KI-Agent
Ein KI-Agent, der sich mit Tools verbindet und Antworten basierend auf Benutzerfragen generiert, mit einem spezifischen Ziel-Prompt.
KI-Chatbot mit Echtzeit-Web- & Wissenssuche
Ein leistungsstarker KI-Chatbot, der Benutzerfragen in Echtzeit beantwortet, indem er Informationen von Google, Reddit, Wikipedia, Arxiv, Stack Exchange, YouTube, PubMed und Website-URLs abruft und zusammenfasst. Die Antworten enthalten Quellenangaben und eignen sich für Forschung, Lernen oder allgemeine Anfragen.
Flows
So funktioniert der KI-Flow
- Benutzer startet Chat.
- Der Benutzer öffnet die Chat-Oberfläche und kann eine Frage eingeben oder aus Beispiel-Fragen auswählen.
- Informationsbeschaffung aus mehreren Quellen.
- Der KI-Agent verbindet sich mit verschiedenen Tools, um Google, Wikipedia, Reddit, wissenschaftliche Arbeiten, Videos, Foren, PubMed und Website-URLs nach relevanten Informationen zu durchsuchen.
- KI-Agent fasst Antworten zusammen.
- Der KI-Agent sammelt, analysiert und synthetisiert Daten aus den verbundenen Quellen, um die Benutzeranfrage zu beantworten.
- Antwort wird dem Benutzer angezeigt.
- Der KI-Chatbot präsentiert dem Benutzer eine umfassende, quellenbasierte Antwort 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.
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.
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.
Button-Widget
Die Button-Widget-Komponente in FlowHunt verwandelt Text oder Eingaben in interaktive, anklickbare Schaltflächen innerhalb Ihres Workflows. Perfekt für die Erstellung dynamischer Benutzeroberflächen, das Sammeln von Nutzerentscheidungen und die Steigerung des Engagements in KI-gesteuerten Chatbots oder automatisierten Prozessen.
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.
KI-Agent
Die KI-Agent-Komponente in FlowHunt erweitert Ihre Workflows um autonome Entscheidungsfindung und die Fähigkeit zur Nutzung integrierter Tools. Sie nutzt große Sprachmodelle (LLMs) und verbindet sich mit verschiedenen Tools, um Aufgaben zu lösen, Ziele zu verfolgen und intelligente Antworten zu liefern. Ideal zum Erstellen fortschrittlicher Automatisierungen und interaktiver KI-Lösungen.
ArXiv-Tool
Führen Sie mühelos Unterhaltungen mit 2,4 Mio. wissenschaftlichen Artikeln mit dem ArXiv-Tool von FlowHunt und KI-Agenten. Revolutionieren Sie Ihre Forschung, indem Sie Anfragen mit prägnanten Antworten aus der ArXiv-Datenbank abgleichen, und erweitern Sie Ihren Chatbot mit anpassbaren Flows.
Reddit-Tool
Chatten Sie mühelos mit jedem Reddit-Thread mithilfe der KI-Agenten von FlowHunt. Lassen Sie sich Diskussionen sofort zusammenfassen, erhalten Sie Quelllinks und erkunden Sie Themen, ohne stundenlang manuell suchen zu müssen.
Stack Exchange Tool
Chatten Sie mühelos mit jeder Stack Exchange-Seite mithilfe von KI-Agenten. Erhalten Sie prägnante Antworten, Quelllinks und mehr. Verbessern Sie Ihre Suche mit dem FlowHunt-Tool!
YouTube-Suchwerkzeug
FlowHunts KI-gestütztes YouTube-Suchwerkzeug bietet personalisierte Video- und Creator-Empfehlungen. Gehen Sie über die Standard-YouTube-Suche hinaus und lassen Sie KI-Agenten die besten Creator und Inhalte für Ihre Interessen finden.
Wikipedia-Tool
Chatten Sie mühelos mit jeder Wikipedia-Seite mithilfe der AI Agents von FlowHunt. Erhalten Sie prägnante Zusammenfassungen, Quellverweise und verwandeln Sie stundenlange Recherche in interaktive Einblicke.
GoogleSearch-Komponente
Die GoogleSearch-Komponente von FlowHunt verbessert die Genauigkeit von Chatbots durch Retrieval-Augmented Generation (RAG) und ermöglicht den Zugriff auf aktuelles Wissen von Google. Steuern Sie die Ergebnisse mit Optionen wie Sprache, Land und Abfrage-Präfixen für präzise und relevante Ausgaben.
PubMed-Tool
Führen Sie mühelos Gespräche mit KI über mehr als 37 Millionen biomedizinische PubMed-Zitate und erhalten Sie prägnante Forschungserkenntnisse. Das PubMed-Tool von FlowHunt vereinfacht mit KI-Agenten den Zugang zur wissenschaftlichen Literatur.
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
Multi-Source KI-Antwortgenerator: Workflow-Beschreibung
Dieser Workflow erstellt einen fortschrittlichen KI-Chatbot, der Benutzerfragen beantworten kann, indem er Informationen aus mehreren Echtzeitquellen wie Google Search, Reddit, Wikipedia, StackExchange, PubMed, Arxiv, YouTube und jeder bereitgestellten URL abruft. Sein Hauptziel ist es, genaue, aktuelle Antworten zu liefern, einschließlich Links zu den Originalquellen, und so ein leistungsfähiger Assistent für Forschung, Lernen und allgemeine Informationssuche zu sein.
Benutzererlebnis
Beim Öffnen der Chat-Oberfläche werden die Nutzer mit einer freundlichen Willkommensnachricht und mehreren Beispiel-Fragen begrüßt, die als anklickbare Buttons präsentiert werden. Zum Beispiel:
- Was ist die Aminosäuresequenz des menschlichen Blutalbumins?
- Wer ist Napoléon?
- Was ist auf Reddit im Trend?
Die Nutzer können entweder auf einen dieser Buttons klicken, um Beispielinteraktionen zu sehen, oder eigene Fragen über das Chat-Eingabefeld stellen.
Workflow-Struktur
Der Workflow besteht aus mehreren miteinander verbundenen Komponenten, die wie folgt orchestriert werden:
| Komponente | Zweck |
|---|---|
| ChatOpenedTrigger | Erkennt das Öffnen des Chats und initialisiert die UI. |
| ButtonWidgets | Zeigt Beispiel-Fragen als Buttons für schnelle Interaktion. |
| ChatInputs/Outputs | Empfängt Benutzereingaben und zeigt KI-Antworten an. |
| KI-Agent | Der Orchestrator; empfängt Anfragen und wählt Tools aus. |
| Externe Tools/Plugins | Holt Informationen aus verschiedenen Quellen (siehe unten). |
Liste der verbundenen Datenquellen und Tools
Der KI-Agent kann auf folgende Quellen und APIs zugreifen und diese nutzen:
- Google Search: Ruft URLs und Inhalte aus dem Web ab.
- Reddit: Sucht nach aktuellen Beiträgen und Diskussionen.
- Wikipedia: Holt Zusammenfassungen für allgemeine Wissensfragen.
- StackExchange: Beantwortet Programmier- und Technikfragen.
- Arxiv: Findet wissenschaftliche Arbeiten und Studien.
- PubMed: Ruft biomedizinische und gesundheitsbezogene Literatur ab.
- YouTube: Sucht nach relevanten Videos.
- URL Retriever: Extrahiert Inhalte von jeder benutzerdefinierten URL.
Wie der Workflow funktioniert
- Initialisierung: Beim Öffnen des Chats werden zur Vereinfachung Beispiel-Fragen als Buttons angezeigt.
- Benutzeranfrage: Der Benutzer kann entweder einen Beispiel-Button anklicken oder eine eigene Frage eingeben.
- KI-Agent Verarbeitung: Der zentrale KI-Agent erhält die Frage und wählt je nach Art der Anfrage automatisch die passenden Datenquellen/Tools aus, um Informationen abzurufen.
- Datenaggregation: Der Agent sammelt Ergebnisse von einer oder mehreren Quellen (z.B. Wikipedia für Geschichte, PubMed für Medizin, StackExchange für Code usw.).
- Antwortgenerierung: Die KI formuliert eine prägnante, informative Antwort und fügt Links zu den Originalquellen hinzu.
- Anzeige: Die Antwort wird in der Chat-Oberfläche zur Ansicht für den Nutzer angezeigt.
Der Agent ist explizit angewiesen, nur Fragen zu beantworten und immer Links zu den Quellen anzugeben, um Transparenz und Überprüfbarkeit zu gewährleisten.
Vorteile für Skalierung und Automatisierung
- Echtzeit- und aktuelle Antworten: Durch die Nutzung von Live-Webquellen vermeidet der Chatbot veraltetes Wissen, wie es bei statischen KI-Modellen üblich ist.
- Breite Abdeckung: Von Wissenschaft bis Allgemeinwissen kann der Chatbot dank Multi-Tool-Integration eine Vielzahl von Anfragen bearbeiten.
- Automatisierung: Der KI-Agent entscheidet automatisch, welche Quelle(n) genutzt werden, was manuelle Recherche überflüssig macht.
- Effizienz in der Recherche: Nutzer sparen Zeit, indem sie zusammengefasste, referenzierte Antworten aus mehreren Plattformen an einem Ort erhalten.
- Skalierbarkeit: Dank des modularen Designs können bei Bedarf weitere Datenquellen oder spezialisierte Tools hinzugefügt werden, ohne den gesamten Flow neu zu gestalten.
Beispielanwendungen
- Studenten oder Forscher, die schnelle Antworten mit Referenzen benötigen.
- Entwickler, die nach Programmierlösungen oder Codebeispielen suchen.
- Jeder, der aktuelle Trends oder Expertenmeinungen aus Foren wie Reddit oder StackExchange erfahren möchte.
- Medizinische Fachleute oder Interessierte, die biomedizinische Literatur (über PubMed) abfragen.
- Allgemeine Nutzer, die Fakten aus vertrauenswürdigen Quellen überprüfen möchten.
Diagramm des Kernablaufs
- Chat geöffnet
↓
Beispiel-Fragen anzeigen
↓
Benutzer stellt Frage (per Eingabe oder Button)
↓
KI-Agent erhält Anfrage
↓
Externe Quellen werden ausgewählt & abgefragt
↓
Antwort wird zusammengefasst & mit Quellenlinks ausgegeben
↓
Antwort wird dem Nutzer angezeigt
Zusammengefasst schafft dieser Workflow einen vielseitigen, skalierbaren und automatisierten KI-Assistenten, der hochwertige, referenzierte Antworten liefern kann, indem er auf eine breite Palette von Echtzeitquellen zurückgreift. Das steigert Forschung, Lernen und Produktivität für Nutzer in unterschiedlichsten Bereichen erheblich.
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