Generador
Genera texto utilizando un prompt de entrada y el modelo LLM seleccionado.
Chatbot de Preguntas y Respuestas sobre Imágenes
Un chatbot que permite a los usuarios subir imágenes y hacer preguntas sobre su contenido. Utiliza OCR y reconocimiento visual para analizar la imagen y proporciona respuestas relevantes a través de una interfaz de chat interactiva.
Flujos
Cómo funciona el Flujo de IA
- El usuario abre el chat.
- Se abre la interfaz de chat, lo que desencadena un mensaje de bienvenida para el usuario.
- El usuario sube una imagen o envía un mensaje.
- El usuario envía una imagen y/o una pregunta a través del chat.
- Imagen y pregunta procesadas.
- El sistema recibe la imagen y la pregunta, y las prepara para su análisis.
- Contenido analizado con OCR y reconocimiento visual.
- La imagen subida y la pregunta se analizan con IA y OCR para extraer información relevante.
- Respuestas entregadas en el chat.
- El chatbot responde al usuario con respuestas sobre la imagen en la interfaz de chat.
Prompts utilizados en este flujo
Componentes utilizados en este flujo
A continuación se muestra una lista completa de todos los componentes utilizados en este flujo para lograr su funcionalidad. Los componentes son los elementos básicos de cada Flujo de IA. Le permiten crear interacciones complejas y automatizar tareas mediante la conexión de diversas funcionalidades. Cada componente sirve para un propósito específico, como manejar la entrada del usuario, procesar datos o integrarse con servicios externos.
Entrada de Chat
El componente de Entrada de Chat en FlowHunt inicia las interacciones con el usuario capturando mensajes desde el Playground. Sirve como punto de partida para los flujos, permitiendo que el flujo de trabajo procese entradas tanto de texto como basadas en archivos.
Disparador de Chat Abierto
El componente Disparador de Chat Abierto detecta cuando se inicia una sesión de chat, permitiendo que los flujos respondan instantáneamente en cuanto un usuario abre el chat. Inicia los flujos con el mensaje inicial del chat, lo que lo hace esencial para crear chatbots receptivos e interactivos.
Widget de Mensaje
El componente Widget de Mensaje muestra mensajes personalizados dentro de tu flujo de trabajo. Ideal para dar la bienvenida a los usuarios, proporcionar instrucciones o mostrar información importante, admite formato Markdown y puede configurarse para aparecer solo una vez por sesión.
Generador
Explora el componente Generador en FlowHunt: potente generación de texto impulsada por IA usando el modelo LLM que elijas. Crea respuestas dinámicas de chatbot combinando prompts, instrucciones opcionales del sistema e incluso imágenes como entrada, convirtiéndolo en una herramienta clave para construir flujos conversacionales inteligentes.
Salida de Chat
Descubre el componente Salida de Chat en FlowHunt: finaliza las respuestas del chatbot con salidas flexibles y de múltiples partes. Esencial para la finalización fluida del flujo y la creación de chatbots de IA avanzados e interactivos.
Descripción del flujo
Propósito y beneficios
Descripción del flujo de trabajo: Preguntas y Respuestas sobre Imágenes
Visión general
Este flujo de trabajo implementa un chatbot que permite a los usuarios subir una imagen y hacer preguntas sobre su contenido. Utilizando una combinación de tecnologías de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) y reconocimiento visual, el chatbot analiza la imagen y proporciona respuestas precisas y contextualizadas. Esta automatización es muy valiosa para escalar tareas en las que los usuarios necesitan extraer información de imágenes o interactuar con datos visuales de forma conversacional.
Flujo paso a paso
Inicialización del chat
- Cuando se abre la sesión de chat, el flujo activa un mensaje de bienvenida utilizando el Message Widget.
- El mensaje presenta a los usuarios las capacidades del chatbot, explicando que pueden subir imágenes y hacer preguntas sobre el contenido.
Gestión de la entrada del usuario
- Los usuarios pueden interactuar con el chatbot de las siguientes maneras:
- Escribiendo una pregunta sobre una imagen.
- Subiendo un archivo de imagen.
- El nodo Chat Input captura tanto la pregunta (mensaje de texto) como la imagen subida (entrada de archivo).
- Los usuarios pueden interactuar con el chatbot de las siguientes maneras:
Procesamiento de la imagen y la pregunta
- El nodo Generator recibe:
- La imagen subida (para OCR/reconocimiento visual).
- La pregunta del usuario (como contexto para el modelo de lenguaje).
- El generador analiza la imagen, extrae información (por ejemplo, texto mediante OCR o características visuales) y formula una respuesta relevante a la pregunta.
- El nodo Generator recibe:
Entrega de la respuesta
- La respuesta generada por el modelo se envía a un nodo Chat Output, que muestra la respuesta al usuario en la interfaz de chat.
- Si se subió una imagen, también puede mostrarse en el chat como referencia.
Estructura del flujo de trabajo
Aquí tienes una estructura simplificada del flujo de trabajo:
| Paso | Tipo de nodo | Función |
|---|---|---|
| Chat abierto | ChatOpenedTrigger | Activa el mensaje de bienvenida |
| Mostrar mensaje de bienvenida | MessageWidget | Muestra introducción e instrucciones |
| Mostrar mensaje al usuario | ChatOutput | Presenta el mensaje de bienvenida en el chat |
| El usuario ingresa pregunta / sube imagen | ChatInput | Recoge texto e imagen del usuario |
| Procesa imagen y pregunta | Generator | Realiza OCR/reconocimiento visual, responde |
| Muestra respuesta generada (e imagen) | ChatOutput | Muestra la respuesta (y posiblemente imagen) |
Beneficios y casos de uso
- Automatización y escalabilidad: Este flujo automatiza el proceso de extracción de información de imágenes, permitiendo respuestas rápidas y consistentes a preguntas visuales sin intervención humana.
- Versatilidad: Útil para soporte al cliente, herramientas educativas, análisis de documentos y cualquier escenario en el que los usuarios necesiten consultar o entender imágenes.
- Mejora de la experiencia de usuario: Ofrece una interfaz conversacional, facilitando la interacción de los usuarios con herramientas complejas de análisis de imágenes.
- Integración sencilla: El diseño modular basado en nodos permite una futura expansión o integración de modelos de reconocimiento más avanzados.
Ejemplos de casos de uso
- Digitalización de documentos: Los usuarios suben fotos de documentos y piden resúmenes o detalles específicos.
- Soporte de productos: Los clientes envían imágenes de productos y consultan especificaciones o problemas.
- Herramientas educativas: Los estudiantes suben diagramas o gráficos y hacen preguntas explicativas.
Al automatizar las preguntas y respuestas visuales con este flujo, las organizaciones pueden hacer que potentes herramientas de análisis de imágenes sean accesibles para un público amplio, reducir el esfuerzo manual y ofrecer respuestas más rápidas e inteligentes a escala.
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