Générateur
Générer du texte en utilisant une invite et le modèle LLM sélectionné.
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.
