Prompt
Crea una plantilla de prompt con variables dinámicas para LLM, compatible con campos como {input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}.
Chatbot RAG en Tiempo Real Específico de Dominio
Un chatbot en tiempo real que utiliza la Búsqueda de Google restringida a tu propio dominio, recupera contenido web relevante y aprovecha el LLM de OpenAI para responder consultas de usuarios con información actualizada. Ideal para proporcionar respuestas precisas y específicas de dominio en portales de atención al cliente o información.
Flujos
Cómo funciona el Flujo de IA
- Entrada de Consulta de Usuario.
- Captura las preguntas del usuario a través de la entrada de chat o botones predefinidos.
- Expansión de Consulta.
- Parafrasea y amplía la consulta del usuario para mejorar la precisión de la recuperación.
- Búsqueda de Google Específica de Dominio.
- Realiza una búsqueda en Google limitada al dominio especificado utilizando las consultas ampliadas.
- Recuperación de Contenido Web.
- Obtiene el contenido de las URLs más relevantes devueltas por la búsqueda.
- Generación de Respuesta LLM.
- Utiliza el LLM de OpenAI para generar una respuesta final enriquecida con contexto que se muestra al usuario.
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.
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.
Widget de Botón
El componente Widget de Botón en FlowHunt transforma texto o entradas en botones interactivos y clicables dentro de tu flujo de trabajo. Perfecto para crear interfaces de usuario dinámicas, recopilar elecciones de usuarios y mejorar el engagement en chatbots con IA o procesos automatizados.
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.
Componente de Historial de Chat
El componente de Historial de Chat en FlowHunt permite que los chatbots recuerden mensajes previos, asegurando conversaciones coherentes y una mejor experiencia del cliente, mientras optimiza el uso de memoria y tokens.
Componente de Prompt en FlowHunt
Descubre cómo el componente Prompt de FlowHunt te permite definir el rol y el comportamiento de tu bot de IA, asegurando respuestas relevantes y personalizadas. Personaliza prompts y plantillas para flujos de chatbot efectivos y conscientes del contexto.
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.
LLM OpenAI
FlowHunt es compatible con docenas de modelos de generación de texto, incluidos los modelos de OpenAI. Aquí te mostramos cómo usar ChatGPT en tus herramientas de IA y chatbots.
Expansión de Consulta
La Expansión de Consulta en FlowHunt mejora la comprensión del chatbot al encontrar sinónimos, corregir errores ortográficos y garantizar respuestas consistentes y precisas para las consultas de los usuarios.
Componente GoogleSearch
El componente GoogleSearch de FlowHunt mejora la precisión del chatbot utilizando Generación Aumentada por Recuperación (RAG) para acceder a conocimientos actualizados de Google. Controla los resultados con opciones como idioma, país y prefijos de consulta para obtener resultados precisos y relevantes.
Recuperador de URL
Desbloquea contenido web en tus flujos de trabajo con el componente Recuperador de URL. Extrae y procesa fácilmente el texto y los metadatos de cualquier lista de URLs—including artículos web, documentos y más. Soporta opciones avanzadas como OCR para imágenes, extracción selectiva de metadatos y caché personalizable, lo que lo hace ideal para construir flujos de IA y automatizaciones enriquecidas en conocimiento.
Descripción del flujo
Propósito y beneficios
Descripción general
Este flujo de trabajo implementa un chatbot simple de Generación Aumentada con Recuperación (RAG) que aprovecha la Búsqueda de Google en tiempo real para recuperar información actualizada de internet; específicamente, se puede personalizar para restringir todas las búsquedas a un dominio en particular. El objetivo principal es crear un chatbot que pueda responder las consultas de los usuarios utilizando el contenido más relevante y reciente encontrado en línea, lo que lo hace muy valioso para escenarios donde las bases de conocimiento estáticas son insuficientes.
Componentes clave y flujo
El flujo de trabajo se compone de varios bloques modulares, cada uno representando una capacidad específica. A continuación, se muestra un desglose de la estructura y funcionalidad del flujo de trabajo:
| Componente | Función |
|---|---|
| Entrada de Chat | Recibe consultas y mensajes de chat del usuario. |
| Historial de Chat | Mantiene el historial de la conversación para respuestas con conciencia de contexto. |
| Expansión de Consulta | Parafrasea la entrada del usuario en múltiples consultas alternativas para mejorar la cobertura de búsqueda. |
| Búsqueda de Google | Ejecuta búsquedas en Google, restringidas por un prefijo de dominio personalizable. |
| Recuperador de URL | Extrae contenido de las URLs devueltas por la Búsqueda de Google. |
| Plantilla de Prompt | Estructura el contexto, la entrada del usuario y el historial para el modelo de lenguaje. |
| OpenAI LLM | Genera respuestas utilizando un modelo de lenguaje (por ejemplo, GPT-3/4). |
| Generador | Invoca el LLM con el prompt y el contexto para producir la respuesta. |
| Salida de Chat | Muestra las respuestas del chatbot al usuario. |
| Widgets de Botón | Proporciona consultas de ejemplo rápidas para que los usuarios las prueben con un solo clic. |
| Disparador de Chat Abierto | Inicializa la conversación y muestra botones de inicio rápido. |
Cómo funciona el flujo de trabajo
Cuando un usuario abre el chat, se activa el Disparador de Chat Abierto. Esto inicializa la interfaz de chat y presenta varios Widgets de Botón con consultas de ejemplo (por ejemplo, “¿qué dinosaurio tiene 500 dientes?”). Cuando un usuario hace clic en un botón o ingresa un mensaje personalizado a través de la Entrada de Chat, el flujo de trabajo procede de la siguiente manera:
Expansión de Consulta: La entrada del usuario se parafrasea en múltiples versiones para maximizar la probabilidad de recuperar resultados de búsqueda relevantes.
Búsqueda de Google: Las consultas ampliadas se envían a la Búsqueda de Google. Por defecto, la búsqueda está limitada a un dominio específico (establecido por el campo
query_prefix, por ejemplo,site: www.TUDOMINIO.com), lo que te permite enfocar el conocimiento del chatbot en tu propio sitio web o en cualquier fuente confiable.Recuperador de URL: El flujo de trabajo recupera el contenido de los principales resultados de búsqueda (URLs) como documentos completos.
Ensamblaje del Prompt: El contenido recuperado, la entrada del usuario y el historial de chat se combinan utilizando el componente Plantilla de Prompt para proporcionar un contexto rico para la respuesta.
Generación del Modelo de Lenguaje: El prompt se envía al OpenAI LLM, que genera una respuesta coherente y contextualmente relevante.
Salida de Respuesta: La respuesta generada se muestra al usuario a través de la Salida de Chat.
Ejemplo de flujo de caso de uso
- El usuario abre el chat: Aparece un mensaje de bienvenida y tres botones con preguntas de ejemplo.
- El usuario hace clic en “¿cuándo es el día de la madre 2024?”: La pregunta se muestra inmediatamente en la salida del chat (para retroalimentación instantánea).
- El flujo de trabajo procesa la consulta mediante expansión, búsqueda, recuperación, ensamblaje de prompt y generación LLM, y luego muestra la respuesta.
Por qué es útil este flujo de trabajo
- Conocimiento en tiempo real: El chatbot puede responder preguntas utilizando la información más reciente disponible en internet o en tu dominio elegido.
- Restricción de dominio: Al personalizar el
query_prefix, puedes asegurar que el chatbot obtenga información solo de tu sitio web confiable o base de conocimiento, mejorando la fiabilidad de las respuestas. - Conciencia de contexto: Al incluir el historial del chat y el contenido recuperado en el prompt, las respuestas pueden adaptarse y ser relevantes para conversaciones de varios turnos.
- Escalabilidad y automatización: El diseño modular permite ampliar o adaptar fácilmente el flujo de trabajo para varios dominios, admitiendo el despliegue a gran escala en diferentes temas o sitios web.
- Experiencia de usuario: Los botones de inicio rápido y la retroalimentación instantánea hacen que el chatbot sea accesible para los usuarios finales.
Tabla resumen del flujo de trabajo
| Paso | Descripción |
|---|---|
| Entrada del usuario | El usuario escribe una pregunta o hace clic en un botón de inicio rápido |
| Expansión de consulta | La entrada se parafrasea para una mayor cobertura de búsqueda |
| Búsqueda de Google | Se realizan búsquedas en Google, restringidas a un dominio dado |
| Recuperación de contenido de URL | Se obtienen los contenidos de los principales resultados de búsqueda |
| Construcción del prompt | La entrada del usuario, los resultados de búsqueda y el historial de chat se compilan en un prompt |
| Generación LLM | El LLM de OpenAI genera una respuesta usando todo el contexto |
| Salida | La respuesta se muestra al usuario |
Personalización
- Para enfocar el chatbot en tu propio dominio, modifica el campo
query_prefixen el componente Búsqueda de Google (por ejemplo,site: www.TUDOMINIO.com). - Agrega o cambia consultas de ejemplo usando los componentes Widget de Botón para una experiencia de usuario más personalizada.
Casos de uso ideales
- Bots de atención al cliente que siempre dan respuestas basadas en tu documentación o contenido web actualizado.
- Asistentes de conocimiento internos limitados a la intranet de tu empresa o portal de soporte.
- Cualquier chatbot que deba citar o basarse siempre en fuentes externas y autorizadas (por ejemplo, por cumplimiento o precisión).
Al automatizar el proceso de búsqueda, recuperación y generación de respuestas, este flujo de trabajo ahorra tiempo de investigación manual y garantiza que los usuarios siempre obtengan la información más actual y relevante disponible.
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