Tool Calling Agent
Agent, der Tools aufruft und einen benutzerdefinierten Systemprompt verwendet, um das LLM bei der Beantwortung von Fragen zu YouTube-Video-Transkripten zu führe...
YouTube Video-Chatbot
Interagieren Sie mit jedem YouTube-Video, indem Sie mit dessen Transkript chatten. Extrahieren und durchsuchen Sie Videoinhalte sofort, um prägnante, KI-gestützte Antworten auf Ihre Fragen zum Video zu erhalten.
Flows
So funktioniert der KI-Flow
- Benutzer startet Chat.
- Der Workflow beginnt, wenn ein Benutzer die Chat-Oberfläche öffnet.
- Begrüßungsnachricht wird angezeigt.
- Eine Begrüßungsnachricht leitet den Benutzer an, eine YouTube-Video-URL einzugeben.
- YouTube-Transkript abrufen.
- Das System ruft das Transkript von der angegebenen YouTube-URL ab.
- KI-Agent beantwortet Fragen.
- Ein KI-Agent verwendet das Transkript, um Benutzeranfragen zum Videoinhalt zu beantworten.
- Antworten im Chat anzeigen.
- Der Benutzer erhält prägnante, KI-generierte Antworten direkt in der Chat-Oberfläche.
In diesem Flow verwendete Prompts
In diesem Flow verwendete Komponenten
Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller Komponenten, die in diesem Flow verwendet werden, um seine Funktionalität zu gewährleisten. Komponenten sind die Bausteine jedes KI-Flows. Sie ermöglichen es Ihnen, komplexe Interaktionen zu erstellen und Aufgaben zu automatisieren, indem verschiedene Funktionalitäten verbunden werden. Jede Komponente dient einem bestimmten Zweck, wie z.B. der Verarbeitung von Benutzereingaben, der Datenverarbeitung oder der Integration mit externen Diensten.
Chat-Öffnungs-Trigger
Die Komponente Chat-Öffnungs-Trigger erkennt, wenn eine Chat-Sitzung beginnt, sodass Workflows sofort reagieren können, sobald ein Nutzer den Chat öffnet. Sie startet Abläufe mit der ersten Chat-Nachricht und ist somit unerlässlich für den Aufbau reaktionsschneller, interaktiver Chatbots.
Nachrichten-Widget
Die Nachrichten-Widget-Komponente zeigt individuelle Nachrichten in Ihrem Workflow an. Ideal, um Nutzer zu begrüßen, Anweisungen zu geben oder wichtige Informationen darzustellen. Sie unterstützt Markdown-Formatierung und kann so eingestellt werden, dass sie pro Sitzung nur einmal erscheint.
Chat-Ausgabe
Entdecken Sie die Chat-Ausgabe-Komponente in FlowHunt – finalisieren Sie Chatbot-Antworten mit flexiblen, mehrteiligen Ausgaben. Unverzichtbar für nahtlose Flow-Abschlüsse und die Erstellung fortschrittlicher, interaktiver KI-Chatbots.
Chatverlauf-Komponente
Die Chatverlauf-Komponente in FlowHunt ermöglicht es Chatbots, sich an vorherige Nachrichten zu erinnern. So werden zusammenhängende Gespräche und ein verbessertes Kundenerlebnis gewährleistet, während Speicher und Token-Nutzung optimiert werden.
ChatInput
Die Chat Input-Komponente in FlowHunt initiiert Benutzerinteraktionen, indem sie Nachrichten aus dem Playground erfasst. Sie dient als Startpunkt für Flows und ermöglicht die Verarbeitung von Text- und dateibasierten Eingaben im Workflow.
Tool Calling Agent
Entdecken Sie den Tool Calling Agent in FlowHunt – eine fortschrittliche Workflow-Komponente, die es KI-Agenten ermöglicht, externe Tools intelligent auszuwählen und zu nutzen, um komplexe Anfragen zu beantworten. Perfekt für den Aufbau intelligenter KI-Lösungen, die dynamische Tool-Nutzung, iteratives Denken und die Integration mehrerer Ressourcen erfordern.
URL-Retriever
Entsperren Sie Webinhalte in Ihren Workflows mit der URL-Retriever-Komponente. Extrahieren und verarbeiten Sie mühelos Text und Metadaten aus beliebigen URL-Listen – einschließlich Webartikeln, Dokumenten und mehr. Unterstützt erweiterte Optionen wie OCR für Bilder, selektive Metadatenextraktion und anpassbares Caching, was sie ideal für den Aufbau wissensreicher KI-Flows und Automatisierungen macht.
Flow-Beschreibung
Zweck und Vorteile
Workflow-Überblick: Chat mit einem YouTube-Video
Dieser Workflow ermöglicht es Nutzern, interaktiv mit dem Transkript eines beliebigen YouTube-Videos zu chatten. Durch das einfache Bereitstellen einer YouTube-URL können Nutzer Fragen stellen und erhalten prägnante Antworten auf Basis des Video-Transkripts. Das System wurde entwickelt, um Langform-Video-Inhalte durch konversationelle KI leicht zugänglich und durchsuchbar zu machen.
Schritt-für-Schritt-Beschreibung des Workflows
1. Chat-Initialisierung und Benutzeranleitung
- Chat Opened Trigger: Der Workflow wird gestartet, wenn ein Benutzer den Chat öffnet. Dadurch wird der Prozess ausgelöst und die Oberfläche für die Interaktion vorbereitet.
- Begrüßungsnachricht: Ein Nachrichten-Widget zeigt eine freundliche Begrüßung an:
"👋 Willkommen beim Chat-mit-einem-YouTube-Video-Tool! Ich helfe dir dabei, lange YouTube-Videos in prägnante Antworten zu verwandeln🌐. Gib einfach die URL des YouTube-Videos ein und warte einen Moment. Ich sage dir Bescheid, wenn ich bereit bin, deine Fragen zu beantworten. ✨📹" - Nachrichtenausgabe: Die Begrüßungsnachricht wird dem Nutzer im Chat angezeigt und leitet ihn dazu an, eine YouTube-Video-URL einzugeben.
2. Benutzer-Eingabeverarbeitung
- Chat Input: Das System wartet auf die Eingabe des Nutzers, die typischerweise eine YouTube-Video-URL und eventuelle Folgefragen beinhaltet.
- Chat History: Alle vorherigen Chat-Nachrichten werden im Speicher gehalten, sodass kontextbezogene Antworten und fortlaufende, mehrteilige Gespräche möglich sind.
3. Video-Transkript-Abruf
- URL Retriever: Wenn eine YouTube-URL angegeben wird, verwendet der Workflow einen URL-Content-Retriever-Knoten, um das Transkript (oder andere verfügbare Textinhalte) aus dem Video zu extrahieren. Dieser Knoten ist so konfiguriert, dass er bis zu 30.000 Tokens verarbeiten kann, wodurch auch lange Videos unterstützt werden.
4. Agentenbasierte Q&A
- Tool Calling Agent:
- Der Agent wird angewiesen, als professioneller YouTube-Researcher und persönlicher Assistent zu agieren.
- Nach Erhalt einer Nutzeranfrage verwendet der Agent das Transkript (vom URL Retriever bezogen) als Wissensbasis.
- Der Systemprompt stellt sicher, dass der Agent prägnante, genaue Antworten liefert und keine Informationen „halluziniert“, falls die Antwort nicht im Transkript zu finden ist.
- Der Agent nutzt die Chat-Historie, um den Kontext über mehrere Fragen hinweg zu behalten.
- Antwortausgabe: Die Antwort des Agenten wird dem Nutzer in der Chat-Oberfläche ausgegeben und schließt damit den Kreis für jede Frage.
Workflow-Struktur
| Schritt | Komponente | Zweck |
|---|---|---|
| 1. Chat-Start | ChatOpenedTrigger, MessageWidget | Begrüßung und Anweisungen für den Nutzer |
| 2. Benutzereingabe | ChatInput, ChatHistory | Erfassung von Nutzerfragen und Speicherung des Gesprächsverlaufs |
| 3. Transkript-Abruf | URLContent | Extraktion des Transkripts aus dem YouTube-Video |
| 4. Q&A-Agent | ToolCallingAgent | Beantwortung von Nutzerfragen mithilfe von Transkript und Chat-Kontext |
| 5. Ausgabe | ChatOutput | Anzeige von Nachrichten und Antworten für den Nutzer |
Vorteile & Anwendungsfälle
- Skalierbarkeit: Dieser Workflow ermöglicht es jedem, mit potenziell unbegrenzt vielen YouTube-Videos zu interagieren, ohne das Transkript manuell lesen zu müssen.
- Automatisierung: Der Prozess des Extrahierens von Transkripten und Beantwortens von Fragen ist vollständig automatisiert und spart Stunden manueller Arbeit.
- Verbesserte Zugänglichkeit: Nutzer können schnell Antworten aus langen Bildungs-, Vortrags- oder Dokumentarvideos erhalten, ohne den gesamten Inhalt ansehen zu müssen.
- Wissenssicherung: Kontextbewusster, mehrteiliger Chat bewahrt den Gesprächsfluss und unterstützt komplexere Anfragen und Rückfragen.
Beispielhafte Anwendungsfälle
- Schnelle Zusammenfassung von Schlüsselpunkten aus einem langen Interview oder einer Dokumentation.
- Nach Definitionen, Erklärungen oder Klarstellungen zu bestimmten Videoteilen fragen.
- Extrahieren von Listen, Zeitplänen oder anderen strukturierten Informationen aus Videoinhalten.
- Unterstützung bei der Recherche, indem schnelles Q&A über mehrere Videoquellen hinweg ermöglicht wird.
Fazit
Dieser Workflow bringt leistungsstarke Automatisierung und KI-gestützte Konversation in YouTube-Video-Inhalte und ist damit ein wertvolles Tool für Lehrkräfte, Forschende, Studierende und Content-Konsumenten, die aus Videos einen Mehrwert ziehen möchten, ohne manuelle Arbeit leisten zu müssen. Er kann einfach skaliert und für verschiedene Videoarten generalisiert werden, um Produktivität und Zugänglichkeit zu maximieren.
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