Prompt
Opret en promptskabelon med dynamiske variabler ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).
Translete following text from {source_lang} to {target_lang}:
{input}
Professionel HTML Tekstoversætter med UrlsLab
Oversæt webindhold mellem forskellige sprog, mens HTML-strukturen bevares, ved hjælp af AI og UrlsLab-plugin. E-mailadresser og URL’er forbliver uændrede, hvilket sikrer præcise, kontekstbevidste oversættelser til flersprogede websites eller indholdsteams.
Flows
Sådan fungerer AI-flowet
- Modtag Tekstinput.
- Brugeren indsender tekst (med HTML), der skal oversættes.
- Forbered Oversættelsesprompt.
- Konstruer en prompt med kilde- og målsprog, og angiv hvilke dele (som e-mails og URL'er) der skal forblive uændrede.
- Generér Oversættelse.
- En AI-model oversætter teksten, mens HTML bevares og e-mails/URL'er udelades fra oversættelsen.
- Vis Oversat Output.
- Den oversatte tekst, med original struktur og beskyttede elementer, vises for brugeren.
Prompts brugt i dette flow
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.
Komponenter brugt i dette flow
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.
ChatInput
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.
Prompt-komponent i FlowHunt
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.
Generator
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.
Chat Output
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.
Flow-beskrivelse
Formål og fordele
Denne arbejdsgang automatiserer processen med at oversætte tekst mellem sprog, mens den oprindelige HTML-struktur bevares, hvilket gør den ideel til oversættelse af webindhold, e-mails eller enhver struktureret tekst, hvor formateringsintegritet er afgørende. Den er især nyttig for professionelle, webmastere og indholdsteams, der har brug for at lokalisere websider eller dokumenter i stor skala, idet URL’er og e-mailadresser forbliver uændrede, og outputtet er rent og klar til brug.
Formål og Anvendelighed
- Professionel Oversættelse: Konverterer tekst fra et angivet kildesprog til et målsprog.
- Bevarer HTML-struktur: Sikrer, at HTML-formateringen af inputteksten bevares i det oversatte output.
- Bevarer URL’er & E-mails: E-mailadresser og URL’er i teksten forbliver intakte og oversættes ikke, hvilket sikrer fungerende links og kontaktinformation.
- Intet Ekstra Output: Flowet genererer kun den oversatte tekst—ingen kommentarer, ekstra indhold eller formateringsændringer tilføjes.
- Integration med UrlsLab: Ideel til scenarier, hvor du vil kombinere oversættelse med UrlsLab WordPress-plugin, hvilket muliggør strømlinede web-localiseringsarbejdsgange.
Trin-for-trin Proces
| Trin | Komponent | Funktionalitet |
|---|---|---|
| 1 | Chat Input | Brugeren indtaster teksten, der skal oversættes, sammen med kilde- og målsprog. |
| 2 | Prompt Template | Arbejdsgangen opretter en dynamisk prompt ved hjælp af input og sprogparametre, og instruerer LLM i opgaven. |
| 3 | Generator (LLM) | Prompten behandles af en Sproglig Model, som udfører oversættelsen i henhold til de strenge regler. |
| 4 | Chat Output | Den oversatte besked vises for brugeren, klar til brug eller videre integration. |
Detaljeret Flowstruktur
- Input: Brugeren indtaster teksten, der skal oversættes, via Chat Input-noden. Dette kan inkludere HTML-indhold, websideudsnit eller enhver struktureret tekst.
- Promptgenerering: Prompt Template-noden sammensætter en oversættelsesprompt, hvor dynamiske variabler for kildesprog, målsprog og brugerens input indsættes.
- Tekstgenerering: Generator-noden sender prompten til en stor sproglig model (LLM), som udfører oversættelsen og sikrer, at HTML-tags, URL’er og e-mailadresser forbliver uændrede.
- Outputlevering: Resultatet fra LLM sendes til Chat Output-noden, som præsenterer den oversatte og strukturelt bevarede tekst for brugeren.
Hvorfor Denne Arbejdsgang er Nyttig for Skalering og Automatisering
- Effektivitet: Eliminerer manuel kopiering, indsættelse og omformatering ved at automatisere oversættelse og bevare vigtige webstrukturer.
- Konsistens: Sikrer, at oversættelser følger strenge regler, hvilket reducerer risikoen for ødelagte links eller fejlagtig formatering, som ofte ses ved masse- eller manuel oversættelse.
- Skalerbarhed: Kan integreres i større pipelines eller aktiveres i bulk, så teams hurtigt kan lokalisere mange sider eller dokumenter.
- Sømløs Integration: Fungerer godt med værktøjer som UrlsLab, hvilket gør den velegnet til automatisering af oversættelsesopgaver i WordPress eller andre webmiljøer.
Eksempler på Anvendelse
- Oversættelse af blogindlæg eller artikler til flersprogede websites uden at ødelægge HTML-strukturen.
- Lokalisering af UI-tekst i webapplikationer, hvor links og kontaktinformation skal forblive funktionelle.
- Masseoversættelse af e-mails eller nyhedsbreve, hvor adresser og hyperlinks bevares.
Sammenfattende samler denne arbejdsgang oversættelsespræcision, strukturel bevarelse og automatisering, hvilket gør den til et uundværligt værktøj for alle, der har brug for pålidelig, skalerbar og integrationsvenlig sprogoversættelse—særligt til webindhold.
Lad os bygge dit eget AI-team
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.
Lær mere
Videotransskript-udtrækker
Generér transskriptioner fra videoer ved at udtrække undertekster fra angivne URL’er. Nyttigt til hurtigt at få læsbar tekst fra onlinevideoer med ikke-automati...
2 min læsning
E-mail- & Fildataudtræk til CSV
Dette workflow udtrækker og organiserer nøgleinformation fra e-mails og vedhæftede filer, benytter AI til at behandle og strukturere dataene og leverer resultat...
3 min læsning
Website Læselighedsanalyse
Analyser læseligheden af enhver hjemmeside ved at indtaste dens URL. Dette workflow henter indholdet fra den angivne URL og vurderer læseligheden ved hjælp af f...
2 min læsning