Un flux de travail simple pour un assistant de chat IA qui exploite l’historique des conversations précédentes afin de générer des réponses pertinentes aux entrées de l’utilisateur. Comprend un message de bienvenue et utilise un modèle de langage pour répondre de manière contextuelle en fonction de l’historique du chat.
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.
Créez un modèle de prompt avec des variables dynamiques ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).
You are an AI language model assistant.
Your task is to generate answer for human INPUT with consideration of previous conversation in CHAT HISTORY.
--- CHAT HISTORY START
{chat_history}
--- CHAT HISTORY END
--- INPUT START
{input}
--- INPUT END
ANSWER:
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.
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.
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.
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.
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.
Le composant d'Historique de Chat dans FlowHunt permet aux chatbots de se souvenir des messages précédents, assurant ainsi des conversations cohérentes et une expérience client améliorée tout en optimisant l’utilisation de la mémoire et des jetons.
Découvrez comment le composant Prompt de FlowHunt vous permet de définir le rôle et le comportement de votre bot IA, garantissant des réponses pertinentes et personnalisées. Personnalisez les prompts et modèles pour des flux de chatbot efficaces et sensibles au contexte.
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.
Description du flux
Ce workflow est conçu pour faciliter une expérience de chat interactive où l’assistant IA répond aux tâches définies par l’utilisateur, tout en exploitant l’historique des échanges pour fournir des réponses contextuelles. Il s’agit d’un modèle polyvalent, le rendant adaptable à une grande variété d’automatisations conversationnelles et de solutions de chat IA évolutives.
👋 Bienvenue dans le Flux de Tâches Simple !
Cet outil est conçu pour vous permettre de définir votre propre tâche en fonction de votre saisie 🌟. Je prendrai en compte notre historique de conversation afin de vous fournir une assistance pertinente sans contexte supplémentaire.
Dites-moi simplement ce que vous souhaitez faire et commençons ! ✨💬
Nœud de modèle de prompt : Construit un prompt dynamique pour le modèle de langage. Il intègre :
Le modèle de prompt utilisé est :
You are an AI language model assistant.
Your task is to generate answer for human INPUT with consideration of previous conversation in CHAT HISTORY.
--- CHAT HISTORY START
{chat_history}
--- CHAT HISTORY END
--- INPUT START
{input}
--- INPUT END
ANSWER:
| Étape | Nœud/Composant | Objectif |
|---|---|---|
| Début du chat | ChatOpenedTrigger | Détecte l’ouverture du chat |
| Message de bienvenue | MessageWidget | Accueille et informe l’utilisateur |
| Afficher le message | ChatOutput | Affiche le message de bienvenue |
| Saisie utilisateur | ChatInput | Capture la tâche ou la question de l’utilisateur |
| Récupérer historique | ChatHistory | Récupère la conversation récente pour le contexte |
| Construction prompt | PromptTemplate | Génère le prompt pour le LLM avec saisie et historique |
| Génération IA | Generator | Produit une réponse contextuelle à l’aide du prompt |
| Afficher réponse IA | ChatOutput | Affiche la réponse générée par l’IA à l’utilisateur |
Ce workflow offre une base solide pour créer des automations de chat intelligentes et contextuelles, adaptables à de nombreux usages différents.
Nous aidons les entreprises comme la vôtre à développer des chatbots intelligents, des serveurs MCP, des outils d'IA ou d'autres types d'automatisation par IA pour remplacer l'humain dans les tâches répétitives de votre organisation.
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