Generator
Text mithilfe des Eingabe-Prompts und des ausgewählten LLM-Modells generieren.
Bild-Q&A-Chatbot
Ein Chatbot, der es Nutzern ermöglicht, Bilder hochzuladen und Fragen zu deren Inhalt zu stellen. Mithilfe von OCR und visueller Erkennung analysiert er das Bild und liefert relevante Antworten über eine interaktive Chat-Oberfläche.
Flows
So funktioniert der KI-Flow
- Benutzer öffnet Chat.
- Die Chat-Oberfläche wird geöffnet und eine Willkommensnachricht für den Benutzer ausgelöst.
- Benutzer lädt Bild hoch oder sendet Nachricht.
- Der Benutzer sendet ein Bild und/oder eine Frage über das Chat-Eingabefeld.
- Bild und Frage werden verarbeitet.
- Das System empfängt das Bild und die Frage und bereitet sie für die Analyse vor.
- Inhalt wird mit OCR & visueller Erkennung analysiert.
- Das hochgeladene Bild und die Frage werden mit KI und OCR analysiert, um relevante Informationen zu extrahieren.
- Antworten werden im Chat geliefert.
- Der Chatbot antwortet dem Benutzer im Chat mit Informationen zum Bild.
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-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.
Generator
Entdecken Sie die Komponente Generator in FlowHunt – leistungsstarke, KI-gesteuerte Textgenerierung mit Ihrem gewählten LLM-Modell. Erstellen Sie mühelos dynamische Chatbot-Antworten, indem Sie Prompts, optionale Systemanweisungen und sogar Bilder als Eingabe kombinieren. So wird es zu einem zentralen Werkzeug für den Aufbau intelligenter, konversationeller Workflows.
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.
Flow-Beschreibung
Zweck und Vorteile
Workflow-Beschreibung: Fragenbeantwortung aus Bildern
Übersicht
Dieser Workflow implementiert einen Chatbot, der es Nutzern ermöglicht, ein Bild hochzuladen und Fragen zu dessen Inhalt zu stellen. Mithilfe einer Kombination aus optischer Zeichenerkennung (OCR) und visueller Erkennungstechnologien analysiert der Chatbot das Bild und liefert präzise, kontextabhängige Antworten. Diese Automatisierung ist besonders wertvoll, wenn Aufgaben skaliert werden sollen, bei denen Nutzer Informationen aus Bildern extrahieren oder auf visuelle Daten konversationsbasiert zugreifen müssen.
Schritt-für-Schritt-Ablauf
Chat-Initialisierung
- Wenn die Chat-Sitzung gestartet wird, löst der Workflow eine Willkommensnachricht über das Message Widget aus.
- Die Nachricht stellt den Nutzern die Fähigkeiten des Chatbots vor und erklärt, dass sie Bilder hochladen und Fragen zu deren Inhalt stellen können.
Verarbeitung der Benutzereingabe
- Nutzer können mit dem Chatbot interagieren, indem sie:
- Eine Frage zu einem Bild eingeben.
- Eine Bilddatei hochladen.
- Der Chat Input-Knoten erfasst sowohl die Frage (Textnachricht) als auch das hochgeladene Bild (Dateiupload).
- Nutzer können mit dem Chatbot interagieren, indem sie:
Verarbeitung von Bild und Frage
- Der Generator-Knoten erhält:
- Das hochgeladene Bild (für OCR/visuelle Erkennung).
- Die Frage des Nutzers (als Kontext für das große Sprachmodell).
- Der Generator analysiert das Bild, extrahiert Informationen (z. B. Text per OCR oder visuelle Merkmale) und formuliert eine passende Antwort auf die Frage.
- Der Generator-Knoten erhält:
Antwortübermittlung
- Die vom Modell generierte Antwort wird an einen Chat Output-Knoten weitergeleitet, der die Antwort im Chatfenster anzeigt.
- Falls ein Bild hochgeladen wurde, kann dieses ebenfalls im Chat zur Referenz angezeigt werden.
Workflow-Struktur
Hier eine vereinfachte Struktur des Workflows:
| Schritt | Knotentyp | Funktion |
|---|---|---|
| Chat geöffnet | ChatOpenedTrigger | Löst die Willkommensnachricht aus |
| Willkommensnachricht anzeigen | MessageWidget | Zeigt Einführung und Anweisungen |
| Nachricht an Nutzer anzeigen | ChatOutput | Präsentiert die Willkommensnachricht im Chat |
| Nutzer gibt Frage ein / lädt Bild hoch | ChatInput | Erfasst Benutzereingabe (Text & Bilddatei) |
| Bild & Frage verarbeiten | Generator | Führt OCR/visuelle Erkennung durch, beantwortet |
| Generierte Antwort (und Bild) anzeigen | ChatOutput | Zeigt die Antwort (und ggf. das Bild) dem Nutzer |
Vorteile und Anwendungsfälle
- Automatisierung & Skalierbarkeit: Dieser Workflow automatisiert das Extrahieren von Informationen aus Bildern und ermöglicht schnelle, konsistente Antworten auf visuelle Fragen ohne menschliches Zutun.
- Vielseitigkeit: Nützlich für Kundensupport, Lernwerkzeuge, Dokumentenanalyse und überall dort, wo Nutzer Bilder abfragen oder verstehen möchten.
- Verbesserte Nutzererfahrung: Bietet eine konversationelle Oberfläche und ermöglicht so eine intuitive Interaktion mit komplexen Bildanalysetools.
- Nahtlose Integration: Das modulare, knotenbasierte Design erlaubt die zukünftige Erweiterung oder Integration fortschrittlicher Erkennungsmodelle.
Beispielanwendungen
- Dokumentendigitalisierung: Nutzer laden Fotos von Dokumenten hoch und fragen nach Zusammenfassungen oder bestimmten Details.
- Produktsupport: Kunden senden Bilder von Produkten und erkundigen sich nach Spezifikationen oder Problemen.
- Lernwerkzeuge: Studierende laden Diagramme oder Grafiken hoch und stellen erklärende Fragen.
Durch die Automatisierung der visuellen Fragenbeantwortung mit diesem Workflow können Unternehmen leistungsstarke Bildanalysetools einer breiten Zielgruppe zugänglich machen, manuellen Aufwand reduzieren und schnellere, intelligentere Antworten im großen Maßstab liefern.
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