Chatbot Q&R d’Image
Un chatbot qui permet aux utilisateurs de télécharger des images et de poser des questions sur leur contenu. Il utilise l’OCR et la reconnaissance visuelle pour analyser l’image et fournit des réponses pertinentes via une interface de chat interactive.
Flux
Comment fonctionne le Flux IA
- L'utilisateur ouvre le chat.
- L’interface de chat est ouverte, déclenchant un message de bienvenue pour l’utilisateur.
- L'utilisateur télécharge une image ou envoie un message.
- L’utilisateur soumet une image et/ou une question via l’entrée du chat.
- Image et question traitées.
- Le système reçoit l’image et la question, et les prépare pour l’analyse.
- Contenu analysé avec OCR & reconnaissance visuelle.
- L’image téléchargée et la question sont analysées par l’IA et l’OCR pour extraire des informations pertinentes.
- Réponses fournies dans le chat.
- Le chatbot répond à l’utilisateur avec des réponses concernant l’image dans l’interface de chat.
Prompts utilisés dans ce flux
Voici une liste complète de tous les prompts utilisés dans ce flux pour atteindre sa fonctionnalité. Les prompts sont les instructions données au modèle d'IA pour générer des réponses ou effectuer des actions. Ils guident l'IA dans la compréhension de l'intention de l'utilisateur et la génération de sorties pertinentes.
Composants utilisés dans ce flux
Voici une liste complète de tous les composants utilisés dans ce flux pour atteindre sa fonctionnalité. Les composants sont les éléments de base de chaque Flux IA. Ils vous permettent de créer des interactions complexes et d'automatiser des tâches en connectant diverses fonctionnalités. Chaque composant sert un objectif spécifique, comme la gestion des entrées utilisateur, le traitement de données ou l'intégration avec des services externes.
Entrée de Chat
Le composant Entrée de Chat dans FlowHunt initie les interactions utilisateur en capturant les messages depuis le Playground. Il sert de point de départ pour les flux, permettant au workflow de traiter aussi bien des entrées textuelles que des fichiers.
Déclencheur d’ouverture de chat
Le composant Déclencheur d’ouverture de chat détecte le début d’une session de chat, permettant aux workflows de réagir instantanément dès qu’un utilisateur ouvre le chat. Il initie les flux avec le premier message, ce qui le rend essentiel pour créer des chatbots interactifs et réactifs.
Widget de Message
Le composant Widget de Message affiche des messages personnalisés dans votre workflow. Idéal pour accueillir les utilisateurs, fournir des instructions ou afficher toute information importante, il prend en charge la mise en forme Markdown et peut être configuré pour n'apparaître qu'une seule fois par session.
Générateur
Découvrez le composant Générateur dans FlowHunt : une génération de texte puissante pilotée par l’IA utilisant le modèle LLM de votre choix. Créez facilement des réponses dynamiques de chatbot en combinant des prompts, des instructions système optionnelles et même des images en entrée, en faisant un outil central pour construire des workflows intelligents et conversationnels.
Sortie de Chat
Découvrez le composant Chat Output dans FlowHunt — finalisez les réponses du chatbot avec des sorties flexibles et multiples. Essentiel pour une finalisation fluide des flux et la création de chatbots IA avancés et interactifs.
Description du flux
Objectif et avantages
Description du flux : Questions-Réponses à partir d’une Image
Aperçu
Ce flux met en œuvre un chatbot qui permet aux utilisateurs de télécharger une image et de poser des questions sur son contenu. Utilisant une combinaison de technologies de reconnaissance optique de caractères (OCR) et de reconnaissance visuelle, le chatbot analyse l’image et fournit des réponses précises et contextuelles. Cette automatisation est très utile pour automatiser les tâches où les utilisateurs doivent extraire des informations à partir d’images ou interagir de façon conversationnelle avec des données visuelles.
Déroulement étape par étape
Initialisation du chat
- Lorsque la session de chat est ouverte, le flux déclenche un message de bienvenue grâce au Message Widget.
- Le message présente aux utilisateurs les capacités du chatbot, en expliquant qu’ils peuvent télécharger des images et poser des questions sur leur contenu.
Gestion des entrées utilisateur
- Les utilisateurs peuvent interagir avec le chatbot en :
- Saisissant une question à propos d’une image.
- Téléchargeant un fichier image.
- Le nœud Chat Input capture à la fois la question (message texte) et l’image téléchargée (fichier).
- Les utilisateurs peuvent interagir avec le chatbot en :
Traitement de l’image et de la question
- Le nœud Generator reçoit :
- L’image téléchargée (pour l’OCR/la reconnaissance visuelle).
- La question de l’utilisateur (comme contexte pour le grand modèle de langage).
- Le générateur analyse l’image, extrait les informations (par exemple, du texte via l’OCR ou des éléments visuels), et formule une réponse pertinente à la question.
- Le nœud Generator reçoit :
Livraison de la réponse
- La réponse générée par le modèle est acheminée vers un nœud Chat Output, qui affiche la réponse à l’utilisateur dans l’interface de chat.
- Si une image a été téléchargée, elle peut également être affichée dans le chat à titre de référence.
Structure du workflow
Voici une structure simplifiée du flux :
| Étape | Type de nœud | Fonction |
|---|---|---|
| Chat ouvert | ChatOpenedTrigger | Déclenche le message de bienvenue |
| Afficher le message de bienvenue | MessageWidget | Affiche l’introduction et les instructions |
| Afficher le message à l’utilisateur | ChatOutput | Présente le message de bienvenue dans le chat |
| L’utilisateur saisit une question / télécharge une image | ChatInput | Collecte le texte et le fichier image de l’utilisateur |
| Traiter l’image & la question | Generator | Effectue l’OCR/la reconnaissance visuelle, répond à la requête |
| Afficher la réponse générée (et l’image) | ChatOutput | Affiche la réponse (et éventuellement l’image) à l’utilisateur |
Bénéfices et cas d’usage
- Automatisation & évolutivité : Ce flux automatise l’extraction d’informations à partir d’images, permettant des réponses rapides et cohérentes à des questions visuelles sans intervention humaine.
- Polyvalence : Utile pour le support client, les outils éducatifs, l’analyse de documents, et tout scénario où les utilisateurs doivent interroger ou comprendre des images.
- Expérience utilisateur améliorée : Offre une interface conversationnelle, rendant l’interaction avec des outils d’analyse d’images complexe simple et intuitive.
- Intégration transparente : La conception modulaire basée sur des nœuds permet l’expansion future ou l’intégration de modèles de reconnaissance plus avancés.
Exemples de cas d’utilisation
- Numérisation de documents : Les utilisateurs téléchargent des photos de documents et demandent des résumés ou des détails spécifiques.
- Support produit : Les clients envoient des images de produits et s’informent sur des caractéristiques ou des problèmes.
- Outils éducatifs : Les étudiants téléchargent des schémas ou graphiques et posent des questions explicatives.
En automatisant les questions-réponses visuelles avec ce flux, les organisations peuvent rendre accessibles de puissants outils d’analyse d’image à un large public, réduire les efforts manuels et fournir des réponses plus rapides et plus intelligentes à grande échelle.
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