ByteGPT | Шаблоны v1 и v2

Введение

Новые обновления ByteGPT представить шаблоны v2, которые упрощают настройку, расширяют поддержку различных типов медиа (голос, изображение, файл и наклейка) и открывают пространство для расширенных интеграций — таких как отправка данных в JSON в Dify. Если вы используете версию v1 и думаете о переходе или выбираете лучшую версию для начала, это руководство покажет вам основные различия, преимущества и передовой опыт.

O ByteGPT может работать с ChatGPT (API) или с различными «Провайдерами» (OpenAI, Диди, n8n, Чат-база). Каждый предлагает уникальный способ интегрировать возможности ИИ к его потоку в Kommo CRM — и подключаясь специально к Диди, вы организуете практически любую языковую модель (OpenAI, Gemini, Claude, DeepSeek и другие) в одном месте, настраивая потоки чат-бота, отправка HTTP-запросов и использование современных средств автоматизации.

1. Обзор ByteGPT

O ByteGPT является решением Искусственный интеллект интегрирован в Kommo CRM, способный создавать гибридный чат-бот, который сочетает в себе традиционные потоки Salesbot с передовыми языковыми моделями (GPT). На практике это позволяет:

• Отвечаем на часто задаваемые вопросы круглосуточно.
• Интерпретировать сообщения на естественном языке (включая голос и изображение).
• Предлагайте интеллектуальное и персонализированное обслуживание, поскольку ByteGPT можно настроить с учетом конкретных данных и запросов вашей компании.

С эволюцией в сторону Версия 2 (v2) шаблонов, ByteGPT стал еще более гибким и простым в обслуживании, особенно в плане обработки носителей и интеграция с такими платформами, как Dify и n8n.

2. Почему существуют две версии шаблонов (v1 и v2)?

Версия v1

• Фой а первое поколение шаблонов ByteGPT, изначально ориентированный на текст и аудио.
• Транскрипция аудио выполняется после прохождения через ChatGPT Webhook (шаг 187), а затем отправляется в виде текста (транскрибированного) Помощнику.
• позволяет интерпретация изображения, но зависит от конкретных настроек в потоке, согласно отчету полевых исследований ByteGPT+ | LOG, вызывая специальный запрос на шаге 235, если поле ByteGPT+ | LOG содержит #image. Это позволяет вам настраивать анализ или запрос по мере необходимости.
• Он остается функциональным. и подходит тем, кому не нужны более продвинутые функции идентификации мультимедиа или «более чистые» потоки.

Версия v2

• Предлагает более организованные шаблоны, с возможностью включить/выключить идентификация аудиосообщения, изображения, файла или наклейки.
• Транскрибация аудио выполняется автоматически и отправляется в текстовом формате (транскрибируется), чтобы Помощник мог на него ответить. Вам не нужно использовать Webhook для транскрибирования.
• Это облегчает разработку индивидуальных потоков в Salesbot, поскольку каждый тип медиа (#голос, #изображение, #стикер, #файл) автоматически обнаружено в LOG, разрешая определенные ветви.
• Он интегрируется в некотором роде более прозрачный для Dify и n8n, что позволяет отправлять данные в формате JSON, выполнять транскрипцию аудио и анализ изображений.
• Exige пригодность для тех, кто использует шаблон v1 (например, удаление проверки «LOG OK» из шаблона), но обеспечивает большую гибкость и ясность блоков Salesbot в шаблоне v2.

Em Resumo: v2 — это эволюция, которая делает конфигурацию ByteGPT более интуитивно понятна, но v1 остается доступной для тех, кто уже к ней привык или не нуждается в новых функциях.

3. Основные изменения и новые функции в версии 2

3.1. Более чистые и модульные шаблоны

Потоки v2 были переработаны для облегчить чтение и обслуживание. Блоки Salesbot более сегментированы и организованы, что позволяет вам интуитивно настраивать подсказки и ответы, делая более чистый поток и устранение избыточных узлов.

3.2. Собственная идентификация типов сообщений

В версии 2 идентификация аудио, изображений, файлов и наклеек выполняется внутри нашего API, без необходимости использования специального вебхука в Salesbot для распознавания типа носителя. Для этого есть 5-секундный интервал в блоке Salesbot, время, необходимое API для анализа сообщения и возврата соответствующего LOG — например, #голос, #изображение, #наклейка или #файл. Таким образом, Salesbot может направлять каждый тип контента в правильный блок.

Уже в v1 для подтверждения действий использовался общий журнал «OK», что ограничивало создание определенных ветвей для каждого формата мультимедиа.

3.3. Обработка голоса, изображений, файлов и наклеек

Версия 2 формализует обнаружение и обработку каждого типа носителя, без необходимости расширения потока. Это расширяет поле деятельности ByteGPT в:

• Распознавание голоса: автоматическая транскрибация аудио.
• Интерпретация изображения: с целевыми подсказками (например, анализ содержания фотографии).
• Файлы и наклейки: возможность отправлять их помощнику (OpenAI, Dify, n8n или Chatbase) или обрабатывать их в соответствии с логикой вашего потока Kommo.

3.4. Обновленный обработчик V2 и паузы

• Любому, кто переходит с версии 1 на версию 2, необходимо обновить URL-адрес обработчика, добавив «V2» в конец (например, …/handlerV2).
• Рекомендуется вставить небольшую «паузу» продолжительностью 5 секунд (например, в шаге 253 шаблона), чтобы дать время ByteGPT чтобы определить тип носителя, прежде чем ответить.

3.5. Расширенная интеграция с Dify или n8n

v2 делает это еще более понятным интеграция с Dify или n8n:

• Аудиозаписи расшифровываются автоматически, без необходимости какой-либо дополнительной настройки.
• В случае изображений и файлов, если Dify или n8n могут их принять, ByteGPT может генерировать специализированные подсказки для анализа этого контента.
• поток отправка в JSON позволяет передавать значения полей из Kommo для Dify или n8n для выполнения пользовательской логики.

4. Новые шаблоны в v2: три основных варианта

При доступе к новым шаблонам ByteGPT v2, вы найдете (обычно) три Модели:

1. ChatGPT + провайдер (OpenAI, Dify, n8n, Chatbase)

• Сочетание ChatGPT и провайдера (OpenAI, Dify, n8n или Chatbase) в одном потоке.
• ChatGPT можно использовать для внутренних задач — например, для «подсказки намерения» для анализа сообщения без привлечения основного помощника или для генерации примеров, сводок и анализа на определенный момент времени.
• Параллельное использование позволяет избежать «загрязнения» контекста основного Помощника, сохраняя нетронутыми инструкции, специфичные для компании.
• Возможно активировать или деактивировать Помощник по мере необходимости, или даже сочетать и то, и другое — например, ChatGPT оценивает намерения, а затем перенаправляет разговор основному помощнику, у которого есть инструкции и деловые знания.

2. JSON в Дифи или n8n

• Позволяет отправить данные в формате JSON непосредственно в Dify или n8n, обеспечивая гибкость для интеграции определенных областей Kommo (например, лиды или контакты).
• Вместо того, чтобы передавать эту информацию в сообщении пользователя (sys.query), вы отправляете ее как входные параметры для Dify или n8n. Необходимо создать входные переменные (в блоке Start) в Dify или n8n. В блоке Salesbot необходимо ввести то же имя, что и у переменной Dify. Kommo, и информировать область Kommo корреспондент
• Позволяет искать внешние данные, создавать условия и вставлять переменные в инструкции Dify или n8n, что позволяет расширенные потоки автоматизации и пользовательской логики.

Разница шаблонов «JSON в Dify или n8n»

Большая разница заключается в возможности установить значение JSON который будет отправлен в Dify или n8n. Например, если ввести что-то вроде:

{
  "variavel_dify1":"[Campo Kommo 1]",
  "variavel_dify2":"[Campo Kommo 2]",
  "variavel_dify3":"[Campo Kommo 3]"
}

В последней строке нет запятой.

Убедитесь, что каждая переменная, определенная в «dify_variable1», также создана в вашем приложении Dify.

Вы можете передать столько полей, сколько захотите, разделив их запятыми (кроме последнего). Обратите внимание на лишние пробелы, их быть не должно.

Узнайте больше об обновлениях на местах в Kommo с Dify или n8n в статье: Как обновить поля Kommo использование ByteGPT + Дифи или n8n

3. Поставщик (OpenAI, Dify, n8n, Chatbase)

• В этом варианте только Поставщик используется — все взаимодействие и настройка подсказок происходит внутри самого выбранного Провайдера (OpenAI, Dify, n8n или Chatbase), семафор задействовать ChatGPT на параллельных этапах.
• Это более модельно бережливый и прямой, идеально подходит для тех, кто хочет, чтобы все обсуждения оставались в Помощнике, с большей свободой настройки потока.
• В случае Dify все еще возможно использовать классификатор вопросов (выступая в качестве подсказки о намерении) или настроить конкретные маршруты для различных сценариев, обеспечивая максимальная гибкость в построении потока.

Шаблон для n8n:

5. Как выбрать между v1 и v2?

Сценарий 1: Базовые потоки и отсутствие спроса на новые медиа

• Если ваши потоки работают только с простым текстом и аудио, без необходимости различать или анализировать изображения, файлы или наклейки, и не требуют интеграции JSON с Dify или n8n, v1 работает хорошо.
• Если все работает гладко и нет необходимости в более сложных функциях, вы можете без каких-либо опасений оставить версию 1.

Сценарий 2: потребность в интеграции голоса, изображений, файлов и расширенной интеграции

• Если хочешь обрабатывать различные типы носителей (голос, изображение, файлы, наклейки) изначально в потоке, v2 делает это внутренне, не полагаясь на LOG «OK» или дополнительные конфигурации.
• Для тех, кто хочет динамическая интеграция с Dify или n8n (например, отправка данных CRM через JSON), создайте определенные ветви и воспользуйтесь улучшениями стабильности, v2 — лучший выбор.

Сценарий 3: Начинаем сейчас или планируем расти

• если ты начинается использовать ByteGPT, или предвидит реализовать больше функций в будущем, v2 - это настоятельно рекомендуется.
• Это обеспечивает большую организацию, совместимость с будущими функциями и способствует расширению для новых медиа, интеграций и расширенных рабочих процессов по мере необходимости.

6. Интеграция с Dify и отправка медиа

Для того, чтобы Dify принимал медиафайлы (изображения, наклейки и файлы), отправленные с Kommo по ByteGPT, Следуй этим шагам:

1. В потоке Dify откройте Ресурсы и включить Загрузка файла.

2. Выберите типы медиафайлов, которые вы хотите получать (изображения, документы и т. д.).

3. Включите опцию Vision, добавьте переменную sys.files в раздел Vision и выберите модель LLM, совместимую с Vision (например, GPT-4.1 или аналогичную).

Таким образом, каждый полученный файл будет автоматически доставлен на место. sys.files. Затем добавьте блок ЕСЛИ/ИНАЧЕ что использование sys.files направить каждый тип сообщения на соответствующую обработку.

Наблюдение: для сообщений от голосили ByteGPT уже автоматически транскрибирует аудио и отправляет текст напрямую в Dify, не требуя какой-либо дополнительной настройки.

Лучшие практики использования Dify

1. Выберите подходящую модель LLM:
   • Если вы хотите анализировать изображения (Vision) или обрабатывать файлы, активируйте или выберите модель, которая поддерживает эти функции в Dify.
   • В случае отправки изображений проверьте, распознает ли модель или интерпретирует изображения, в противном случае используйте специальный блок, поддерживающий визуальный анализ контента.
2. Блоки извлечения документов:
   • Для работы с текстовыми или PDF-файлами используйте блок извлечения внутри Дифи.
   • Этот блок позволяет «читать» содержимое файла и пересылать его в другой блок LLM для дальнейшего анализа или обобщения.
3. Ссылка на sys.files в блоках LLM:
   • При отправке файлов (изображений, PDF и т. д.) через ByteGPT, Dify может записать это содержимое в поле sys.files.
   • Убедиться указать системные файлы в блоке LLM, чтобы модель имела доступ к файлу и могла правильно его интерпретировать.
4. Использование JSON для определенных переменных:
   • Если вы хотите передать информацию о Kommo (идентификатор лида, контактные данные и т. д.) или вызовите внешние API, воспользуйтесь интеграцией через JSON.
   • Вы можете параметризовать переменные в потоке Salesbot и отправлять их в Dify, который выполнит необходимую логику или запрос перед возвратом ответа.
5. Примеры применения:
   • Аудио: O ByteGPT отправляет аудио в Dify, который автоматически транскрибирует его и возвращает текст для обработки в потоке.
   • изображения: Если Dify настроен на прием изображений, он интерпретирует файл и возвращает описание или анализ в соответствии с вашим запросом.
   • документы: Используйте блоки извлечения для обработки содержимого файла, а затем направляйте текст в LLM для создания резюме, аналитических заключений или контекстуализированных ответов.

Следуя этим рекомендациям, вы сможете использовать весь потенциал Dify для создания более интеллектуальных, интегрированных и персонализированных потоков чат-ботов в ByteGPT.

7. Миграция: что следует учитывать при переходе на v2

• Handler: измените URL, добавив «V2» (например: …/handlerV2).
• Проверка «ОК» в журнале: если ваш старый поток зависел от этого, просмотрите его, чтобы он не вызывал ошибок (v2 не использует этот LOG).
• Пауза для идентификации носителя: включить диапазон (например, в шаге 253) для ByteGPT правильно обработать полученное сообщение.
• Тестирование в Salesbot: Имитируйте отправку аудиосообщений, изображений, файлов и т. д., чтобы убедиться, что каждая ветвь потока работает.

8. Заключительные соображения

A Версия 2 шаблонов ByteGPT представляет собой большой скачок для тех, кто хочет автоматизировать сервис через текст, голос, изображение или формат файлов организованный, эффективный и масштабируемый. Ваши потоки становятся «чище», а модульные конфигурации упрощают создание дифференцированных впечатлений для каждого типа медиа, в дополнение к расширенным интеграциям (таким как JSON + Dify).

• если ты уже использует v1 и хотите выполнить миграцию, просто просмотрите поток, чтобы удалить зависимость от «LOG OK», обновите обработчик до «handlerV2» и отрегулируйте паузы или проверки, необходимые для каждого типа носителя.
• Se начнется с нуля, выберите v2 напрямую, чтобы воспользоваться всеми новейшими функциями.
• Вы можете использовать MCP (Model Context Protocol) легко через n8n и Dify или даже соединять их между собой (например, Dify вызывает некоторые n8n MCP), облегчая интеграцию между такими инструментами, как Google Calendar, Google Sheets, Database и многими другими.

Рекомендация: используйте Dify или n8n для улучшения вашего проекта ИИ.

O Диди является отличным способом организации различных моделей ИИ (OpenAI, Gemini, Claude и др.), поскольку он обеспечивает большую гибкость и автоматизацию — будь то подписка на планы Dify или резидентных. Чтобы понять преимущества использования Dify вместо просто OpenAI, мы рекомендуем:

• Зачем использовать Dify в проекте чат-бота?
• Видео: Дифи + ByteGPT + Kommo: Мощь ИИ для более эффективного CRM

Следующие шаги

Если у вас есть какие-либо вопросы по поводу Интеграция, отправка медиа ou специальные подсказки, ознакомьтесь с нашими обучающими материалами и дополнительными материалами Bytebio или обратитесь в службу поддержки.

Независимо от сценария — техническая поддержка, предпродажа, FAQ ou мультимедийные потоки — v2 — идеальная основа для использования всего потенциала ИИ в Kommo CRM-система. Если вам нужна помощь с настройкой или миграцией, обратитесь в службу технической поддержки. Команда Bytebio готов направлять и обеспечивать, чтобы ваш ByteGPT достичь максимальная производительность.