## ✅ 这个工作流解决了什么问题？
大多数电商聊天机器人都是事务性的；它们一次回答一个问题，之后立即忘记上下文。这个工作流改变了这一点。它引入了一个智能的、具有记忆功能的购物助手，能够记住用户偏好、历史订单和之前的查询，以提供深度个性化的自然对话。
## ⚙️ 这个工作流做什么？
– 接收用户的实时聊天消息
– 使用Zep Memory存储和回忆个性化上下文
– 与以下系统集成：
– 🛒 产品库存
– 📦 订单历史
– 📜 退货政策
– 基于历史上下文回答复杂查询
– 提供：
– 个性化产品推荐
– 上下文感知的订单查询
– 无缝退货处理
– 最少用户输入的政策讨论
## 🧠 为什么上下文与记忆很重要
**传统机器人：**
– ❌ 忘记用户2条消息前说的话
– ❌ 问重复问题（姓名、订单ID等）
– ❌ 无法超越基本过滤器进行个性化
**使用Zep驱动的记忆，您的机器人：**
– ✅ 记住偏好（例如，最喜欢的类别、过去的问题）
– ✅ 跨会话构建持久上下文
– ✅ 提供动态的、用户特定的回复（例如，“您上周订购了这个…”）
– ✅ 提供无摩擦的支持体验
## 🔧 设置说明
### 🧠 Zep Memory设置
创建Zep实例并通过Zep Memory节点连接。
它将自动存储用户对话并总结事实。
### 💬 聊天触发器
使用“当收到聊天消息时”触发器来启动对话工作流。
### 🤖 AI代理配置
连接：
– Chat Model → OpenAI GPT-4或GPT-3.5
– Memory → Zep
– 工具：
– Get_Orders – 从Google Sheets获取用户订单历史
– Get_Inventory – 基于库存和偏好推荐产品
– Get_ReturnPolicy – 回答政策相关问题
### 📄 Google Sheets
在结构化表格中存储订单、库存和退货政策。
在对话期间使用读取访问节点动态获取数据。
## 🧠 工作原理 – 逐步说明
1. 聊天触发器 – 用户发送消息
2. AI代理（带Zep Memory）：
– 读取过去的互动以构建上下文
– 提取记忆事实（例如，“用户偏好男士运动鞋”）
– 使用外部工具：
– 查找订单、退货政策或可用产品
– 使用OpenAI生成个性化回复
3. 通过聊天将回复发送回用户
## 🧩 机器人能做什么
– 🛍 基于过去浏览或购买行为推荐产品
– 📦 无需用户提供订单ID即可检查订单状态和历史
– 📃 详细解释退货政策，根据上下文调整答案
– 🤖 跨多个会话进行更类似人类的对话
## 👤 谁可以使用这个？
这非常适合：
– 🛒 电商店主
– 🤖 以产品为中心的AI初创公司
– 📦 客户服务团队
– 🧠 构建智能商务机器人的开发者
如果您正在构建一个超越固定回复的聊天机器人，这个以记忆为先的购物助手就是您需要的升级。
## 🛠 自定义想法
– 连接Shopify、WooCommerce或Notion而不是Google Sheets
– 添加支付处理或运输跟踪集成
– 在Zep中自定义记忆过期或事实总结规则
– 与语音AI集成，使其作为基于电话的购物助手工作
## 🚀 准备启动？
只需连接：
– ✅ OpenAI聊天模型
– ✅ Zep记忆引擎
– ✅ 您的产品/订单/政策表格
您就可以提供真正个性化的购物对话。
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