对话式工作流
对话式工作流包含一个可见的聊天界面，允许用户通过聊天窗口直接与AI工作流进行互动。
对话式工作流的关键概念
- 自动继续：工作流可以在后台继续执行，而无需用户输入。
- 人在环：在AI模型不确定的复杂场景中，人类可以做出最终决策。
使用案例
在线客户服务：用户可以在聊天窗口中提问，对话式工作流可以从内部知识库中检索相关数据以提供详细答复。
内部帮助台：LLM实时分析员工查询的上下文和意图。员工可以即时获得准确的常见问题解答，如IT支持、HR政策等。
服务式工作流
服务式工作流在没有可见聊天界面的情况下运行。它通常作为后台服务或API 调用点，由各种事件触发。
服务式工作流的关键概念
- 触发器：通过计划任务、Webhook事件或消息事件启动工作流。
- 服务：工作流可以作为服务发布，并可用于其他工作流中。
- API 调用：工作流向外部API发送请求，指定所需的数据或操作。
使用案例
销售电子邮件自动化：此服务式工作流利用LLM来自动撰写销售电子邮件，只需提供收件人姓名、公司和关键信息，就能为客户生成个性化的电子邮件内容。用户还可以设置每日计划以自动进行后续跟进。
市场调研报告生成：服务式工作流从调查、社交媒体、销售数据库等各种来源收集数据。使用LLM识别数据中的趋势、模式和关键见解，然后自动生成全面的市场调研报告。
对话式工作流和服务式工作流的区别
| 主要区别 | 对话式工作流 | 服务式工作流 |
|---|---|---|
| 界面 | 用于用户交互的可见聊天界面。 | 无界面操作 |
| 触发器 | 由聊天界面中的用户输入触发。 | 由计划任务、Webhook 事件或外部系统调用等事件触发。 |
| 应用 | 适用于实时互动场景。 | 理想用于自动化操作和后台服务。 |
| 优势 | 提升用户体验 | 优化操作效率 |