
Agent d’assistance client IA avec base de connaissances et enrichissement API
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Le composant Chat Output dans FlowHunt finalise les réponses du chatbot en utilisant les composants connectés, permettant des réponses complexes, multiples et une finalisation fluide du flux.
Description du composant
Flows are a versatile tool that allows you to connect many variations of components. That’s why you need a way to tell the bot you’re done creating, and it’s time for it to craft an answer based on the connected components.
The Chat Output component is how you tell the chatbot to start crafting an answer based on the connected components. One flow can have several outputs coming together in a single reply. For example, one output generates a text answer from AI, while a second one adds relevant links from your knowledge base.
Always being at the end of the chain, it doesn’t connect to anything, but any component that outputs text can connect to it. To see the options, just hover over the connector handle.
The Chat Output component accepts the following inputs:
Input Name | Type | Required | Description |
---|---|---|---|
Text | Message (str) | Yes | The main message text to be displayed in the chat output. |
Images | Attachment | No | Images to be shown alongside the message in the output. |
Data Template | str | No | (Advanced) Template for converting data to text. If left empty, defaults to the data’s ’text’ key. Useful for custom formatting. |
The component produces the following output:
Output Name | Type | Description |
---|---|---|
Message | Message | The processed chat message (including images if provided), ready to be displayed in the UI. |
Each flow can only contain a single Chat Input component but may contain various outputs. These are useful for creating complex answers consisting of several elements. Let’s look at an example of a flow with several outputs.
Imagine the user wants to know what an IVR is. Let’s say you want your bot to answer the question in a lighthearted, conversational way and then link further reading from your website.
To achieve this, you will want to create two separate outputs:
The final answer will combine these two types of outputs:
Separated outputs provide greater flexibility and control over the chatbot. By adding other outputs, you can continue making the answers more complex. For example, you can make the related sources more elaborate by adding Google Search to the mix, or you can introduce follow-up questions to prompt the user to ask more questions.
Pour vous aider à démarrer rapidement, nous avons préparé plusieurs exemples de modèles de flux qui démontrent comment utiliser efficacement le composant Sortie de Chat. Ces modèles présentent différents cas d'utilisation et meilleures pratiques, facilitant votre compréhension et l'implémentation du composant dans vos propres projets.
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Le composant Chat Output indique au bot de créer une réponse en fonction des composants connectés. Il marque la fin du flux ou d'une partie spécifique de celui-ci. Il peut y avoir plusieurs sorties, ajoutant de la complexité à la réponse finale.
C'est possible, mais le bot serait inutile. Puisque la saisie utilisateur serait le seul composant avec lequel il pourrait fonctionner, il se contenterait de refléter l'entrée. D'autres composants, tels que le modèle LLM souhaité ou des sources de connaissances, doivent être ajoutés pour que le bot fonctionne correctement.
Si la sortie est manquante, le bot ne sait pas où s'arrêter. Si vous oubliez de l'inclure, l'application vous rappellera qu'au moins une sortie doit être présente.
Commencez à créer vos propres solutions IA et découvrez la flexibilité des composants Chat Output dans FlowHunt.
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