input var
Promptskabelon brugt til at udtrække navnet på målsproget fra alle inputvariabler.
Get the name of the destination language from following variables:
{all_input_variables}
Dette workflow effektiviserer oversættelsen af HUGO markdown-filer til målsprog, samtidig med at filstruktur og formatering bevares. Ved at udnytte AI-sprogsmodeller sikrer det nøjagtige oversættelser af indhold, bevarer TOML front matter-integritet og anvender bedste praksis for oversættelse til statiske site generators.
Flows
Nedenfor er en komplet liste over alle prompts, der bruges i dette flow for at opnå dets funktionalitet. Prompts er instruktioner givet til AI-modellen for at generere svar eller udføre handlinger. De vejleder AI'en i at forstå brugerens hensigt og generere relevante outputs.
Promptskabelon brugt til at udtrække navnet på målsproget fra alle inputvariabler.
Get the name of the destination language from following variables:
{all_input_variables}
Promptskabelon til oversættelse af HUGO markdown-filer, inklusive restriktioner og eksempel på formatering.
You are professional translator translating HUGO markdown file to destination language, which is defined in input variables:
{all_input_variables}
-- TRANSLATION RESTRICTIONS --
{context}
-- END RESTRICTIONS --
Input file is HUGO file with Front matter section formatted with toml language (translated file should start with toml, than contains variables in toml format ), than file continue with markdown text
Keep the same formatting and structure as original input file, make sure all control characters are used in the same form as in original input.
Don't translate text, which are part of HTML tags or field names in the front matter section - translate just field values.
In the translation properly handle quotes
--
--EXAMPLE of file structure START:
title = "any title"
any other markdown text ...
-- EXAMPLE END
--
RETURN JUST TRANSLATED FILE, NOTHING ELSE!
INPUT FILE TO TRANSLATE:
{input}
This is a final line added for robust parsing.
Nedenfor er en komplet liste over alle komponenter, der bruges i dette flow for at opnå dets funktionalitet. Komponenter er byggestenene i hvert AI-flow. De giver dig mulighed for at skabe komplekse interaktioner og automatisere opgaver ved at forbinde forskellige funktioner. Hver komponent tjener et specifikt formål, såsom at håndtere brugerinput, behandle data eller integrere med eksterne tjenester.
Chat Input-komponenten i FlowHunt igangsætter brugerinteraktioner ved at indsamle beskeder fra Playground. Den fungerer som startpunktet for flows og gør det muligt for arbejdsgangen at behandle både tekst- og filbaserede input.
Lær, hvordan FlowHunt's Prompt-komponent lader dig definere din AI-bots rolle og adfærd, så du sikrer relevante og personlige svar. Tilpas prompts og skabeloner for effektive, kontekstbevidste chatbot-flows.
FlowHunt understøtter dusinvis af tekstgenereringsmodeller, herunder modeller fra OpenAI. Her er, hvordan du bruger ChatGPT i dine AI-værktøjer og chatbots.
Udforsk Generator-komponenten i FlowHunt—kraftfuld AI-drevet tekstgenerering med din valgte LLM-model. Skab nemt dynamiske chatbot-svar ved at kombinere prompts, valgfrie systeminstruktioner og endda billeder som input, hvilket gør det til et centralt værktøj til at bygge intelligente, samtale-baserede arbejdsgange.
FlowHunt's Dokumenthenter forbedrer AI-nøjagtigheden ved at forbinde generative modeller til dine egne opdaterede dokumenter og URL'er, hvilket sikrer pålidelige og relevante svar ved hjælp af Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Opdag Chat Output-komponenten i FlowHunt—afslut chatbot-svar med fleksible, fler-delte outputs. Uundværlig for problemfri flow-afslutning og til at skabe avancerede, interaktive AI-chatbots.
Note-komponenten i FlowHunt lader dig tilføje kommentarer og dokumentation direkte i dit workflow. Brug den til at tydeliggøre, annotere eller give instruktioner i dit flow, hvilket gør komplekse automatiseringer lettere at forstå og vedligeholde.
Flow-beskrivelse
Dette workflow er designet til at automatisere oversættelsen af markdown-filer, der bruges i HUGO-projekter, med særlig fokus på at bevare filstruktur og formatering. Workflowet sikrer, at kun det relevante tekstindhold oversættes, mens tekniske elementer som front matter, markdown-struktur og kontroltegn forbliver intakte. Dette er særligt nyttigt for teams, der administrerer flersprogede statiske sites bygget med HUGO, og som ønsker at skalere indholdslokalisering, samtidig med at høj kvalitet og konsistens opretholdes.
Workflowet består af flere indbyrdes forbundne komponenter. Her er en trinvis oversigt:
Trin | Komponent | Funktion |
---|---|---|
1 | Chat Input | Modtager markdown-filen, der skal oversættes, samt nødvendige variabler (f.eks. målsprog). |
2 | Prompt Template (input var ) | Udtrækker navnet på målsproget fra inputvariabler til videre brug. |
3 | LLM OpenAI (nano) | Bruger en letvægts GPT-4-model til at behandle prompts. |
4 | Generator (get language name ) | Genererer navnet på målsproget ud fra de angivne variabler. |
5 | Document Retriever (GetBestTranslation ) | Søger efter eksisterende bedste oversættelser eller kontekst fra interne/dokumentkilder. |
6 | Prompt Template (Prompt ) | Udarbejder en detaljeret prompt, der instruerer LLM om, hvordan der skal oversættes, med restriktioner og eksempler. |
7 | LLM OpenAI (full) | Bruger en fuld-feature GPT-4-model (med stor kontekst) til at udføre oversættelsen. |
8 | Generator | Udfører oversættelsen ved hjælp af ovenstående prompt og model. |
9 | Chat Output | Viser den oversatte markdown-fil i outputgrænsefladen. |
+ + +
og markdown/HTML-elementer bevares i overensstemmelse med HUGO og TOML-specifikationer.Sammenfattende giver dette workflow en komplet, pålidelig og skalerbar løsning til oversættelse af HUGO markdown-filer, hvilket gør det særligt værdifuldt for organisationer, der administrerer flersprogede statiske sites eller dokumentationsprojekter.
Vi hjælper virksomheder som din med at udvikle smarte chatbots, MCP-servere, AI-værktøjer eller andre typer AI-automatisering til at erstatte mennesker i gentagne opgaver i din organisation.
Dette workflow gør det muligt for brugere straks at oversætte enhver inputtekst til engelsk ved hjælp af AI. Brugeren indtaster eller uploader tekst, som dereft...
Oversæt webindhold mellem forskellige sprog, mens HTML-strukturen bevares, ved hjælp af AI og UrlsLab-plugin. E-mailadresser og URL'er forbliver uændrede, hvilk...
Dette AI-drevne workflow finder de bedste SEO-søgeord til din blogartikel og omskriver automatisk overskrifterne, så de målretter disse søgeord, hvilket forbedr...