Generatore
Genera testo utilizzando il prompt di input e il modello LLM selezionato.
Chatbot Domande e Risposte da Immagine
Un chatbot che consente agli utenti di caricare immagini e porre domande sul loro contenuto. Utilizza OCR e riconoscimento visivo per analizzare l’immagine e fornisce risposte pertinenti tramite un’interfaccia chat interattiva.
Flussi
Come funziona il Flusso AI
- L'utente apre la chat.
- L'interfaccia chat viene aperta, attivando un messaggio di benvenuto per l'utente.
- L'utente carica un'immagine o invia un messaggio.
- L'utente invia un'immagine e/o una domanda tramite l'input della chat.
- Immagine e domanda elaborate.
- Il sistema riceve l'immagine e la domanda, e le prepara per l'analisi.
- Contenuto analizzato con OCR e riconoscimento visivo.
- L'immagine caricata e la domanda vengono analizzate tramite AI e OCR per estrarre le informazioni rilevanti.
- Risposte fornite nella chat.
- Il chatbot risponde all'utente nella chat con le risposte sull'immagine.
Prompt utilizzati in questo flusso
Componenti utilizzati in questo flusso
Di seguito è riportato un elenco completo di tutti i componenti utilizzati in questo flusso per raggiungere la sua funzionalità. I componenti sono gli elementi costitutivi di ogni Flusso AI. Ti permettono di creare interazioni complesse e automatizzare attività collegando varie funzionalità. Ogni componente serve a uno scopo specifico, come la gestione dell'input dell'utente, l'elaborazione dei dati o l'integrazione con servizi esterni.
ChatInput
Il componente Chat Input in FlowHunt avvia le interazioni con l’utente acquisendo messaggi dal Playground. Serve come punto di partenza per i flussi, consentendo al workflow di elaborare sia input testuali che basati su file.
Trigger Apertura Chat
Il componente Trigger Apertura Chat rileva quando inizia una sessione di chat, permettendo ai workflow di rispondere istantaneamente non appena un utente apre la chat. Avvia i flussi con il messaggio iniziale della chat, rendendolo essenziale per la creazione di chatbot reattivi e interattivi.
Widget Messaggio
Il componente Widget Messaggio visualizza messaggi personalizzati all'interno del tuo workflow. Ideale per dare il benvenuto agli utenti, fornire istruzioni o mostrare qualsiasi informazione importante, supporta la formattazione Markdown e può essere impostato per apparire solo una volta per sessione.
Generatore
Esplora il componente Generatore in FlowHunt: potente generazione di testo guidata dall'IA utilizzando il modello LLM che preferisci. Crea facilmente risposte dinamiche per chatbot combinando prompt, istruzioni di sistema opzionali e persino immagini come input, rendendolo uno strumento fondamentale per la creazione di flussi conversazionali intelligenti.
Chat Output
Scopri il componente Chat Output in FlowHunt—finalizza le risposte del chatbot con output flessibili e multipli. Essenziale per una conclusione del flusso senza interruzioni e per creare chatbot AI avanzati e interattivi.
Descrizione del flusso
Scopo e benefici
Descrizione del workflow: Domande e risposte da immagine
Panoramica
Questo workflow implementa un chatbot che permette agli utenti di caricare un’immagine e porre domande sul suo contenuto. Utilizzando una combinazione di tecnologie di riconoscimento ottico dei caratteri (OCR) e riconoscimento visivo, il chatbot analizza l’immagine e fornisce risposte accurate e contestuali. Questa automazione è particolarmente preziosa per scalare attività in cui gli utenti hanno bisogno di estrarre informazioni da immagini o interagire con dati visivi in modo conversazionale.
Flusso Passo-Passo
Inizializzazione della chat
- Quando la sessione di chat viene aperta, il workflow attiva un messaggio di benvenuto utilizzando il Message Widget.
- Il messaggio introduce l’utente alle funzionalità del chatbot, spiegando che può caricare immagini e porre domande sul contenuto.
Gestione dell’input utente
- Gli utenti possono interagire con il chatbot:
- Digitando una domanda su un’immagine.
- Caricando un file immagine.
- Il nodo Chat Input acquisisce sia la domanda (messaggio testuale) che l’immagine caricata (input file).
- Gli utenti possono interagire con il chatbot:
Elaborazione di immagine e domanda
- Il nodo Generator riceve:
- L’immagine caricata (per OCR/riconoscimento visivo).
- La domanda dell’utente (come contesto per il modello di linguaggio).
- Il generatore analizza l’immagine, estrae informazioni (ad es. testo tramite OCR o caratteristiche visive) e formula una risposta pertinente alla domanda.
- Il nodo Generator riceve:
Consegna della risposta
- La risposta generata dal modello viene inviata a un nodo Chat Output, che visualizza la risposta all’utente nell’interfaccia chat.
- Se è stata caricata un’immagine, può essere mostrata anche nella chat come riferimento.
Struttura del workflow
Ecco una struttura semplificata del workflow:
| Passaggio | Tipo di nodo | Funzione |
|---|---|---|
| Chat aperta | ChatOpenedTrigger | Attiva il messaggio di benvenuto |
| Visualizza messaggio di benvenuto | MessageWidget | Mostra introduzione e istruzioni |
| Mostra messaggio all’utente | ChatOutput | Presenta il messaggio di benvenuto nella chat |
| L’utente inserisce domanda / carica immagine | ChatInput | Raccoglie testo e file immagine dell’utente |
| Elabora immagine & domanda | Generator | Esegue OCR/riconoscimento visivo, risponde |
| Visualizza risposta generata (e immagine) | ChatOutput | Mostra la risposta (ed eventualmente l’immagine) |
Vantaggi e casi d’uso
- Automazione & Scalabilità: Automatizza il processo di estrazione delle informazioni dalle immagini, consentendo risposte rapide e coerenti a domande visive senza intervento umano.
- Versatilità: Utile per supporto clienti, strumenti educativi, analisi documentale e qualsiasi scenario in cui sia necessario interrogare o comprendere immagini.
- Esperienza utente migliorata: Fornisce un’interfaccia conversazionale che rende semplice e intuitivo interagire con strumenti avanzati di analisi delle immagini.
- Integrazione senza soluzione di continuità: Il design modulare a nodi consente future espansioni o l’integrazione di modelli di riconoscimento più avanzati.
Esempi di casi d’uso
- Digitalizzazione documenti: Gli utenti caricano foto di documenti e chiedono riepiloghi o dettagli specifici.
- Supporto prodotto: I clienti inviano immagini di prodotti e chiedono informazioni su specifiche o problemi.
- Strumenti educativi: Gli studenti caricano diagrammi o grafici e pongono domande esplicative.
Automatizzando le domande e risposte visive con questo workflow, le organizzazioni possono rendere potenti strumenti di analisi delle immagini accessibili a un ampio pubblico, ridurre il lavoro manuale e fornire risposte più rapide e intelligenti su larga scala.
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