AI asistent pro dotazy s ověřením ve Wikipedii

AI asistent, který odpovídá na uživatelské dotazy s věcnými a dobře podloženými informacemi, využívá přístup RIG k ukotvení odpovědí ve zdrojích z Wikipedie a přesně specifikuje použité sekce. Ideální pro spolehlivé, dohledatelné odpovědi založené na externích datech.

Jak AI Flow funguje - AI asistent pro dotazy s ověřením ve Wikipedii

Flow

Jak AI Flow funguje

Sběr uživatelských dotazů.
Shromažďuje uživatelské otázky prostřednictvím chatovacího rozhraní.
Generování počátečního návrhu.
Vygeneruje návrh odpovědi a určí, které sekce potřebují externí data nebo ověření.
Získání dat z Wikipedie.
Používá nástroj Wikipedie k získání relevantních a ověřených informací pro každou sekci odpovědi.
AI agent – ověření faktů a zpřesnění.
AI agent zpřesňuje a ukotvuje každou sekci odpovědi s použitím získaných dat z Wikipedie a přidává přímé odkazy na zdroje.
Předání odpovědi.
Prezentuje ukotvenou, dobře zdrojovanou odpověď zpět uživateli prostřednictvím chatovacího rozhraní.

Prompty použité v tomto flow

Níže je kompletní seznam všech promptů použitých v tomto flow pro dosažení jeho funkčnosti. Prompty jsou instrukce dané AI modelu pro generování odpovědí nebo provádění akcí. Vedou AI k pochopení záměru uživatele a generování relevantních výstupů.

Prompt

Vytváří počáteční prompt pro LLM s cílem vygenerovat ukázkovou odpověď s falešnými daty a indikátory zdrojů pro další zpřesnění. Navádí LLM, aby specifikovalo, ...

                Gived is user's query. Based on the User's query generate best possible answer with fake data or percentage. After each of different sections of your answer, include data which source to use in order to fetch the correct data and refine that section with correct data. you can either specify to choose Internal knowledge source to fetch data from in case there is custom data to user's product or service or use wikipedia to use as general knowledge source.

---
Example Input: Which countries are top in terms of renewable energy and what is the best metric for measuring this and what is that measure for top country?
Example output: The top countries in renewable energy are Norway, Sweden, Portugal, USA [Search in Wikipedia with query "Top Countries in renewable Energy"], the usual metric for renewable energy is Capacity factor [Search in Wikipedia with query "metric for renewable energy"] and number one country has 20% capacity factor [search in Wikipedia "biggest capacity factor"]
---

Let's begin now!

User Input:   {input} 
            

AI Agent

Prompt pro LLM agenta, který instruuje model, aby zpřesnil počáteční odpověď pomocí nástroje Wikipedie, zaměřil se na faktickou správnost, citoval zdroje pro ka...

                You are given a sample answer to user's question. The sample answer might include wrong data.&

use wikipedia tool in the given sections with the specified query to use wikipedia's information to refine the answer. 

include the link of wikipedia in each of the sections specified. 

FETCH DATA FROM YOUR TOOLS AND REFINE THE ANSWER IN THAT SECTION. ADD THE LINK TO THE SOURCE IN THAT PARTICULAR SECTION AND NOT IN THE END.


Focus on detailed information. Don't use phrases like "In todays fast changing world...", "In today's complex...", "is a crucial step", "plays significant role", "fast-paced...", "pivotal role", "In the ever-evolving landscape of" or "In the realm of ...", always cut to the point without useless conclusions or intros.
            

Komponenty použité v tomto flow

Níže je kompletní seznam všech komponent použitých v tomto flow pro dosažení jeho funkčnosti. Komponenty jsou stavební bloky každého AI Flow. Umožňují vám vytvářet složité interakce a automatizovat úkoly propojením různých funkcionalit. Každá komponenta slouží specifickému účelu, jako je zpracování uživatelského vstupu, zpracování dat nebo integrace s externími službami.

Vstup z chatu

Komponenta Vstup z chatu ve FlowHunt zahajuje interakce s uživatelem tím, že zachycuje zprávy z Playgroundu. Slouží jako výchozí bod pro toky a umožňuje workflow zpracovávat vstupy jak ve formě textu, tak souborů.

Komponent Prompt ve FlowHunt

Zjistěte, jak komponenta Prompt ve FlowHunt umožňuje definovat roli a chování vašeho AI bota a zajistit relevantní a personalizované odpovědi. Přizpůsobte prompty a šablony pro efektivní, kontextově uvědomělé chatbot flow.

Generátor

Prozkoumejte komponentu Generátor ve FlowHunt—výkonné generování textu pomocí AI s vybraným LLM modelem. Snadno vytvářejte dynamické odpovědi chatbotů kombinováním promptů, volitelných systémových instrukcí a dokonce i obrázků jako vstupu, což z něj činí klíčový nástroj pro budování inteligentních konverzačních workflow.

Nástroj Wikipedia

Snadno si povídejte s jakoukoli stránkou Wikipedie pomocí AI agentů FlowHunt. Získejte stručná shrnutí, odkazy na zdroje a proměňte hodiny výzkumu v interaktivní poznatky.

AI Agent

Komponenta AI Agent ve FlowHunt posiluje vaše pracovní toky autonomním rozhodováním a schopností využívat nástroje. Využívá velké jazykové modely a propojuje se s různými nástroji k řešení úloh, plnění cílů a poskytování inteligentních odpovědí. Ideální pro tvorbu pokročilých automatizací a interaktivních AI řešení.

Widget Zpráva

Komponenta Widget Zpráva zobrazuje vlastní zprávy ve vašem workflow. Ideální pro uvítání uživatelů, poskytování instrukcí nebo zobrazování důležitých informací, podporuje formátování v Markdownu a lze ji nastavit tak, aby se zobrazila pouze jednou za relaci.

Chat Output

Objevte komponentu Chat Output ve FlowHunt—dokončete odpovědi chatbota pomocí flexibilních, vícedílných výstupů. Nezbytné pro hladké dokončení toku a tvorbu pokročilých, interaktivních AI chatbotů.

Spouštěč otevření chatu

Komponenta Spouštěč otevření chatu detekuje, kdy začne chatovací relace, což umožňuje workflow okamžitě reagovat, jakmile uživatel otevře chat. Spouští toky s úvodní zprávou, což je zásadní pro tvorbu responzivních, interaktivních chatbotů.

Popis flow

Účel a výhody

Přehled

RIG (Retrieval Interleaved Generator) Wikipedia Assistant je automatizovaný workflow navržený k zodpovídání uživatelských dotazů generováním počátečních odpovědí, identifikací potřebných věcných údajů, získáváním informací z Wikipedie a zpřesňováním svých odpovědí s přesnými citacemi pro každou část. Jeho hlavním cílem je poskytovat odpovědi opřené o ověřitelné zdroje a přesně specifikovat, které sekce a zdroje byly použity – což je zvlášť užitečné pro výzkum, ověřování faktů a vzdělávací účely.

Jak workflow funguje

  1. Zahájení chatu & uvítání

    • Po otevření chatovací relace je uživatel přivítán zprávou, která vysvětluje účel workflow: poskytovat spolehlivé odpovědi podložené zdroji. To pomáhá nastavit očekávání ohledně kvality a transparentnosti odpovědí.
  2. Přijetí uživatelského dotazu

    • Uživatel zadá otázku prostřednictvím chatovacího vstupu. Tento vstup je zachycen a předán k dalšímu zpracování.
  3. Vytvoření promptu

    • Workflow obsahuje šablonu promptu, která vezme uživatelskou otázku a vytvoří detailní zadání. Tento prompt instruuje systém, aby:
      • Vygeneroval návrh odpovědi, i když použije zástupná data.
      • U každé části odpovědi specifikoval, který externí zdroj (například Wikipedii) nebo interní databázi je třeba použít pro ověření a zpřesnění dané sekce.
      • Zahrnul vyhledávací dotazy pro Wikipedii za účelem získání správných informací pro každou sekci.

    Příklad:

    Uživatelský dotaz: Které země jsou na špici v oblasti obnovitelné energie?
    Návrh odpovědi: Mezi vedoucí země patří Norsko, Švédsko, Portugalsko [Vyhledat na Wikipedii: "Top Countries in renewable Energy"]...
    
  4. Generování počáteční odpovědi

    • Pomocí generátoru jazykového modelu systém vytvoří návrh odpovědi na základě promptu, přičemž zvýrazní, kde je třeba doplnit věcná data a které zdroje použít k ověření.
  5. Získání dat & zpřesnění odpovědi

    • AI agent obdrží návrh odpovědi a využije nástroj Wikipedie k vyhledání specifikovaných dotazů.
    • Pro každou část odpovědi agent získá relevantní věcná data z Wikipedie a nahradí návrh nebo zástupný obsah.
    • Každá část je zpřesněna tak, aby obsahovala přímý odkaz na konkrétní článek či sekci Wikipedie, což zajišťuje transparentnost a snadné ověření.

    Agent je instruován, aby se vyhýbal obecným nebo výplňovým frázím a soustředil se pouze na věcný, stručný obsah.

  6. Konečný výstup

    • Kompletně zpřesněná odpověď, kde je každá část ukotvena v konkrétním zdroji z Wikipedie (s odkazy uvedenými přímo v textu), je zobrazena uživateli v chatovacím rozhraní.

Struktura workflow

KrokKomponentaÚčel
1Spouštěč otevření chatuDetekuje novou chatovací relaci a spouští uvítací zprávu
2Widget zprávyZobrazuje úvodní pozdrav a instrukce
3Chatovací vstupPřijímá uživatelskou otázku
4Šablona promptuFormátuje prompt s instrukcemi pro návrh odpovědi + ukazatele zdrojů
5GenerátorVytváří počáteční návrh odpovědi (se zástupnými údaji)
6Nástroj WikipedieUmožňuje získávat data z Wikipedie
7AI agentZpřesňuje návrh, získává fakta, vkládá citace/odkazy
8Výstup chatuPředstavuje finální, podloženou odpověď uživateli

Klíčové vlastnosti a výhody

  • Transparentnost zdrojů: Každá část odpovědi jasně uvádí, která stránka nebo sekce Wikipedie byla použita, včetně přímých odkazů pro ověření uživatelem.
  • Automatizace & škálovatelnost: Workflow automatizuje proces návrhu, ověřování a zpřesňování odpovědí, takže je vhodný pro efektivní zpracování velkého množství dotazů.
  • Výstup na úrovni pro výzkum: Tím, že je každý údaj podložen ověřitelným externím zdrojem, systém produkuje odpovědi vhodné pro akademické, obchodní i profesionální využití.
  • Přizpůsobitelnost: V případě potřeby lze vedle Wikipedie připojit také interní znalostní databáze, což umožňuje adaptaci na firemní data.

Příklady využití

  • Vzdělávací asistenti: Poskytování odpovědí studentům s vždy uvedenými zdroji.
  • Boty pro ověřování faktů: Okamžité ověření informací a předložení zdrojů bez ručního hledání.
  • Zákaznická podpora: Poskytování informací o firmě nebo produktech s jasným původem dat.
  • Tvorba obsahu: Copywriteři a novináři mohou získat návrhy obsahu s vloženými referencemi pro další rozpracování.

Shrnutí

Tento workflow uživatelům poskytuje důvěryhodné a dobře zdrojované odpovědi díky střídání generování a vyhledávání. Je zvlášť užitečný tam, kde je klíčová faktická správnost, transparentnost a uvedení zdrojů. Modulární a automatizovaný návrh z něj činí vysoce škálovatelné řešení pro organizace, které chtějí automatizovat práci s rešeršemi a odpovídáním na dotazy ve velkém.

Nechte nás vybudovat váš vlastní AI tým

Pomáháme společnostem jako je ta vaše vyvíjet inteligentní chatboty, MCP servery, AI nástroje nebo jiné typy AI automatizace pro nahrazení lidské práce u opakujících se úkolů ve vaší organizaci.

Zjistit více

RIG Wikipedia Asistent Chatbot (Retrieval Interleaved Generator)
RIG Wikipedia Asistent Chatbot (Retrieval Interleaved Generator)

RIG Wikipedia Asistent Chatbot (Retrieval Interleaved Generator)

Objevte RIG Wikipedia Asistenta, nástroj navržený pro přesné vyhledávání informací z Wikipedie. Ideální pro výzkum a tvorbu obsahu, poskytuje rychlé, dobře dolo...

1 min čtení
AI Wikipedia +5
Nástroj Wikipedia
Nástroj Wikipedia

Nástroj Wikipedia

Snadno si povídejte s jakoukoli stránkou Wikipedie pomocí AI agentů FlowHunt. Získejte stručná shrnutí, odkazy na zdroje a proměňte hodiny výzkumu v interaktivn...

4 min čtení
AI Wikipedia +3