AI Chat

Fitur TM AI Chat menyediakan antarmuka AI percakapan interaktif yang memungkinkan pengguna berinteraksi dengan agen AI untuk berbagai tugas. Fitur ini mendukung akses kontrol berbasis peran, percakapan kontekstual, dan pilihan integrasi dengan Vector Database untuk respons yang diperkaya pengetahuan.

Gambaran Umum

TM AI Chat memungkinkan pengguna untuk:

Berinteraksi dengan agen AI melalui antarmuka percakapan
Mempertahankan riwayat obrolan dan konteks antar sesi
Menambahkan data dokumen sebagai konteks untuk respons yang lebih informatif
Memanfaatkan informasi dari Vector Database jika tersedia
Kontrol akses ke data melalui konfigurasi TM AI Chat Agent

Mengakses AI Chat

Akses antarmuka AI Chat melalui:

Pergi ke AI Workspace
Klik pada Go to AI Chat di bagian AI Chat
Atau akses langsung melalui rute: /app/tm-ai-chat

Membuat TM AI Chat Agent

AI Chat Agent menentukan perilaku, konteks, dan batasan untuk interaksi AI.

Kolom di halaman Konfigurasi Agent

Kolom	Deskripsi
Name	Nama unik untuk agen percakapan (contoh, "Customer Support Assistant", "HR Helper").
AI Model	Model LLM untuk mendukung agen percakapan ini. Hanya model dengan tipe "LLM" yang dapat digunakan.
Application	Ruang lingkup aplikasi tempat agen ini berada. Kolom wajib yang tidak dapat diubah setelah pembuatan.
Active	Tombol untuk mengaktifkan/menonaktifkan agen. Agen yang tidak aktif tidak akan muncul di antarmuka percakapan.

Kolom Konfigurasi Chat

Kolom	Deskripsi
Instructions	System Prompt yang mendefinisikan kepribadian, perilaku, dan kemampuan agen. Ini adalah cara utama untuk mengontrol bagaimana agen merespons.
Context	Kolom multi-pilih untuk melampirkan konteks dari TM AI Context. Ini memberikan informasi latar belakang tambahan kepada agen.
Allowed Roles	Tentukan role pengguna mana yang dapat mengakses agen percakapan ini. Jika kosong, semua pengguna Desk dapat menggunakannya.
Max Chat Length	Membatasi jumlah pesan pengguna per sesi obrolan (default: 100). Ketika tercapai, pengguna harus memulai percakapan baru.

Kolom Search Knowledge (jika Vector DB diaktifkan)

Kolom	Deskripsi
Use Vector DB	Aktifkan untuk memungkinkan agen mencari dan mengambil informasi dari Vector Database.
Search Scope	Tautan opsional ke VectorDB Search Scope yang mendefinisikan parameter pencarian dan filter. Jika tidak ditentukan, pencarian dilakukan di seluruh basis pengetahuan.

Menggunakan Antarmuka Chat

Memulai Percakapan

Pilih Agen: Gunakan kolom autocomplete atau pilih agen yang tersedia
Kirim Pesan: Ketik pesan Anda dan tekan Enter atau klik Send
Lihat Respons: Respons AI mengalir secara real-time

Fitur Chat

Menambahkan Konteks Dokumen

Selama percakapan, Anda dapat menambahkan data dokumen sebagai konteks:

Klik tombol Add Context (ikon +)
Pilih DocType referensi
Pilih dokumen untuk disertakan
Data yang dipilih akan menjadi bagian dari konteks percakapan

Riwayat Chat

Percakapan terbaru ditampilkan di sidebar (5 obrolan terakhir)
Klik pada percakapan sebelumnya untuk melanjutkan percakapan
Percakapan yang sudah selesai dapat dibaca namun tidak dapat dimodifikasi
Akses riwayat lengkap melalui tautan "See all history"

Manajemen Sesi

Setiap percakapan mempertahankan konteks dan riwayat pesannya sendiri
Obrolan memiliki tiga status:
- Active: Percakapan yang sedang berlangsung
- Completed: Mencapai panjang maksimum atau diakhiri secara manual
- Archived: Percakapan lama untuk referensi
Gunakan tombol New Chat untuk memulai percakapan baru

Streaming Real-time

Respons dari agen mengalir huruf demi huruf sebagai umpan balik instan
Indikator loading muncul ketika AI sedang memproses

TM AI Chat History

Sistem secara otomatis mempertahankan riwayat percakapan untuk setiap pengguna.

Kolom Riwayat Percakapan

Kolom	Deskripsi
Chat Agent	Agen yang digunakan untuk percakapan ini
User	Pengguna yang memulai obrolan
Status	Status saat ini (Active/Completed/Archived)
Messages	Array JSON yang berisi percakapan lengkap
Last Message Time	Waktu interaksi terakhir

Mengelola Riwayat Percakapan

Dokumen riwayat dibuat secara otomatis ketika memulai percakapan baru
Pengguna hanya dapat melihat riwayat percakapan mereka sendiri
Administrator dengan role TM AI Chat Admin dapat melihat semua riwayat
Percakapan lama dapat diarsipkan untuk penyimpanan jangka panjang

TM AI Chat Settings

Pengaturan global mengontrol ketersediaan fitur percakapan.

Kolom	Deskripsi
Enabled	Toggle utama untuk mengaktifkan/menonaktifkan fitur obrolan di level sistem

Izin dan Peran

Sistem percakapan menggunakan dua role utama:

TM AI Chat Admin

Akses penuh untuk membuat, mengedit, dan menghapus agen percakapan
Dapat melihat semua riwayat percakapan seluruh pengguna
Mengelola pengaturan percakapan global
Dapat menghapus riwayat percakapan

TM AI Chat User

Dapat melihat agen percakapan yang tersedia (read-only)
Mengakses riwayat percakapan mereka sendiri
Tidak dapat memodifikasi konfigurasi agen
Tidak dapat mengakses percakapan pengguna lain

Praktik Terbaik

Desain Agent

Instruksi yang Jelas: Tulis instruksi spesifik dan terperinci yang jelas mendefinisikan peran dan batasan agen
Pengetahuan Kontekstual: Gunakan TM AI Context untuk memberikan informasi bidang spesifik tanpa mengulanginya dalam instruksi
Spesifisitas Peran: Beri nama agen berdasarkan fungsinya (misalnya, "Legal Advisor", "Code Reviewer") untuk kejelasan
Kontrol Akses: Gunakan pembatasan peran untuk agen yang sensitif atau khusus

Manajemen Percakapan

Panjang Sesi: Tetapkan panjang obrolan maksimum yang sesuai berdasarkan kasus penggunaan (lebih pendek untuk Q&A, lebih panjang untuk analisis)
Penggunaan Konteks: Tambahkan konteks dokumen hanya ketika dibutuhkan untuk menghindari kelebihan informasi
Review Riwayat: Secara berkala tinjau riwayat percakapan untuk memahami pola penggunaan dan meningkatkan agen

Optimasi Performa

Integrasi Vector DB: Aktifkan untuk agen yang perlu mencari informasi tambahan di basis informasi
Search Scope: Gunakan ruang lingkup pencarian spesifik untuk meningkatkan relevansi dan mengontrol akses data
Batas Konteks: Seimbangkan antara konteks yang komprehensif dan waktu respons

Integrasi dengan Vector DB

Ketika Vector DB diaktifkan:

Agen percakapan dapat mengakses basis pengetahuan untuk mencari informasi yang relevan
Hasil pencarian secara otomatis disertakan sebagai konteks
Percakapan bergiliran dapat menggunakan penulisan ulang query untuk hasil yang lebih baik
Search scope memungkinkan kontrol atas informasi apa yang dapat diakses