Lanjutan

Detail Conversations

Pelajari fitur-fitur lanjutan pada halaman detail conversation, termasuk view messages, credits tracking, dan enhance functionality

Screenshot: Detail Conversations

Tentang Halaman Detail Conversation

Halaman detail conversation menampilkan full transcript dari percakapan antara user dan agent. Halaman ini dalam mode read-only dan menampilkan semua messages dengan credits yang digunakan per message.

Fitur Utama:

Chat-Like Interface: Desain modern yang mirip aplikasi chat messaging
Read-Only Mode: Tidak bisa mengirim pesan baru, hanya melihat history
Full Transcript: Semua messages dari awal sampai akhir conversation
Credits Tracking: Menampilkan credits yang digunakan per message
Human Agent Indicators: Menampilkan kapan human agent take over conversation
Enhance Feature: Tombol untuk menambahkan response ke knowledge base
Multi-Bubble Support: Support untuk multiple response bubbles dari agent

Chat-Like Redesign

Halaman conversations detail telah didesain ulang dengan interface modern yang mirip aplikasi chat messaging populer seperti WhatsApp atau Telegram. Desain baru ini membuat review conversation history lebih intuitif dan nyaman.

Modern UI/UX

Bubble messages dengan warna berbeda untuk user (biru) dan agent (abu-abu) seperti aplikasi chat modern.

Timestamp Inline

Waktu pesan ditampilkan langsung di dalam bubble untuk context yang lebih baik.

Avatar & Names

Setiap pesan menampilkan avatar dan nama sender untuk identifikasi mudah.

Smooth Scrolling

Scrolling yang smooth dan natural seperti membaca chat di aplikasi messaging.

Integrasi Human Agent

Halaman conversations detail menampilkan informasi lengkap tentang keterlibatan human agent dalam conversation, termasuk takeover dan handover events.

Takeover Notifications

Saat human agent mengambil alih conversation, sistem menampilkan pesan notifikasi khusus yang menunjukkan agent name dan waktu takeover.

"Percakapan Anda sekarang ditangani oleh Customer Service kami. Saya [Nama Agent] siap membantu Anda."

Handover Notifications

Ketika conversation dikembalikan ke AI atau di-transfer ke agent lain, notifikasi handover ditampilkan.

"Percakapan Anda sekarang kembali ditangani oleh AI assistant."

Agent Messages

Pesan dari human agent ditampilkan dengan indicator khusus untuk membedakan dari AI responses.

Avatar human agent berbeda dari AI
Nama agent ditampilkan jelas
Badge "Human Agent" pada pesan

Header Halaman

Screenshot: Header dengan Agent Info dan Read-Only Badge

Header halaman detail conversation berisi:

Back Button

Tombol untuk kembali ke halaman conversations list

Agent Info

Menampilkan icon agent, nama agent, dan title conversation

Read-Only Badge

Badge yang menunjukkan bahwa halaman ini dalam mode read-only (tidak bisa mengirim pesan)

Tampilan Messages

Screenshot: User dan Agent Messages

Messages ditampilkan dalam format chat yang sama dengan chat interface, dengan beberapa perbedaan:

User Messages

• Ditampilkan di sisi kanan dengan background biru
• Single bubble format (satu pesan per bubble)
• Support markdown rendering

Agent Messages

• Ditampilkan di sisi kiri dengan background cyan
• Support single bubble atau multi-bubble format
• Multi-bubble digunakan ketika agent memberikan multiple intents/responses
• Setiap bubble dipisahkan dengan separator
• Credits ditampilkan di bubble terakhir
• Enhance button hanya muncul di bubble terakhir

Timestamps

Setiap message memiliki timestamp yang menunjukkan kapan message tersebut dikirim. Timestamps dikonversi dari UTC ke local timezone.

Credits Tracking

Screenshot: Credits ditampilkan di footer agent message

Setiap agent message menampilkan jumlah credits yang digunakan untuk generate response tersebut:

Informasi Credits:

• Per Message: Credits ditampilkan di footer setiap agent message
• Icon: Ditampilkan dengan icon coins
• Format: Menampilkan angka credits (contoh: "5 credits")
• Hanya Agent Messages: User messages tidak menampilkan credits

Catatan: Credits hanya ditampilkan jika message menggunakan credits (credits > 0). Messages tanpa credits tidak menampilkan informasi credits.

Fitur Enhance

Screenshot: Enhance button di agent message

Fitur Enhance memungkinkan Anda untuk menambahkan response agent ke knowledge base sebagai manual entry:

Cara Menggunakan Enhance

Klik tombol "Enhance" di bawah agent message yang ingin ditambahkan ke KB
Anda akan diarahkan ke halaman create manual knowledge base
Content dari message tersebut sudah terisi otomatis di form
Lengkapi informasi lainnya (title, description) dan save

Lokasi Enhance Button

• Hanya muncul di agent messages (bukan user messages)
• Untuk multi-bubble messages, hanya muncul di bubble terakhir
• Ditampilkan di footer message bersama dengan credits info

Tips: Gunakan Enhance untuk menambahkan response yang bagus ke knowledge base, sehingga agent dapat menggunakan informasi tersebut di conversation berikutnya.

Multi-Bubble Messages

Screenshot: Multiple response bubbles dari agent

Agent dapat memberikan multiple responses dalam satu turn conversation. Setiap response ditampilkan sebagai bubble terpisah:

Cara Kerja Multi-Bubble:

• Parsing: Content di-parse dan dibagi menjadi multiple bubbles
• Display: Setiap bubble ditampilkan secara vertikal dengan spacing
• Credits & Enhance: Hanya muncul di bubble terakhir dari multi-bubble message

Multi-bubble biasanya terjadi ketika agent memberikan multiple intents atau ketika ada multiple knowledge base matches yang relevan.

Loading & Empty States

Loading State

Saat conversation sedang dimuat, ditampilkan spinner dengan teks "Loading..."

Empty State

Jika conversation tidak memiliki messages, ditampilkan icon inbox dengan teks "No messages"

Tips & Best Practices

Gunakan Enhance

Ketika menemukan response yang bagus dari agent, gunakan Enhance untuk menambahkannya ke knowledge base. Ini akan membantu agent memberikan response yang lebih baik di conversation berikutnya.

Monitor Credits

Perhatikan credits yang digunakan per message untuk memahami cost per conversation. Gunakan informasi ini untuk optimasi.

Analisis Patterns

Gunakan detail conversation untuk menganalisis patterns dalam pertanyaan user dan response agent. Identifikasi area yang perlu improvement.