Generator

Die Generator-Komponente verwendet ein ausgewähltes LLM-Modell, um Text auf Basis von Prompts, optionalen Systemnachrichten und Bildern zu generieren – ideal für dynamische Chatbot-Antworten.

Generator

Komponentenbeschreibung

So funktioniert die Generator-Komponente

Generator Component Overview

The Generator component is designed to create text responses using a user-provided prompt and a selected Large Language Model (LLM). It is a central part of AI workflows where natural language generation or augmentation is required.

What Does the Generator Do?

This component takes an input prompt (text) and optionally images or a system message, then sends these inputs to a chosen LLM to generate a relevant text-based output. It is versatile and can be used for automating content creation, generating conversational replies, or enriching data with AI-generated language.

Inputs

The Generator component accepts the following inputs:

Input NameTypeDescriptionRequiredAdvanced
InputMessage (text)The main prompt or message to send to the LLM.NoNo
LLMModel (BaseChatModel)The language model used for text generation.NoNo
ImagesFlowSessionAttachmentResponseOptional images to include as context for the model.NoNo
System MessageString (multiline text)An optional system-level instruction for the model (advanced).NoYes
  • Input is the primary text prompt you want the model to respond to.
  • LLM lets you choose which large language model to use for generation.
  • Images can provide additional context if the model supports multimodal inputs.
  • System Message is an advanced feature for setting model behavior, such as tone or role.

Outputs

The Generator component produces:

Output NameTypeDescription
Message OutputMessageThe generated text from the LLM

The output is a text-based message, ready for use in subsequent workflow steps, UI display, or further processing.

Why Use the Generator Component?

  • Flexible AI Text Generation: Easily generate natural language responses, explanations, summaries, or creative content.
  • Multimodal Context: Optionally include images as part of the input, enabling use with advanced multimodal models.
  • Customizable Behavior: Use the system message to control model tone, persona, or instructions.
  • Workflow Integration: Designed to fit seamlessly into larger AI workflows, passing outputs as messages for further action.

Typical Use Cases

  • Conversational AI (chatbots, assistants)
  • Automated content or email generation
  • Summarization or paraphrasing tasks
  • AI-powered data enrichment
  • Multimodal interpretation (if images provided and supported by the model)

Summary Table

FeatureSupported?
Text inputYes
Image inputOptional
LLM selectionYes
System instructionsOptional
Text outputYes

The Generator component is a foundational building block for workflows that require dynamic, AI-generated text, offering flexibility and configurability for a wide range of applications.

Beispiele für Flow-Vorlagen mit der Generator-Komponente

Um Ihnen den schnellen Einstieg zu erleichtern, haben wir mehrere Beispiel-Flow-Vorlagen vorbereitet, die zeigen, wie die Generator-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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Häufig gestellte Fragen

Was macht die Generator-Komponente?

Die Generator-Komponente erstellt Text, indem sie einen Benutzer-Prompt, eine optionale Systemnachricht und Bilder an ein ausgewähltes großes Sprachmodell (LLM) sendet und eine dynamisch KI-generierte Nachricht zurückgibt.

Kann ich verschiedene LLM-Modelle mit dem Generator verwenden?

Ja, Sie können aus verfügbaren LLM-Modellen für Ihre Textgenerierung auswählen und so Flexibilität und Anpassung in Ihrem Workflow ermöglichen.

Ist es möglich, Bilder als Eingabe für den Generator bereitzustellen?

Ja, Sie können Bilder einbinden, um den Eingabekontext für das Modell zu erweitern und so reichhaltigere und informiertere KI-Antworten zu ermöglichen.

Muss ich für jeden Prompt eine Systemnachricht festlegen?

Nein, Systemnachrichten sind optional und können verwendet werden, um das Verhalten oder den Ton des Modells bei Bedarf zu steuern.

Wie passt der Generator in Chatbot-Workflows?

Er funktioniert als zentrale Logik-Engine, die Benutzereingaben und Kontextdaten in intelligente, KI-generierte Antworten innerhalb Ihres Chatbots oder Automatisierungsablaufs umwandelt.

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