
Traduttore di Testo Istantaneo in Inglese
Questo workflow consente agli utenti di tradurre istantaneamente qualsiasi testo inserito in inglese utilizzando l'IA. Gli utenti inseriscono o caricano il test...
Il componente Chat Output in FlowHunt finalizza le risposte del chatbot utilizzando componenti collegati, consentendo risposte complesse e articolate e la conclusione fluida del flusso.
Descrizione del componente
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.
Per aiutarti a iniziare rapidamente, abbiamo preparato diversi modelli di flusso di esempio che mostrano come utilizzare efficacemente il componente Chat Output. Questi modelli presentano diversi casi d'uso e best practice, rendendo più facile per te comprendere e implementare il componente nei tuoi progetti.
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Il componente Chat Output dice al bot di creare una risposta basata sui componenti collegati. Segna la fine del flusso o di una sua parte specifica. Possono esserci diversi output, aggiungendo complessità alla risposta finale.
È possibile, ma il bot sarebbe inutile. Poiché l'input dell'utente sarebbe l'unico componente con cui potrebbe lavorare, si limiterebbe a ripetere l'input. Devono essere aggiunti altri componenti, come il modello LLM desiderato o le fonti di conoscenza, affinché il bot funzioni correttamente.
Se manca l’output, il bot non sa dove terminare. Se dimentichi di includerlo, l’app ti ricorderà che deve essere presente almeno un output.
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