
Sofortiger Textübersetzer ins Englische
Dieser Workflow ermöglicht es Nutzern, beliebigen eingegebenen Text sofort mithilfe von KI ins Englische zu übersetzen. Nutzer geben Text ein oder laden ihn hoc...

Die Chat-Ausgabe-Komponente in FlowHunt finalisiert Chatbot-Antworten mithilfe verbundener Komponenten und ermöglicht komplexe, mehrteilige Antworten sowie einen reibungslosen Abschluss des Flows.
Komponentenbeschreibung
Flows are a versatile tool that allows you to connect many variations of components. That’s why you need a way to tell the bot you’re done creating, and it’s time for it to craft an answer based on the connected components.
The Chat Output component is how you tell the chatbot to start crafting an answer based on the connected components. One flow can have several outputs coming together in a single reply. For example, one output generates a text answer from AI, while a second one adds relevant links from your knowledge base.
Always being at the end of the chain, it doesn’t connect to anything, but any component that outputs text can connect to it. To see the options, just hover over the connector handle.
The Chat Output component accepts the following inputs:
| Input Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
| Text | Message (str) | Yes | The main message text to be displayed in the chat output. |
| Images | Attachment | No | Images to be shown alongside the message in the output. |
| Data Template | str | No | (Advanced) Template for converting data to text. If left empty, defaults to the data’s ’text’ key. Useful for custom formatting. |
The component produces the following output:
| Output Name | Type | Description |
|---|---|---|
| Message | Message | The processed chat message (including images if provided), ready to be displayed in the UI. |
Each flow can only contain a single Chat Input component but may contain various outputs. These are useful for creating complex answers consisting of several elements. Let’s look at an example of a flow with several outputs.
Imagine the user wants to know what an IVR is. Let’s say you want your bot to answer the question in a lighthearted, conversational way and then link further reading from your website.
To achieve this, you will want to create two separate outputs:
The final answer will combine these two types of outputs:
Separated outputs provide greater flexibility and control over the chatbot. By adding other outputs, you can continue making the answers more complex. For example, you can make the related sources more elaborate by adding Google Search to the mix, or you can introduce follow-up questions to prompt the user to ask more questions.
Um Ihnen den schnellen Einstieg zu erleichtern, haben wir mehrere Beispiel-Flow-Vorlagen vorbereitet, die zeigen, wie die Chat-Ausgabe-Komponente effektiv genutzt wird. Diese Vorlagen präsentieren verschiedene Anwendungsfälle und Best Practices und erleichtern Ihnen das Verständnis und die Implementierung der Komponente in Ihren eigenen Projekten.
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Die Chat-Ausgabe-Komponente weist den Bot an, eine Antwort basierend auf den verbundenen Komponenten zu erstellen. Sie markiert das Ende des Flows oder eines bestimmten Teils davon. Es kann mehrere Ausgaben geben, was die finale Antwort komplexer macht.
Es ist möglich, aber der Bot wäre nutzlos. Da die Benutzereingabe die einzige Komponente wäre, mit der er arbeiten könnte, würde er lediglich die Eingabe wiederholen. Weitere Komponenten, wie das gewünschte LLM-Modell oder Wissensquellen, müssen hinzugefügt werden, damit der Bot korrekt funktioniert.
Wenn die Ausgabe fehlt, weiß der Bot nicht, wo er enden soll. Falls Sie sie vergessen, erinnert die App Sie daran, dass mindestens eine Ausgabe vorhanden sein muss.
Beginnen Sie mit dem Aufbau eigener KI-Lösungen und erleben Sie die Flexibilität der Chat-Ausgabe-Komponenten in FlowHunt.
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