Générateur de Sorties Structurées
Transformez les prompts en données structurées et fiables à l’aide du modèle de langage sélectionné, idéal pour les workflows nécessitant des formats de sortie personnalisés.
Description du composant
Comment fonctionne le composant Générateur de Sorties Structurées
Générateur Structuré
Le Générateur Structuré est conçu pour générer des sorties de données structurées en exploitant les grands modèles de langage (LLM). Ce composant est particulièrement utile lorsque vous avez besoin que du texte ou des données générés par l’IA respectent un schéma ou une structure spécifique, facilitant ainsi l’intégration avec des systèmes en aval, l’analytique ou des workflows.
Que fait ce composant ?
Le Générateur Structuré prend l’entrée de l’utilisateur sous forme de prompt, peut, en option, intégrer des images et des instructions au niveau système, et utilise un LLM sélectionné pour produire des sorties qui suivent une structure définie par l’utilisateur. Cela le rend idéal pour les scénarios où un formatage de données cohérent et prévisible est requis — comme le remplissage de formulaires, la génération de rapports, ou l’extraction de données structurées à partir de texte.
Entrées
Le composant prend en charge plusieurs entrées configurables :
| Nom de l’entrée | Type | Requis | Description |
|---|---|---|---|
| Entrée | Message (Texte) | Non | Le prompt principal ou la question que vous souhaitez soumettre au LLM. |
| LLM | BaseChatModel | Non | L’instance du modèle de langage utilisée pour générer la sortie. |
| Images | FlowSessionAttachmentResponse | Non | Images à fournir comme contexte supplémentaire au LLM. |
| Structure de sortie | NestedDict | Oui | Définit la structure souhaitée et les champs de la sortie. (ex. spécifiez les clés et types de données) |
| Message système | Chaîne (Multiligne, optionnel) | Non | Instructions ou contexte supplémentaire pour le LLM au niveau du système (avancé, optionnel). |
Détails sur les entrées
- Entrée (Prompt) : L’instruction principale ou la question à traiter par le LLM.
- LLM (Modèle) : Sélectionnez le modèle de langage à utiliser pour générer la réponse.
- Images : Ajoutez des images si le LLM prend en charge l’entrée multimodale et que vous souhaitez un contexte visuel.
- Structure de sortie : Spécifiez le format de sortie, tels que les champs et leurs descriptions, afin de garantir que le contenu généré soit structuré en conséquence.
- Message système : (Avancé) Fournissez un contexte ou des règles supplémentaires pour guider le comportement du modèle.
Sortie
Le composant produit une seule sortie :
| Nom de la sortie | Type | Description |
|---|---|---|
| Sortie structurée | Data | Les données générées, formatées selon le champ Structure de sortie. |
Cette sortie peut ensuite être utilisée par d’autres composants ou exportée pour un traitement ultérieur.
Pourquoi utiliser le Générateur Structuré ?
- Cohérence : Garantit que les sorties générées par l’IA respectent toujours un schéma prédéfini, réduisant ainsi l’effort de post-traitement.
- Flexibilité : Prend en charge une large gamme de structures de sortie, du simple texte à champs multiples à des données imbriquées complexes.
- Entrée multimodale : Incluez éventuellement des images en plus du texte pour enrichir le prompt avec les modèles qui le permettent.
- Personnalisation : Utilisez les messages système pour affiner le comportement et le style de sortie du modèle selon les besoins de votre workflow.
- Intégration : Idéal pour les workflows IA nécessitant des données structurées pour des réponses API, des bases de données ou des pipelines analytiques.
Exemples d’utilisation
- Extraire des informations structurées (noms, dates, lieux, etc.) à partir d’un texte non structuré.
- Générer des rapports ou des résumés standardisés à partir des entrées utilisateur.
- Remplir des formulaires ou des tableaux à partir de descriptions libres.
- Produire des sorties JSON pour une utilisation dans des applications web ou un traitement en aval.
Résumé
Le Générateur Structuré est un outil puissant et flexible pour générer des sorties de données structurées pilotées par l’IA. En configurant ses champs d’entrée et son schéma de sortie, vous pouvez l’adapter à une grande variété d’applications où la génération de données structurées, fiables et répétables est essentielle.
Exemples de modèles de flux utilisant le composant Générateur de Sorties Structurées
Pour vous aider à démarrer rapidement, nous avons préparé plusieurs exemples de modèles de flux qui démontrent comment utiliser efficacement le composant Générateur de Sorties Structurées. Ces modèles présentent différents cas d'utilisation et meilleures pratiques, facilitant votre compréhension et l'implémentation du composant dans vos propres projets.
Questions fréquemment posées
- Que fait le Générateur de Sorties Structurées ?
Il génère des données structurées à partir de votre prompt d'entrée et du modèle de langage sélectionné, vous permettant de définir le format de sortie pour des résultats fiables et cohérents.
- Puis-je spécifier quels champs de données doivent figurer dans la sortie ?
Oui, vous pouvez définir la structure exacte et les champs pour la sortie générée, ce qui le rend idéal pour les applications nécessitant des données formatées ou structurées.
- Le Générateur de Sorties Structurées convient-il pour une intégration avec des bases de données ou des API ?
Absolument. Sa capacité à produire des sorties bien structurées le rend parfait pour transmettre des données à d'autres systèmes ou automatiser les processus en aval.
- Puis-je utiliser des images ou du contexte supplémentaire dans les prompts ?
Oui, vous pouvez inclure des images et des messages système dans l'entrée pour guider davantage la sortie du modèle.
- Quels modèles LLM puis-je utiliser avec ce composant ?
Vous pouvez connecter tout modèle LLM pris en charge dans votre environnement FlowHunt pour adapter la génération de sortie à vos besoins.
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