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AIフローの仕組み - ChatGPTナレッジベースアシスタント

フロー

AIフローの仕組み

このフローで使用されるプロンプト

プロンプト

動的変数({input}、{human_input}、{context}、{chat_history}、{system_message})を用いたプロンプトテンプレートを作成します。

You are an AI language model assistant.

Your task is to answer customer query in INPUT with consideration of previous conversation in CHAT HISTORY.

If CONTEXT is provided, use it to generate the answer.


--- CONTEXT START
{context} 
--- CONTEXT END

--- CHAT HISTORY START
{chat_history}
--- CHAT HISTORY END

--- INPUT START
{input}
--- INPUT END
Answer in Language: {lang}
Format answer with markdown.

ANSWER:

このフローで使用されるコンポーネント

以下は、このフローでその機能を実現するために使用されるすべてのコンポーネントの完全なリストです。コンポーネントは、すべてのAIフローの構成要素です。様々な機能を接続することで複雑な相互作用を作成し、タスクを自動化することができます。各コンポーネントは、ユーザー入力の処理、データ処理、外部サービスとの統合など、特定の目的を果たします。

チャット入力

FlowHuntのChat Inputコンポーネントは、Playgroundからのメッセージを受け取ることでユーザーとのやり取りを開始します。これはフローの出発点となり、ワークフローがテキストとファイルベースの入力の両方を処理できるようにします。

ドキュメントリトリーバー

FlowHuntのドキュメントリトリーバーは、生成AIモデルをあなた自身の最新ドキュメントやURLへ接続し、Retrieval-Augmented Generation(RAG)を通じて信頼性と関連性の高い回答を実現します。

FlowHuntのプロンプトコンポーネント

FlowHuntのプロンプトコンポーネントを使って、AIボットの役割や行動を定義し、関連性の高いパーソナライズされた応答を実現する方法をご紹介します。プロンプトやテンプレートをカスタマイズし、効果的でコンテキストに応じたチャットボットフローを構築できます。

チャット履歴コンポーネント

FlowHuntのチャット履歴コンポーネントは、チャットボットが過去のメッセージを記憶し、一貫性のある会話と顧客体験の向上を実現しつつ、メモリとトークンの使用を最適化します。

ジェネレーター

FlowHunt の Generator コンポーネントを探索しましょう。選択した LLM モデルを使って強力な AI テキスト生成を実現。プロンプト、オプションのシステム指示、さらには画像も入力として組み合わせることで、ダイナミックなチャットボット応答を簡単に作成でき、インテリジェントな会話型ワークフロー構築の中核ツールとなります。

チャット出力

FlowHuntのChat Outputコンポーネントを使って、柔軟で複数構成のチャットボット応答を仕上げましょう。シームレスなフロー完了や高度なインタラクティブAIチャットボット構築に不可欠です。

メッセージウィジェット

Message Widgetコンポーネントは、ワークフロー内にカスタムメッセージを表示します。ユーザーへの歓迎、指示の提供、重要な情報の表示に最適で、Markdown形式に対応しており、セッションごとに1回だけ表示する設定も可能です。

チャット開始トリガー

Chat Opened Triggerコンポーネントは、チャットセッションが開始された瞬間を検知し、ユーザーがチャットを開いたと同時にワークフローが即座に反応できるようにします。最初のチャットメッセージでフローを開始するため、レスポンス性の高いインタラクティブなチャットボット構築に不可欠です。

フローの説明

目的と利点

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私たちは、あなたのような企業がスマートチャットボット、MCPサーバー、AIツール、またはその他の種類のAI自動化を開発し、組織内の反復的なタスクで人間を置き換えるお手伝いをします。

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