Absatzgenerator für verwandte Artikel
Erzeugt automatisch einen kurzen, ansprechenden Absatz für Ihre Website, der Links zu den relevantesten verwandten Artikeln enthält. Dieser KI-gestützte Workflow analysiert die Inhalte Ihrer Website, um weiterführende Lektüre zu empfehlen und so die Nutzerbindung und die Sitzungsdauer zu erhöhen.
Flows
So funktioniert der KI-Flow
- Erfassung der Benutzereingabe.
- Das Thema oder die URL vom Benutzer sammeln, um den aktuellen Seitenkontext zu bestimmen.
- Abruf relevanter Artikel.
- Durchsuchen der Wissensdatenbank der Website nach den relevantesten Artikeln zum angegebenen Thema oder zur URL.
- Analyse und Extraktion von Schlüsselwörtern.
- Zentrale Themen und Schlüsselwörter aus den abgerufenen Artikeln extrahieren, um die besten Kandidaten für Verlinkungen zu identifizieren.
- Absatz zu verwandten Artikeln generieren.
- Mit KI einen kurzen, leicht lesbaren Absatz generieren, der Links zu den relevantesten Artikeln integriert und so zur weiteren Erkundung anregt.
- Generierten Absatz anzeigen.
- Den generierten Absatz mit eingebetteten Artikellinks dem Benutzer zur sofortigen Verwendung auf der Website präsentieren.
In diesem Flow verwendete Prompts
Nachfolgend finden Sie eine vollständige Liste aller in diesem Flow verwendeten Prompts, um dessen Funktionalität zu gewährleisten. Prompts sind die Anweisungen, die dem KI-Modell gegeben werden, um Antworten zu generieren oder Aktionen auszuführen. Sie leiten die KI dabei, die Absicht des Benutzers zu verstehen und relevante Ausgaben zu generieren.
Prompt
Prompt, um das LLM anzuweisen, einen lesbaren, prägnanten Absatz mit Markdown-Links zu verwandten Artikeln für eine Webseite zu schreiben.
you are skilled copywriter with strong focus on easy readability of text you write.
Don't use sophisticated words - it should be easy to understand.
Focus on detailed information. Don't use phrases like "In todays fast changing world...", "In today's complex...", "is a crucial step", "plays significant role", "fast-paced...", "pivotal role", "In the ever-evolving landscape of" or "In the realm of ...", always cut to the point without useless conclusions or intros.
Write paragraph for web page with url "{input}".
Paragraph should give hint to visitor what he should read as next after reading the current page.
For each related article pick the most relevant keyword to the article and make it a link (markdown format).
Incorporate in the paragraph links to each article in the list.
In Context is list of the most relevant pages to current page, current page can be included as well.
Don't list current page in the paragraph as related article.
--- MOST RELATED ARTICLES ---
{context}
--- END OF RELEVANT ARTICLES ---
Write paragraph in the same language as language of related documents.
Paragraph should have 2 sentences for each related document.
If there are no related articles, return just one space character as the answer
Prompt
Prompt, um eine Liste nützlicher Schlüsselwörter und Kontext für weitere LLM-Schritte zu generieren.
Useful keywords:
{input}
---
{context}
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.
Dokumenten-Retriever
FlowHunts Dokumenten-Retriever verbessert die Genauigkeit von KI, indem generative Modelle mit Ihren eigenen aktuellen Dokumenten und URLs verbunden werden. So erhalten Sie zuverlässige und relevante Antworten durch Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Prompt-Komponente in FlowHunt
Erfahren Sie, wie die Prompt-Komponente von FlowHunt es ermöglicht, die Rolle und das Verhalten Ihres KI-Bots zu definieren und so relevante, personalisierte Antworten sicherstellt. Passen Sie Prompts und Vorlagen an, um effektive, kontextbewusste Chatbot-Flows zu erstellen.
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.
Keyword-Frequenz-Bewertung
Analysieren Sie Ihre Texte, um die häufigsten und bedeutendsten Schlüsselwörter mit der Keyword-Frequenz-Bewertungskomponente in FlowHunt zu entdecken. Extrahieren Sie automatisch Top-Schlüsselwörter, filtern Sie häufige Stoppwörter heraus und passen Sie die Ergebnisse anhand von Häufigkeit, Wortlänge und Keyword-Überschneidungen an – ideal für Textanalyse, Informationsextraktion und Content-Zusammenfassungs-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.
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-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.
Flow-Beschreibung
Zweck und Vorteile
Verwandte Artikel – Absatzgenerator: Workflow-Beschreibung
Dieser Workflow ist darauf ausgelegt, automatisch einen kurzen, ansprechenden Absatz für eine bestimmte Webseite oder ein Thema zu generieren. Der erzeugte Absatz enthält Links zu den relevantesten Artikeln Ihrer Website und hilft Besuchern, nahtlos zu verwandten Inhalten zu navigieren. Diese Automatisierung eignet sich besonders, um den Aufbau von „Verwandte Artikel“-Abschnitten zu skalieren, die Nutzerbindung zu erhöhen und das SEO durch effiziente und konsistente interne Verlinkung zu verbessern.
Workflow-Überblick
Der Prozess lässt sich in folgende Schritte gliedern:
Benutzerinteraktion & Begrüßung
- Beim Öffnen des Chats wird der Benutzer mit einer Willkommensnachricht begrüßt. Diese erklärt den Zweck des Tools und fordert den Benutzer auf, ein Thema oder eine URL einzugeben.
Eingabeverarbeitung
- Der Benutzer gibt ein Thema oder eine Webseiten-URL über ein Chat-Eingabefeld ein.
Erster Dokumentenabruf
- Das System ruft das relevanteste Dokument aus der Wissensdatenbank Ihrer Website ab, wobei die Benutzereingabe als Suchanfrage dient. So erhält der Workflow einen ersten Kontext zum Thema.
Prompt-Erstellung (Kontextualisierung)
- Eine Prompt-Vorlage kombiniert die Eingabe des Benutzers und das/die abgerufene(n) Dokument(e), um eine kontextbezogene Anfrage zu erstellen.
Abruf verwandter Artikel
- Mit dem kontextualisierten Prompt ruft das System bis zu 6 der relevantesten Artikel ab (ohne die aktuelle Seite), wobei eine zweite Dokumentenabfrage verwendet wird. Die Inhaltsstruktur (H1-H4) wird berücksichtigt, um die Relevanz sicherzustellen.
Prompt zur Absatzgenerierung
- Eine verfeinerte Prompt-Vorlage wird für den KI-Generator vorbereitet. Diese Vorlage weist das Sprachmodell an:
- Als fähiger, leicht verständlicher Texter zu schreiben.
- Generische oder zu ausgefeilte Sprache zu vermeiden.
- Einen Absatz mit 2 Sätzen pro verwandtem Artikel zu schreiben.
- Das relevanteste Schlüsselwort jedes Artikels als Markdown-Link zu verwenden.
- Die aktuelle Seite aus den verwandten Artikeln auszuschließen.
- Die Ausgabe in der gleichen Sprache wie die verwandten Artikel zu liefern.
- Falls keine verwandten Artikel gefunden werden, nur ein einzelnes Leerzeichen als Antwort zu liefern.
- Eine verfeinerte Prompt-Vorlage wird für den KI-Generator vorbereitet. Diese Vorlage weist das Sprachmodell an:
Schlüsselwort-Extraktion
- Die abgerufenen verwandten Artikel werden auf die Häufigkeit von Schlüsselwörtern analysiert, um die nützlichsten Begriffe als Ankertext für Links im finalen Absatz zu identifizieren.
Zusammenstellung des finalen Prompts
- Eine weitere Prompt-Vorlage integriert die wichtigsten Schlüsselwörter und den Kontext für den KI-Generator.
KI-Generierung
- Ein Textgenerierungsmodell (LLM) verarbeitet den Prompt und gibt den finalen Absatz mit eingebetteten Links zu verwandten Artikeln aus.
Ausgabeanzeige
- Der generierte Absatz wird dem Benutzer als Chat-Nachricht angezeigt und ist sofort für Ihre Website einsatzbereit.
Workflow-Struktur (Tabelle)
| Schritt | Komponente | Zweck |
|---|---|---|
| 1. Chat geöffnet | ChatOpenedTrigger + MessageWidget | Benutzer begrüßen und Funktionalität vorstellen |
| 2. Benutzereingabe | ChatInput | Thema oder URL vom Benutzer erfassen |
| 3. Hauptdokument abrufen | DocumentRetriever (1 Dokument) | Relevantestes Dokument für den Kontext finden |
| 4. Ersten Prompt bauen | PromptTemplate | Eingabe und Kontext für weitere Abfragen kombinieren |
| 5. Verwandte abrufen | DocumentRetriever (6 Dokumente) | Bis zu 6 relevante verwandte Artikel erhalten |
| 6. Absatz-Prompt vorbereiten | PromptTemplate (detaillierte Anweisung) | KI anweisen, wie der Absatz mit Links zu generieren ist |
| 7. Schlüsselwörter extrahieren | KeywordFrequencyEvaluator | Wichtigste Schlüsselwörter für Ankertext finden |
| 8. Finalen Prompt zusammenstellen | PromptTemplate | Schlüsselwörter und Kontext für die KI-Generierung zusammenführen |
| 9. Absatz generieren | Generator (LLM) | Absatz zu verwandten Artikeln generieren |
| 10. Ausgabe anzeigen | ChatOutput | Ergebnis dem Benutzer präsentieren |
Warum das nützlich ist
Skalierbarkeit:
Automatisiert die Erstellung von Absätzen zu verwandten Artikeln für jede Seite oder jedes Thema und spart redaktionellen Aufwand.Konsistenz:
Stellt sicher, dass jede Seite einen einheitlich formatierten, hochwertigen Bereich für verwandte Artikel erhält.SEO & Nutzerbindung:
Intelligente interne Verlinkung durch relevante Schlüsselwörter als Ankertext unterstützt das SEO. Ansprechende, kontextbezogene Empfehlungen halten Nutzer länger auf Ihrer Website.Lokalisierung:
Der Absatz wird in derselben Sprache wie die verwandten Artikel generiert und unterstützt damit mehrsprachige Websites.Anpassbarkeit:
Die Prompts sind so gestaltet, dass generische Fülltexte vermieden werden und sich auf umsetzbare, hilfreiche Empfehlungen für Leser konzentrieren.
Ideale Anwendungsfälle
- Blogs oder Nachrichtenseiten, die automatische „Was als Nächstes lesen?“-Absätze wünschen.
- E-Commerce-Websites, die verwandte Ratgeber oder Produktseiten vorschlagen möchten.
- Wissensdatenbanken oder Dokumentationsseiten, die Nutzer zu verwandten Hilfethemen führen.
- Jede Website mit umfangreicher Bibliothek, die Navigation und SEO mit minimalem manuellem Aufwand verbessern möchte.
Automatisierungs-Flow-Diagramm (Vereinfacht)
flowchart LR
A[Benutzer öffnet Chat] --> B[Willkommensnachricht]
B --> C[Benutzer gibt Thema oder URL ein]
C --> D[Hauptdokument für Kontext abrufen]
D --> E[Kontextbezogenen Prompt bauen]
E --> F[Verwandte Artikel abrufen (bis zu 6)]
F --> G[Wichtigste Schlüsselwörter extrahieren]
G --> H[KI-Prompt mit Links/Schlüsselwörtern erstellen]
H --> I[KI generiert Absatz]
I --> J[Absatz dem Benutzer anzeigen]
Zusammenfassung
Dieser Workflow nutzt Dokumentenabruf, Prompt-Engineering, Schlüsselwortanalyse und generative KI, um die Erstellung hochwertiger, verlinkter Absätze „Verwandte Artikel“ zu automatisieren. Er ist eine robuste Lösung für jede inhaltsreiche Website, die interne Verlinkung und Nutzerbindung skalieren und optimieren möchte – mit minimalem Aufwand.
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