Durch semantische Suche mit KI können Sie ganz einfach Informationen aus privaten Wissensdatenbank-Dokumenten suchen und abrufen. Der Ablauf erweitert Benutzeranfragen, durchsucht mehrere Wissensquellen und präsentiert relevante Ergebnisse in einer benutzerfreundlichen Chat-Oberfläche.
Flows
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.
Paraphrasiert die Eingabe des Benutzers in mehrere alternative Anfragen, um die semantische Suche in der Wissensdatenbank mithilfe eines LLM-Prompts zu verbesse...
Paraphrasiere den eingegebenen Text in mehrere alternative Anfragen, um die semantische Suche in der Wissensdatenbank zu verbessern.
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.
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.
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.
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.
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.
Die Abfrageerweiterung in FlowHunt verbessert das Verständnis des Chatbots, indem Synonyme gefunden, Rechtschreibfehler korrigiert und konsistente, präzise Antworten auf Benutzeranfragen sichergestellt werden.
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).
Zeigen Sie relevante Dokumente direkt in den Antworten Ihres Chatbots mit dem Wissensquellen-Widget an. Diese Komponente stellt ausgewählte Wissensdokumente als optisch hervorgehobene Widgets dar und macht es den Nutzern leicht, während eines Gesprächs auf unterstützende Informationen zuzugreifen und diese zu überprüfen.
FlowHunt unterstützt Dutzende von Textgenerierungsmodellen, darunter Modelle von OpenAI. So verwenden Sie ChatGPT in Ihren AI-Tools und Chatbots.
Flow-Beschreibung
Dieser Workflow mit dem Titel „Semantische Suche“ ermöglicht es Nutzern, Informationen in ihrer privaten Wissensdatenbank mithilfe fortschrittlicher Sprachmodelle und semantischer Suchtechniken zu finden. Er durchsucht alle geplanten Domains, Dokumente und Q&A-Bereiche und automatisiert das Auffinden der relevantesten Informationen auf Benutzeranfragen.
Öffnet ein Benutzer die Chat-Oberfläche, wird folgende Willkommensnachricht ausgelöst:
👋 Willkommen beim Tool zur privaten Wissensdatenbank-Suche!
Ich helfe dir, Dokumente in deiner privaten Wissensdatenbank zu durchsuchen 📚. Ich durchsuche alle geplanten Domains, privaten Dokumente und Q&A-Bereiche, um die gewünschten Informationen zu finden.
Gib einfach deine Anfrage ein, und lass uns gemeinsam die Antworten finden! ✨🔍
Diese freundliche Nachricht orientiert die Nutzer und leitet sie dazu an, ihre Suchanfrage einzugeben.
Benutzereingabe:
Der Benutzer stellt eine Anfrage über das Chat-Eingabefeld.
Anfrageerweiterung:
gpt-4o-mini) generiert diese Komponente bis zu drei paraphrasierte oder semantisch ähnliche Anfragen.| Komponente | Zweck |
|---|---|
| Chat Input | Sammelt die Suchfrage des Nutzers |
| OpenAI LLM (gpt-4o-mini) | Generiert alternative Formulierungen der Anfrage |
| Anfrageerweiterung | Erstellt bis zu 3 Varianten der Suchanfrage |
<H1>-Überschriften liegt, um die Kontextrelevanz zu maximieren.| Schritt | Komponente | Ausgabetyp |
|---|---|---|
| Dokumente abrufen | Document Retriever | Rohdokumente |
| Ergebnisse formatieren | Document Widget | Nachricht |
| Anzeige für Nutzer | Chat Output | Chat-Nachricht |
flowchart LR
A[Chat Opened] --> B[Welcome Message]
B --> C[User Query Input]
C --> D[Query Expansion\n(OpenAI LLM)]
D --> E[Document Retriever]
E --> F[Document Widget]
F --> G[Chat Output]
Typische Anwendungsfälle:
Durch die Kombination aus semantischer Suche und Anfrageerweiterung mit LLMs stellt dieser Workflow sicher, dass Nutzer effizient auf relevante Informationen zugreifen und so Produktivität und Wissensfindung steigern können.
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