Strukturierter Ausgabe-Generator
Verwandeln Sie Prompts in strukturierte, zuverlässige Daten mit Ihrem gewählten Sprachmodell – ideal für Workflows, die individuell angepasste Ausgabeformate erfordern.
Komponentenbeschreibung
So funktioniert die Strukturierter Ausgabe-Generator-Komponente
Strukturierter Generator
Die Strukturierter Generator-Komponente ist dazu konzipiert, strukturierte Datenausgaben mithilfe von großen Sprachmodellen (LLMs) zu erzeugen. Diese Komponente ist besonders nützlich, wenn Sie KI-generierten Text oder Daten benötigen, die einem bestimmten Schema oder einer Struktur entsprechen sollen. Das erleichtert die Integration mit nachgelagerten Systemen, Analysen oder Workflows.
Was macht diese Komponente?
Der Strukturierte Generator nimmt Benutzereingaben in Form eines Prompts entgegen, kann optional Bilder und systemweite Anweisungen einbeziehen und verwendet ein ausgewähltes LLM, um Ausgaben zu erzeugen, die einer benutzerdefinierten Struktur folgen. Das macht ihn ideal für Szenarien, in denen eine konsistente und vorhersehbare Datenformatierung erforderlich ist – wie zum Beispiel beim Ausfüllen von Formularen, der Berichtserstellung oder bei der Extraktion strukturierter Daten aus Text.
Eingaben
Die Komponente unterstützt mehrere konfigurierbare Eingaben:
| Eingabename | Typ | Erforderlich | Beschreibung |
|---|---|---|---|
| Eingabe | Nachricht (Text) | Nein | Die Hauptaufforderung oder Frage, die das LLM verarbeiten soll. |
| LLM | BaseChatModel | Nein | Die Sprachmodell-Instanz, die zur Generierung der Ausgabe verwendet wird. |
| Bilder | FlowSessionAttachmentResponse | Nein | Bilder, die als zusätzlicher Kontext für das LLM bereitgestellt werden können. |
| Ausgabestruktur | NestedDict | Ja | Definiert die gewünschte Struktur und Felder der Ausgabe (z.B. Schlüssel und Datentypen angeben). |
| Systemnachricht | String (Mehrzeilig, Optional) | Nein | Zusätzliche Anweisungen oder Kontext für das LLM auf Systemebene (fortgeschritten, optional). |
Details zu den Eingaben
- Eingabe (Prompt): Die Hauptanweisung oder Frage, die vom LLM bearbeitet werden soll.
- LLM (Modell): Wählen Sie aus, welches Sprachmodell für die Antwortgenerierung verwendet wird.
- Bilder: Fügen Sie Bilder hinzu, falls das LLM multimodale Eingaben unterstützt und Sie visuellen Kontext bereitstellen möchten.
- Ausgabestruktur: Geben Sie das Ausgabeformat an, z. B. die Felder und ihre Beschreibungen, um sicherzustellen, dass der generierte Inhalt entsprechend strukturiert ist.
- Systemnachricht: (Fortgeschritten) Geben Sie zusätzlichen Kontext oder Regeln an, um das Modellverhalten zu steuern.
Ausgabe
Die Komponente erzeugt eine einzelne Ausgabe:
| Ausgabename | Typ | Beschreibung |
|---|---|---|
| Strukturierte Ausgabe | Daten | Die generierten Daten, formatiert wie im Feld Ausgabestruktur angegeben. |
Diese Ausgabe kann anschließend von anderen Komponenten genutzt oder für weitere Verarbeitung exportiert werden.
Warum den Strukturierten Generator verwenden?
- Konsistenz: Stellt sicher, dass KI-generierte Ausgaben stets einem vordefinierten Schema entsprechen und reduziert so den Nachbearbeitungsaufwand.
- Flexibilität: Unterstützt eine Vielzahl von Ausgabestrukturen – von einfachem Text mit Feldern bis zu komplexen, verschachtelten Daten.
- Multimodale Eingabe: Optional können neben Text auch Bilder eingefügt werden, um den Prompt für unterstützende Modelle zu erweitern.
- Anpassbarkeit: Nutzen Sie Systemnachrichten, um das Modellverhalten und den Ausgabestil passend zu Ihrem Workflow zu steuern.
- Integration: Ideal für KI-Workflows, bei denen strukturierte Daten für API-Antworten, Datenbanken oder Analyse-Pipelines benötigt werden.
Anwendungsbeispiele
- Extraktion strukturierter Informationen (wie Namen, Daten und Orte) aus unstrukturiertem Text.
- Generierung standardisierter Berichte oder Zusammenfassungen aus Benutzereingaben.
- Ausfüllen von Formularen oder Tabellen auf Basis freier Beschreibungen.
- Erzeugung von JSON-Ausgaben für Webanwendungen oder nachgelagerte Verarbeitung.
Zusammenfassung
Der Strukturierte Generator ist ein leistungsstarkes und flexibles Werkzeug zur Generierung KI-basierter, strukturierter Datenausgaben. Durch die Konfiguration der Eingabefelder und des Ausgabeschemas können Sie ihn für eine Vielzahl von Anwendungen anpassen, in denen strukturierte, zuverlässige und wiederholbare Datengenerierung unerlässlich ist.
Beispiele für Flow-Vorlagen mit der Strukturierter Ausgabe-Generator-Komponente
Um Ihnen den schnellen Einstieg zu erleichtern, haben wir mehrere Beispiel-Flow-Vorlagen vorbereitet, die zeigen, wie die Strukturierter Ausgabe-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.
Häufig gestellte Fragen
- Was macht der Strukturierte Ausgabe-Generator?
Er generiert strukturierte Daten basierend auf Ihrer Eingabeaufforderung und dem gewählten Sprachmodell, sodass Sie das Ausgabeformat für zuverlässige und konsistente Ergebnisse definieren können.
- Kann ich festlegen, welche Datenfelder in der Ausgabe enthalten sein sollen?
Ja, Sie können die genaue Struktur und die Felder für die generierte Ausgabe definieren, was ihn ideal für Anwendungen macht, die formatierte oder strukturierte Daten benötigen.
- Ist der Strukturierte Ausgabe-Generator für die Integration mit Datenbanken oder APIs geeignet?
Absolut. Seine Fähigkeit, gut strukturierte Ausgaben zu erzeugen, macht ihn perfekt, um Daten an andere Systeme weiterzugeben oder nachgelagerte Prozesse zu automatisieren.
- Kann ich Bilder oder zusätzlichen Kontext in die Prompts einfügen?
Ja, Sie können Bilder und Systemnachrichten als Teil der Eingabe hinzufügen, um die Ausgabe des Modells zusätzlich zu steuern.
- Welche LLM-Modelle kann ich mit dieser Komponente verwenden?
Sie können jedes unterstützte LLM-Modell in Ihrer FlowHunt-Umgebung anschließen, um die Ausgabeerstellung an Ihre Bedürfnisse anzupassen.
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