即時Markdownテーブル作成ツール

入力内容から完全に整形されたMarkdownテーブルを手間なく生成。ドキュメント作成、プレゼンテーション、メモ取りに最適です。このAI搭載フローは、テーブル作成を効率化し、生産性と読みやすさを向上させます。

フロー

AIフローの仕組み

ユーザーがテーブルの詳細を入力.: ユーザーがテーブル内容や構造をチャット入力で入力します。
テーブル生成用に入力を整形.: プロンプトテンプレートがユーザー入力をMarkdownテーブル生成用に構造化します。
AIによるMarkdownテーブル生成.: AIジェネレーターが構造化された入力内容から完全整形のMarkdownテーブルを生成します。
ユーザーへ結果を表示.: 生成されたMarkdownテーブルがチャット出力でユーザーに表示されます。

このフローで使用されるプロンプト

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プロンプトの完全なリストです。プロンプトは、AIモデルに応答を生成させたりアクションを実行させるために与えられる指示です。これらはAIがユーザーの意図を理解し、関連する出力を生成するのを導きます。

プロンプト

ユーザー入力からMarkdownテーブルを生成するためのテンプレートで、整形指示を含みます。

                generate a table in markdown from {input}
Show the table fully formatted to look as nice as possible below

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。

見るチャット入力

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。

見る FlowHuntのプロンプトコンポーネント

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。

見るジェネレーター

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。

見るチャット出力

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。

見るチャット開始トリガー

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。

見るメッセージウィジェット

フローの説明

目的と利点

概要

Markdownテーブルジェネレーターワークフローは、ユーザーが提供したデータや説明を、美しく整形されたMarkdownテーブルへ自動変換します。プロンプトテンプレートと大規模言語モデルを活用し、ユーザー入力を解釈して見た目にも優れたテーブルを生成します。このワークフローは、生データから頻繁に構造化テーブルを作成する必要があるプロジェクトマネージャー、データアナリスト、コンテンツ制作者、教育者などに特に役立ちます。

ワークフローの流れ

ワークフローは以下の主なステップで構成されています。

ユーザーのオンボーディングとウェルカムメッセージ
- チャットセッション開始時に、ツールの目的を説明し、テーブル生成用データの入力を促すウェルカムメッセージでユーザーを迎えます。
ユーザー入力の収集
- ユーザーは、リスト、構造化データ、テーブル仕様などの入力をチャットインターフェースから提供します。
プロンプトの構築
- ワークフローは、ユーザー入力をあらかじめ定義されたプロンプトテンプレートに動的に挿入します。
  - テンプレート:
    generate a table in markdown from {input} Show the table fully formatted to look as nice as possible below
- これにより、言語モデルへ明確なテーブル生成指示が送られます。
LLMによるテーブル生成
- 構築されたプロンプトが言語モデル（LLM）搭載のテキスト生成コンポーネントへ送信され、指示に従ったMarkdownテーブルが生成されます。
結果の表示
- 生成されたMarkdownテーブルはチャットインターフェースでユーザーに表示され、すぐにコピーや活用が可能です。

ワークフロー構成

ステップ	ノードタイプ	説明
1. チャット開始検知	ChatOpenedTrigger	チャットが開かれたことを検知
2. ウェルカムメッセージ	MessageWidget	フレンドリーな紹介メッセージを表示
3. チャット出力	ChatOutput	ウェルカムメッセージを表示
4. ユーザー入力	ChatInput	ユーザーから入力データを受け取る
5. プロンプトテンプレート	PromptTemplate	ユーザー入力を使いプロンプトを整形
6. テーブル生成	Generator	プロンプトをLLMに送りMarkdownテーブルを受信
7. 出力	ChatOutput	生成されたMarkdownテーブルをユーザーに表示

自動化・スケーラビリティの利点

自動化: このワークフローは手動でのMarkdownテーブル作成を不要にし、入力を即座に整形済みテーブルへ変換します。
スケーラビリティ: プロンプトテンプレートとLLMの活用により、多種多様な入力や複雑さに対応。大量のテーブルリクエストや大規模なデータ処理にも最適です。
ユーザー体験: オンボーディングメッセージで使い方が明確になり、即時のチャット出力でシームレスな体験を提供します。
適応性: モジュール構造により、ファイル入力や異なるテーブルスタイル対応、他データソース連携など拡張・カスタマイズが容易です。