"Co dělá komponenta Následné otázky?"

"Generuje relevantní následné otázky na základě uživatelského vstupu, kontextu a historie chatu, což pomáhá uživatelům důkladněji prozkoumat témata."

"Mohu ovlivnit, kolik otázek se vygeneruje?"

"Ano, můžete nastavit počet generovaných následných otázek podle svých potřeb."

"Používá předchozí historii chatu?"

"Ano, zapojení historie chatu pomáhá komponentě vytvářet přesnější a kontextovější následné otázky."

"Které AI modely lze s touto komponentou použít?"

"Pro generování otázek můžete propojit jakýkoli podporovaný LLM (Large Language Model) ve FlowHunt."

"V jakých scénářích by měl být komponent Následné otázky použit?"

"Použijte jej v tocích, kde chcete uživatele vést k hlubšímu porozumění nebo dalšímu zkoumání, například u asistentů pro výzkum, chatbotů zákaznické podpory nebo vzdělávacích chatbotů."

Následné otázky

Automaticky generujte cílené následné otázky pomocí AI a kontextu chatu pro vedení hlubších a smysluplnějších konverzací.

AI Chatbot Automation Conversation

Popis komponenty

Jak komponenta Následné otázky funguje

Komponenta Následné otázky

Komponenta Následné otázky je navržena tak, aby uživatelům pomohla generovat podnětné následné otázky na základě zadaného kontextu, odpovědi a historie konverzace. Tato funkce je obzvláště cenná v AI řízených pracovních tocích, kde je důležité prohloubení porozumění tématu nebo objasnění nejasností – například v chatbotech, doučovacích systémech nebo nástrojích pro průzkum znalostí.

Co komponenta dělá?

Tato komponenta přijímá vstupní text (obvykle uživatelský dotaz nebo prohlášení) a pomocí jazykového modelu generuje seznam následných otázek, které by měl uživatel položit pro hlubší nebo jasnější pochopení tématu. Může využít další informace, jako je aktuální historie chatu, kontext a předchozí odpovědi, aby generovala přesnější a relevantnější otázky.

Vstupy

Komponenta podporuje několik vstupních polí, některá jsou volitelná a některá povinná. Zde je přehled:

Název vstupu	Typ	Povinné	Popis
Vstupní text	String (Zpráva)	Ano	Hlavní textový vstup (uživatelský dotaz nebo prohlášení), na jehož základě se generují otázky.
Historie chatu	InMemoryChatMessageHistory	Ne	Historie konverzace, která pomáhá modelu generovat lépe cílené následné otázky.
LLM	BaseChatModel	Ne	Jazykový model použitý pro generování otázek.
Odpověď	String (Zpráva)	Ne	Odpověď na vstupní text, která může zlepšit relevanci následných otázek.
Kontext	String (Zpráva)	Ne	Dodatečný kontext pro generování více zaměřených otázek.
Počet otázek	Integer	Ano	Určuje, kolik následných otázek má být vygenerováno. Výchozí hodnota je 5.
Systémová zpráva	String	Ne	Volitelná systémová zpráva pro úpravu nebo směrování promptu odeslaného jazykovému modelu.

Výstupy

Zpráva:
Výstupem této komponenty je zpráva (nebo soubor zpráv) obsahující vygenerované následné otázky.

Proč je to užitečné?

Zvýšení zapojení uživatelů: Navrhováním relevantních následných otázek tato komponenta pomáhá uživatelům hlouběji pronikat do témat a objevovat informace, které by je jinak nenapadly.
Zlepšení konverzačních toků: V chatbotech nebo virtuálních asistentech vybízí uživatele ke zpřesnění nebo rozvedení jejich dotazů, což činí interakce dynamičtějšími a informativnějšími.
Podpora učení a výzkumu: Ve vzdělávacích nebo výzkumných prostředích může vést studenty nebo badatele k lepším otázkám, což vede k lepšímu pochopení a kritickému myšlení.
Personalizace: Zohledněním historie chatu a kontextu jsou otázky přizpůsobené a kontextualizované, což zvyšuje jejich užitečnost a přesnost.

Příklady využití

Chatboti zákaznické podpory: Automaticky navrhují užitečné následné otázky zákazníkům podle jejich předchozích dotazů a odpovědí.
Vzdělávací doučovatelé: Pomáhají studentům tím, že jim kladou doplňující otázky, aby si lépe osvojili učivo.
Správa znalostí: Vedou uživatele v znalostních databázích nebo výzkumných prostředích k pokládání produktivních otázek.

Přehledová tabulka

Funkce	Přínos
Kontextová citlivost	Generuje relevantnější otázky
Nezávislost na modelu	Lze použít s různými LLM
Přizpůsobitelný výstup	Kontrola nad počtem a stylem otázek
Integrace historie	Zohledňuje předchozí konverzaci

Integrací komponenty Následné otázky můžete své AI pracovní toky učinit interaktivnějšími, informativnějšími a uživatelsky přívětivými.

Často kladené otázky

Co dělá komponenta Následné otázky?: Generuje relevantní následné otázky na základě uživatelského vstupu, kontextu a historie chatu, což pomáhá uživatelům důkladněji prozkoumat témata.
Mohu ovlivnit, kolik otázek se vygeneruje?: Ano, můžete nastavit počet generovaných následných otázek podle svých potřeb.
Používá předchozí historii chatu?: Ano, zapojení historie chatu pomáhá komponentě vytvářet přesnější a kontextovější následné otázky.
Které AI modely lze s touto komponentou použít?: Pro generování otázek můžete propojit jakýkoli podporovaný LLM (Large Language Model) ve FlowHunt.
V jakých scénářích by měl být komponent Následné otázky použit?: Použijte jej v tocích, kde chcete uživatele vést k hlubšímu porozumění nebo dalšímu zkoumání, například u asistentů pro výzkum, chatbotů zákaznické podpory nebo vzdělávacích chatbotů.

Vyzkoušejte Následné otázky ve FlowHunt

Vylepšete své AI toky přidáním dynamického generování následných otázek pro chytřejší a poutavější konverzace.

Vyzkoušet nyní Rezervovat demo

Zjistit více

Rozšíření dotazu

Rozšíření dotazu ve FlowHunt zlepšuje porozumění chatbotu tím, že vyhledává synonyma, opravuje pravopisné chyby a zajišťuje konzistentní a přesné odpovědi na už...

May 30, 2025 3 min čtení

AI Chatbot +3

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 workflo...

Jun 9, 2025 2 min čtení