сценарий выходит из блока;

диалог продолжается по выходу, соответствующему выполненному условию.

В одном блоке можно создать несколько условий. Для каждого из них на блоке появляется отдельный выход.

Фраза модели о том, что действие выполнено, сама по себе не выполняет это действие в сценарии. Например, если после разговора необходимо отправить HTTP-запрос, создать запись или сформировать заявку, операция должна выполняться соответствующим следующим блоком.

Не разрешайте LLM сообщать абоненту, что запись создана, заявка отправлена или другое действие успешно выполнено, пока сценарий фактически не выполнил эту операцию.

Когда использовать блок

Блок подходит, когда необходимо:

вести разговор со свободными формулировками;

последовательно уточнить несколько связанных сведений;

определить тему или причину обращения;

собрать данные, которые абонент может сообщить в произвольном порядке;

сформировать ответ с учётом контекста;

использовать информацию из подключённых знаний;

привести диалог к одному из нескольких возможных результатов.

Для простых вопросов с ограниченным набором ответов лучше использовать более предсказуемые блоки сценария, например «Обработать ответ» или «Сравнить переменные».

Не стоит поручать LLM критически важное действие только на основании её собственного решения, если результат нельзя дополнительно проверить средствами сценария.

Рекомендуемый порядок настройки блока

Не рекомендуется заполнять настройки блока сверху вниз в том порядке, в котором они расположены в панели свойств.

Начните с результата, к которому должен прийти диалог, и только после этого описывайте поведение модели.

1. Определите возможные результаты диалога

Сформулируйте, при каких результатах блок должен завершить работу.

Например:

абонент подтвердил запись;

абонент отказался от записи;

причина обращения определена;

необходимые данные получены;

вопрос абонента решён;

требуется отдельная обработка обращения.

2. Создайте условия для выхода

Для каждого результата настройте отдельное условие.

Укажите:

что именно должно произойти;

по каким признакам результат считается достигнутым;

какие ответы подходят под условие;

какие неоднозначные или похожие ответы не должны приводить к выходу.

При необходимости добавьте примеры.

3. Настройте переменные

Определите, какие данные необходимо сохранить при выполнении каждого условия.

Для переменных укажите понятные описания и, если набор вариантов ограничен, допустимые значения.

4. Сформулируйте задачу

Опишите, какие вопросы должна задавать LLM и какие сведения ей необходимо получить, чтобы привести диалог к одному из условий для выхода.

5. Добавьте контекст

Передайте модели только те сведения, которые необходимы для выполнения текущей задачи:

правила;

данные об услуге;

ограничения;

значения переменных;

важную информацию, полученную на предыдущих этапах.

6. Задайте роль

Укажите, от чьего имени отвечает модель, какую функцию выполняет, как общается и какие ограничения соблюдает.

7. Подключите знания и настройте модель

При необходимости выберите RAG-конфигурацию, объясните модели, как использовать найденную информацию, выберите модель и настройте её параметры.

8. Подключите выходы и протестируйте блок

Соедините каждый выход с соответствующей веткой сценария и проверьте все возможные варианты диалога.

Основной принцип настройки:

Условия для выхода определяют результат. Задача описывает путь к этому результату. Контекст предоставляет необходимые данные. Роль задаёт поведение модели.

Добавление блока в сценарий

Откройте сценарий в редакторе.

Нажмите правой кнопкой мыши на свободный участок рабочего пространства.

Выберите блок «Диалог с LLM» используется для ведения полноценного диалога нейросети с абонентом внутри сценария. Он позволяет модели выполнять заданную задачу в рамках определённой роли и контекста, а также при выполнении указанной команды переходить к  следующему блоку..

LLM - это большая лингвистическая модель, какие используют, например, ChatGPT, DeepSeek, Copilot, Gemini.

Особенности блока

Блок имеет одинПодключите вход иблока док двухпредыдущему выходов:шагу сценария.

Откройте вкладку Основной«Свойства».

При названиенеобходимости командыизмените заголовок блока.

Добавьте условия для выхода.

Настройте связанные с условиями переменные.

Заполните задачу, контекст и роль.

При необходимости подключите знания.

Выберите модель и настройте системные указания.

Соедините выходы блока со следующими шагами сценария.

Нажмите Системный«Сохранить изменения».

Блок —нельзя необязательный.сохранить, Переводесли нау операторанего происходит,нет когдани абонентодного нескольковыхода.

Для проситсохранения перевестинеобходимо:

добавить хотя бы одно условие для выхода;

либо включить дополнительную опцию «Выйти после одного ответа».

Если у блока нет выходов, в нижней части панели появится сообщение:

Невозможно сохранить. В блоке нет ни одного выхода.
Добавьте условие для выхода или включите опцию «Выйти после одного ответа» для того, чтобы сохранить блок.

После добавления выхода сообщение исчезнет, а кнопка «Сохранить изменения» станет доступной.

Заголовок блока

В поле «Заголовок блока» укажите название, по которому блок можно будет отличить от других блоков в сценарии.

Название должно отражать задачу блока.

Например:

«Определение темы обращения»;

«Подтверждение записи»;

«Консультация по оплате»;

«Сбор данных для заявки».

Не

Строениерекомендуется промта

Добавление цели

ПромтПри необходимости добавьте блоку цель.

Цель фиксирует факт прохождения блока в аналитике. С её помощью можно отслеживать путь диалога, определять, до какого этапа дошёл абонент, и анализировать конверсию сценария.

В названии цели рекомендуется описывать результат или инструкцияэтап сценария.

Например:

«Начало консультации»;

«Тема обращения определена»;

«Данные собраны»;

«Запись подтверждена».

Настройка условий для LLMвыхода

Условие для выхода определяет, при каком результате работа блока считается завершённой.

В одном блоке можно создать несколько условий. Каждое условие:

настраивается отдельно;

может иметь собственные переменные;

создаёт отдельный выход на блоке;

может вести в отдельную ветку сценария.

Например, в блоке подтверждения записи можно создать условия:

«Запись подтверждена»;

«Абонент отказался»;

«Абонент хочет перенести запись».

Добавление условия

В разделе «Выход из 4блока» элементов:нажмите «Добавить условие для выхода».

В редакторе промпта откроется новая вкладка условия.

В поле «Название условия» укажите короткое и понятное название результата.

В поле «Описание условия» опишите критерии его выполнения.

При необходимости добавьте переменные, которые нужно заполнить при выходе.

Нажмите «Сохранить изменения».

Новое условие появится:

в списке настроек блока;

в редакторе промпта;

на блоке в рабочем пространстве;

как отдельный выход для создания связи.

Название условия

Название отображается на блоке и используется как подпись выхода. Поэтому оно должно быть коротким и понятным.

Подходящие примеры:

«Назван номер полиса»;

«Запись подтверждена»;

«Абонент отказался»;

«Тема обращения определена».

Не рекомендуется оставлять названия вроде «Условие для выхода 1» в готовом рабочем сценарии.

Описание условия

В описании укажите конкретные признаки, по которым модель должна понять, что условие выполнено.

Недостаточно конкретно:

Вопрос решён.

Точнее:

Условие выполнено, если абонент назвал причину обращения и подтвердил, что определённая моделью тема сформулирована верно.

Ещё один пример:

Условие выполнено, если абонент однозначно подтвердил, что придёт на приём. Подтверждением считаются ответы «да», «приду», «буду», «подтверждаю» и аналогичные по смыслу ответы. Неопределённые ответы и уточняющие вопросы не считаются подтверждением.

Для сложных условий добавляйте:

обязательные критерии;

примеры подходящих ответов;

исключения;

действия модели при неоднозначном ответе.

Условие должно быть согласовано с задачей:

задача объясняет, как прийти к результату;

условие определяет, как понять, что результат достигнут.

Не нужно полностью дублировать один и тот же текст в задаче и условии.

Редактирование и удаление условия

Чтобы изменить условие, нажмите значок карандаша рядом с его названием.

Чтобы удалить условие, нажмите значок минуса.

После удаления условие перестанет отображаться в свойствах и исчезнет с блока как отдельный выход.

Дополнительный выход после одного ответа

При необходимости в разделе «Дополнительные настройки» можно включить опцию «Выйти после одного ответа».

Эта опция не заменяет настроенные условия.

После ответа абонента платформа сначала проверит все условия для выхода:

если одно из условий выполнено, сценарий продолжится по выходу этого условия;

если ни одно условие не выполнено, сценарий продолжится по дополнительному выходу «Выйти после одного ответа».

Такой выход можно использовать, чтобы:

1. Рольполучить —ответ кто или что должна играть модель.абонента;

2. Задачавыполнить —точную чтопроверку должнаили сделатьобработку LLM.ответа в других блоках;

3. Контекстсохранить —или входнаяпреобразовать информация для выполнения задачи.данные;

4. вернуться в блок «Диалог с LLM»;

продолжить разговор и снова попытаться выполнить одно из условий.

Например, LLM просит назвать номер полиса. Если после ответа ни одно условие не выполнилось, сценарий выходит в блок проверки номера. После проверки сценарий возвращается в «Диалог с LLM», где модель сообщает результат или просит повторить номер.

При выборе опции становится доступен переключатель Команда«Не записывать ответ абонента». Включите его, если реплику, после которой произошёл дополнительный выход, не нужно сохранять для выходадальнейшей —работы условиеблока.

Заполнение переменных

Для каждого условия можно выбрать переменные, которые LLM должна заполнить при выходе из блока.

Переменные разных

условий настраиваются отдельно.

Рекомендуется писать командуНапример, для выхода в формате:условия «ВыйдиТема изобращения блока,определена» когда...»,можно адобавить также дублировать это условие в графе "Задача" в том же формате.

Заполнение переменных

LLM может заполнять переменные, указанные во вкладке Команда для выхода.переменные:

• Заполнениеrequest_topic;

  происходит

request_details;

dialog_status.

Добавление переменной

Откройте нужное условие.

В разделе «Переменные, которые нужно заполнить при выходе из блока» нажмите «Добавить переменную».

Выберите переменную сценария.

При необходимости откройте её настройки с помощью значка шестерёнки.

Добавьте остальные переменные.

Сохраните условие.

Когда условие срабатывает, LLM определяет значения переменных на основании:

• контекстапрошедшего всего диалога;разговора;

• описания переменной.условия;

• указанных возможных

  названия значенийи вописания настройкахпеременной;

  переменных

списка допустимых значений, если он настроен.

Для

ПеременнаяНедостаточно можетточное быть:описание:

Тема.

Подробное описание:

Основная тема обращения абонента. Одно из значений: запись, отмена записи, перенос записи, стоимость, другое.

Переменные можно использовать:

• Обязательнойв —следующих LLMблоках должна её заполнить;сценария;

• Необязательной — можно проигнорировать.

Например, можно заполнить город абонента в переменную, если пользователь его назвал в течении всего диалога или тему обращения, если та была выявлена.

Рекомендации

Роль, задачу, контекст и команду для выходавыбора лучше задавать на английском языке.ветки;

Желательнов дублироватьHTTP- и SQL-запросах;

для аналитики и фильтрации диалогов;

для передачи важной информации в следующий LLM-блок.

Даже переменная, отмеченная как обязательная, может остаться незаполненной, если модель не смогла определить значение или условие настроено неоднозначно.

Критически важные значения рекомендуется дополнительно проверять после выхода из блока.

Настройка промпта

Промпт — это инструкция, по которой LLM ведёт разговор.

Он состоит из трёх основных частей:

задача;

контекст;

роль.

Чтобы изменить часть промпта, нажмите значок карандаша рядом с её названием.

В редакторе можно перейти между вкладками «Роль», «Задача», «Контекст» и созданными условиями для выхода.

Кнопка «Просмотреть промпт» позволяет проверить собранную инструкцию целиком.

Задача

Задача определяет, что именно LLM должна получить от абонента и какие вопросы ей необходимо задавать, чтобы привести диалог к одному из условий для выхода.

В задаче рекомендуется указать:

какой результат нужно получить;

какие данные необходимо уточнить;

в каком порядке их лучше собирать;

что делать при неполном или неоднозначном ответе;

нужно ли подтвердить полученные данные;

какие действия модель не должна выполнять самостоятельно.

Пример:

Выясни причину обращения абонента. При необходимости задай уточняющие вопросы. Определи одну основную тему обращения из допустимого списка. Не сообщай, что заявка создана, пока сценарий фактически не выполнит соответствующее действие.

Недостаточно точная задача:

Определи тему обращения.

Такой инструкции может быть недостаточно, потому что она не объясняет модели, какие вопросы нужно задавать, если информации пока нет.

Содержимое задачи должно помогать модели понять, как прийти к условиям для выхода.

Контекст

Контекст содержит информацию, которой модель должна пользоваться при выполнении текущей задачи.

В контекст можно добавить:

описание текущей ситуации;

данные об услуге;

правила обработки обращения;

ограничения;

сведения, полученные на предыдущих шагах;

значения переменных сценария;

инструкцию по использованию подключённых знаний.

Переменные добавляются в промпт в двойных фигурных скобках.

Пример:

Имя абонента: {{client_name}}
Тема предыдущего обращения: {{request_topic}}
Доступные варианты записи: {{available_slots}}

В контекст следует помещать только ту информацию, которая необходима для текущей задачи.

Помимо текста, указанного в поле "Команда«Контекст», длямодели выхода"передаётся предыдущий текст диалога абонента с роботом.

Если в сценарии последовательно используется несколько блоков «Диалог с LLM», накопленный контекст может стать слишком большим. В таком случае модель может:

смешивать задачи разных этапов;

учитывать уже неактуальные инструкции;

игнорировать задачу текущего блока;

генерировать нерелевантные ответы;

продолжать разговор вместо требуемого выхода.

Поэтому важную информацию из предыдущих этапов лучше:

сохранить в переменные;

передать в новый блок только необходимые значения;

явно описать текущую ситуацию;

ограничить задачу блока одним конкретным результатом.

При необходимости перед актуальным контекстом можно добавить указание:

Забудь весь предыдущий контекст. Используй только информацию ниже.

Проконсультируй абонента на тему {{theme}}.
После завершения консультации уточни, остались ли у него вопросы.

Динамические сведения при этом следует передавать через переменные.

Роль

Роль определяет, кем является модель во время разговора и в промтекакой манере она общается.

В роли можно указать:

от имени какой организации отвечает модель;

какую функцию выполняет;

каким должен быть стиль общения;

какие темы она может обсуждать;

какие ограничения должна соблюдать;

какую информацию запрещено придумывать или озвучивать.

Пример:

Ты — голосовой помощник медицинского центра. Общайся вежливо и нейтрально. Не ставь диагнозы, не придумывай информацию, которой нет в графеконтексте, "Задача"и условие,не сообщай персональные данные других пациентов.

Не следует помещать в роль подробный порядок вопросов. Для этого предназначено поле «Задача».

Подключение базы знаний

В блок можно подключить знание, созданное в разделе «Центр знаний».

После подключения модель сможет получать из выбранных документов фрагменты, подходящие по смыслу к запросу абонента.

Для подключения доступны настройки:

Выбор знания;

Порог уверенности;

Максимальное число возвращаемых фрагментов.

Знание

Выберите знание, которое должносодержит осуществиться,необходимые чтобыдокументы выйтис изнужной информацией.

Порог уверенности

Порог уверенности определяет минимальную релевантность найденного фрагмента запросу.

Чем выше значение, тем строже отбор.

Слишком высокий порог может привести к тому, что подходящая информация не будет найдена. Слишком низкий — к передаче модели нерелевантных фрагментов.

Максимальное число возвращаемых фрагментов

Параметр ограничивает количество фрагментов, которые будут переданы модели.

Не увеличивайте значение без необходимости. Большое количество фрагментов расширяет контекст и может снизить точность ответа.

Как подключить знание

Откройте свойства блока.

РедактироватьВ промтразделе удобно«Подключение базы знаний» выберите Знание.

Настройте порог уверенности.

Укажите максимальное число возвращаемых фрагментов.

В поле «Контекст» объясните модели, как использовать найденную информацию.

Сохраните изменения.

Пример инструкции в контексте:

Отвечай на вопросы абонента только на основании информации, полученной из базы знаний. Если в найденных фрагментах нет ответа, не придумывай его. Уточни вопрос или сообщи, что для ответа недостаточно информации.

Выбор модели

В разделе «Дополнительные настройки» выберите модель, которая будет вести диалог с абонентом.

Доступны модели:

local-qwen3-30B-A3B-Instruct-2507-FP8

Обрабатывает запрос и формирует ответ без автоматически включённого режима размышления.

Подходит для задач с понятным контекстом и однозначным следующим действием.

local-qwen3.5-35b-a3b

Поддерживает автоматическое размышление.

Если модель не смогла сразу определить следующий шаг или сформировать ответ, она может выполнить несколько внутренних итераций. Это может увеличить время ожидания ответа.

Для голосового диалога длительная пауза особенно заметна абоненту. Поэтому автоматическое размышление рекомендуется отключать, если задача блока не требует сложного многоэтапного анализа.

Отключение размышления Qwen 3.5

Чтобы отключить размышление:

Откройте окно «Расширенные настройки модели».

Выберите модель local-qwen3.5-35b-a3b.

В поле «Специализированные параметры» укажите:

{
  "chat_template_kwargs": {
    "enable_thinking": false
  }
}

Нажмите «Применить».

Если в поле уже указаны другие параметры, добавьте chat_template_kwargs внутрь существующего JSON-объекта. Не создавайте рядом второй отдельный объект.

Расширенные настройки модели

В окне расширенных настроек доступны следующие параметры:

Модель

Определяет языковую модель, которая будет формировать ответы.

temperature

Определяет вариативность ответов.

Чем выше значение, тем разнообразнее и менее предсказуемыми могут быть формулировки. Для сценариев, где важны точность и стабильность, не рекомендуется значительно увеличивать значение.

top_p

Ограничивает набор вариантов, из которых модель выбирает продолжение ответа.

Изменение temperature и top_p одновременно может сделать поведение модели менее предсказуемым.

min_new_tokens

Минимальное количество токенов в сформированном ответе.

max_new_tokens

Максимальное количество токенов в ответе.

Слишком высокое значение может привести к длинным репликам и увеличить время генерации.

stop sequences

Последовательности, при появлении которых генерация ответа прекращается.

Специализированные параметры

Поле для дополнительных параметров выбранной модели в формате JSON.

Не изменяйте расширенные настройки без необходимости. Чтобы восстановить исходные значения, нажмите «Вернуть настройки по умолчанию».

Системные указания

Действие «Изменить системные указания» позволяет изменить общие правила работы модели.

Системные указания имеют более высокий приоритет, чем отдельные части пользовательского промпта, поэтому редактируйте их осторожно.

В системных указаниях можно закрепить:

общие ограничения;

требования к формату ответов;

правила безопасности;

запрет на выдумывание информации;

запрет на разглашение персональных данных;

общие требования к стилю общения.

Не дублируйте в системных указаниях подробную логику конкретного блока. Для неё используйте задачу, контекст и условия для выхода.

Рекомендации по безопасности

LLM может формировать убедительно звучащие, но неверные ответы. Поэтому при настройке блока необходимо заранее ограничить возможные риски.

Модель не должна:

придумывать отсутствующую в контексте информацию;

сообщать абоненту неподтверждённые сведения;

озвучивать персональные данные других людей;

использовать нецензурную лексику;

сообщать о выполнении действия, которое сценарий ещё не выполнил;

самостоятельно принимать критически важные решения без проверки;

выходить за пределы заданной роли;

использовать сведения, достоверность которых невозможно проверить.

Если внешняя система передала явно противоречивые или нелогичные данные, не поручайте модели автоматически озвучивать их абоненту. Добавьте проверку данных отдельными блоками сценария.

Настройка перебивания

С осторожностью используйте настройку, позволяющую модели слушать перебивание во время озвучивания ответа.

При включённой настройке LLM может воспринять как новый ответ:

разговор абонента с другим человеком;

фоновую речь;

короткие реплики активного слушания;

слова «да», «понятно», «ладно», «дальше»;

фразу, не относящуюся к текущему вопросу.

В результате случайная реплика может попасть в контекст и изменить ход диалога.

Не включайте перебивание без необходимости. Обязательно протестируйте его на фоновой речи и коротких репликах абонента.

Тестирование блока

Перед использованием блока в рабочих диалогах протестируйте его на разных вариантах разговора.

Проверьте:

прямой и полный ответ;

неполный ответ;

неоднозначную формулировку;

ответ сразу на несколько вопросов;

отказ отвечать;

смену темы;

молчание;

перебивание;

фоновую речь;

просьбу перевести на оператора;

противоречивые данные;

попытку заставить модель нарушить роль;

попытку получить закрытую информацию;

выполнение каждого условия для выхода;

заполнение всех переменных;

переход по правильному выходу;

дополнительный выход после одного ответа, если он включён;

возврат в блок после дополнительной обработки;

работу подключённых знаний;

поведение при отсутствии информации в базе знаний;

выполнение следующими блоками фактических действий.

Рекомендуемый порядок тестирования:

Несколько раз пройдите блок во вкладке «Проверка».

Проверьте каждое условие для выхода.

Проверьте дополнительные и ошибочные варианты ответов.

Выполните тестовые звонки без подключения сценария к рабочей линии.

Подключайте сценарий к рабочим диалогам только после стабильных результатов.

После запуска периодически просматривайте расшифровки диалогов.

Технически завершённый сценарий не всегда означает, что вопрос абонента был решён, а прерванный диалог не всегда означает неуспешный результат: абонент мог получить необходимую информацию и завершить звонок до перехода в следующий блок.

Практические рекомендации

Используйте один блок для решения одной конкретной задачи.

Сначала настройте условия для выхода, а затем формулируйте задачу.

Описывайте условия через модальныепроверяемые окна,критерии.

Добавляйте примеры для неоднозначных условий.

Не передавайте модели больше контекста, чем требуется.

Сохраняйте важные результаты предыдущих этапов в переменные.

Передавайте в следующий LLM-блок только необходимые значения.

Добавляйте допустимые значения переменных, если их набор ограничен.

Дополнительно проверяйте критически важные переменные после выхода.

Объясняйте в контексте, как использовать подключённые знания.

Не разрешайте модели сообщать об успешном действии до его фактического выполнения.

Не используйте неподтверждённые сведения.

Не передавайте модели персональные данные, которые она не должна озвучивать.

Не изменяйте расширенные настройки модели без необходимости.

Проверяйте все условия и ветки сценария перед публикацией.

После публикации регулярно анализируйте реальные диалоги и корректируйте промпт на иконкуосновании редактированиянайденных рядом с каждым пунктом.ошибок.

Блок «Заполнить переменные с LLM» используется для того, чтобы LLM (большая языковая модель) автоматически заполнила указанные переменные на основании контекста диалога и описания этих переменных. Этот блок может быть полезен, если нужно извлечь и структурировать данные, которые абонент упомянул в свободной форме.

Особенности блока

• Переменные: пользователь вручную выбирает переменные, которые необходимо заполнить. Каждая переменная может быть:

  • Обязательной — рекомендуется заполнить, но не гарантируется (см. ниже);

  • Необязательной — может остаться пустой.

⚠️ Важно: на текущий момент, из-за ограничений работы LLM, даже если переменная отмечена как обязательная, это не гарантирует её заполнение перед выходом из блока. Модель постарается её заполнить, но может не успеть или не найти нужную информацию в контексте.

Как работает заполнение

LLM использует накопленный контекст всего диалога и описание переменных, чтобы попытаться:

• определить значение переменной;

• выбрать подходящее из допустимых значений (если они заданы);

• внести значение в переменную перед переходом к следующему блоку.

Настройка переменных

В блоке можно:

• выбрать переменную из списка созданных в сценарии;

• задать флаг «Обязательная» — LLM постарается обязательно заполнить её;

• при необходимости — задать или изменить описание переменной (например, «город проживания абонента»);

• задать список допустимых значений (например, сезоны года или названия городов или темы обращений для дальнейшей обработки конкретных тем).

Команда для LLM

Промт, который используется для заполнения переменных, можно изменить через кнопку «Изменить команду для LLM». Но мы не рекомендуем делать этого. Сейчас в блоке оптимальный промт для качественного выполнения задачи блока.

Рекомендации

• Добавляйте только те переменные, которые реально могут быть распознаны на текущем этапе диалога.

• Старайтесь писать лаконичные, но точные описания переменных.

• Если есть список допустимых значений, заполняйте его — это повысит точность распознавания.

Блок особенно полезен после блока «Диалог с LLM», когда модель уже взаимодействовала с абонентом и получила достаточно контекста.

В блоке «Озвучить текст» мы пишем текст, который голосовой ассистент озвучит во время разговора.

Начнем редактирование сценария с добавления блока «Озвучить текст». Для этого:

Дополнительные свойства блока «Озвучить текст»

В блоке «Воспроизвести аудио» мы загружаем аудиосообщение для воспроизведения во время разговора.

Интерфейс свойств блока «Воспроизвести аудио» такой же, как у блока «Озвучить текст»

Блок «Обработать ответ» обрабатывает ответы абонента на вопросы и в зависимости от ответа ведет диалог по нужной ветке сценарии. Например, если ответ «да», то по одной ветке, если «нет», то по другой.

Дополнительные свойства блока «Обработать ответ»

Блок «Сравнить переменные» позволяет сравнивать одну переменную с другой с помощью логических операторов: =, >,<, …

В зависимости от выполнения условия сценарий идет по одной или другой ветке.

Дополнительные свойства блока «Сравнить переменные»

Блок «Изменить переменную»

Используется для изменения значений переменных в сценарии

Системные переменные

{{serv__request_text}} – текст, который озвучил абонент

Блок «Завершить сценарий»

Завершающий блок обязателен для работы сценария. Для завершения сценария используйте блок «Завершить сценарий» или «Завершить и переадресовать»