プロンプト
コンテキストと入力をLLMに渡すためのシンプルなプロンプトテンプレート。
関連記事パラグラフ生成ツール
あなたのウェブサイトに最も関連性の高い記事へのリンクを含む、短くて魅力的なパラグラフを自動生成します。このAI搭載ワークフローは、サイトのコンテンツを分析し、さらなる閲覧を促す関連ページをおすすめすることで、ユーザーのエンゲージメントと滞在時間を向上させます。
フロー
AIフローの仕組み
- ユーザー入力の収集.
- 現在のページのコンテキストを判断するため、ユーザーからトピックまたはURLを収集します。
- 関連する記事の取得.
- 提供されたトピックまたはURLに関連する、最も関連性の高い記事をウェブサイトのナレッジベースから検索します。
- キーワードの分析と抽出.
- 取得した記事から主要なトピックやキーワードを抽出し、リンクに最適な候補を特定します。
- 関連記事パラグラフの生成.
- AIを活用して、最も関連性の高い記事へのリンクを組み込んだ、短く読みやすいパラグラフを生成し、さらなる閲覧を促します。
- 生成パラグラフの表示.
- ウェブサイトですぐに使えるよう、埋め込み記事リンク付きの生成パラグラフをユーザーに表示します。
このフローで使用されるプロンプト
プロンプト
関連する記事へのマークダウンリンク付きで、ウェブページ用の読みやすく簡潔なパラグラフを書くようLLMに指示するプロンプト。...
プロンプト
今後のLLMステップのために有用なキーワードとコンテキストを生成するプロンプト。
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。
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。
キーワード頻度評価ツール
FlowHuntのキーワード頻度評価コンポーネントを使って、テキスト内で最も頻出し重要なキーワードを分析しましょう。上位キーワードの自動抽出、一般的なストップワードの除外、頻度・単語長・キーワードの重複に基づく結果の微調整も可能です。テキスト分析、情報抽出、コンテンツ要約ワークフローに最適です。
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
このワークフローは、指定したウェブページやトピックに対して、短く魅力的なパラグラフを自動生成するために設計されています。生成されるパラグラフには、あなたのウェブサイト内で最も関連性の高い記事へのリンクが含まれており、訪問者がスムーズに関連コンテンツへ移動できるようになります。この自動化は、「関連記事」セクションの作成を大規模に効率化し、ユーザーエンゲージメントやコンテンツ間の内部リンクによるSEO向上に特に役立ちます。
ワークフロー概要
プロセスは以下のステップで要約できます：
ユーザーとの対話＆ウェルカムメッセージ
- チャットが開かれると、ユーザーにウェルカムメッセージが表示されます。このメッセージはツールの目的を説明し、トピックまたはURLの入力を促します。
入力の受け取り
- ユーザーがチャット入力ウィジェットを通じてトピックまたはウェブページのURLを入力します。
初期ドキュメントの取得
- システムは、ユーザーの入力をクエリとしてウェブサイトのナレッジベースから最も関連性の高いドキュメントを取得します。これにより、ワークフローはトピックに関する初期コンテキストを得ます。
プロンプトの構築（コンテキスト化）
- プロンプトテンプレートが、ユーザーの入力と取得したドキュメントを組み合わせて、コンテキストを考慮したクエリを作成します。
関連記事の取得
- コンテキスト化されたプロンプトを用いて、2つ目のドキュメントリトリーバーが最大6件の最も関連性の高い記事（現在のページを除く）を取得します。内容構造（H1-H4）も考慮され、関連性が担保されます。
パラグラフ生成用プロンプトの作成
- AIジェネレーター用に精緻化されたプロンプトテンプレートが準備されます。このテンプレートは言語モデルに対し、
- 技術の高い、読みやすいコピーライターのように書くこと
- 一般的または難解な表現を避けること
- 関連記事ごとに2文でパラグラフを作成すること
- 各記事で最も関連性の高いキーワードをマークダウンリンクにすること
- 現在のページは関連記事から除外すること
- 関連記事と同じ言語でアウトプットすること
- 関連記事がない場合はスペース1文字だけを返すこと
を指示します。
- AIジェネレーター用に精緻化されたプロンプトテンプレートが準備されます。このテンプレートは言語モデルに対し、
キーワード抽出
- 取得した関連記事をキーワード頻度で分析し、最終パラグラフ内のリンク用アンカーテキストとして有用なキーワードを特定します。
最終プロンプトの組み立て
- トップキーワードとコンテキストをAIジェネレーター用に組み込んだ別のプロンプトテンプレートを作成します。
AIによる生成
- テキスト生成モデル（LLM）がプロンプトを処理し、関連記事への埋め込みリンク付きの最終パラグラフを出力します。
出力の表示
- 生成されたパラグラフがチャットメッセージとしてユーザーに表示され、ウェブサイトですぐに利用できます。
ワークフロー構成（テーブル）
| ステップ | コンポーネント | 目的 |
|---|---|---|
| 1. チャットオープン | ChatOpenedTrigger + MessageWidget | ユーザーへの挨拶と機能紹介 |
| 2. ユーザー入力 | ChatInput | ユーザーからトピックやURLを取得 |
| 3. メインドキュメント取得 | DocumentRetriever (1件) | コンテキスト用に最も関連性の高いドキュメントを検索 |
| 4. 初期プロンプト作成 | PromptTemplate | 入力とコンテキストを結合してさらなる取得のためのプロンプトを作成 |
| 5. 関連記事の取得 | DocumentRetriever (6件) | 最大6件の最も関連性の高い関連記事を取得 |
| 6. パラグラフ用プロンプト | PromptTemplate（詳細指示） | AIにリンク付きパラグラフ生成の指示 |
| 7. キーワード抽出 | KeywordFrequencyEvaluator | アンカーテキスト用のトップキーワード抽出 |
| 8. 最終プロンプト組み立て | PromptTemplate | キーワードとコンテキストを統合してAI生成のためのプロンプト作成 |
| 9. パラグラフ生成 | Generator (LLM) | 関連記事パラグラフの生成 |
| 10. 出力の表示 | ChatOutput | 結果をユーザーに表示 |
この仕組みが役立つ理由
スケーラビリティ
どのページやトピックでも関連記事パラグラフを自動生成し、編集作業の手間を削減します。一貫性
すべてのページで、統一されたフォーマットで高品質な関連記事セクションを実現します。SEOとエンゲージメント
関連キーワードをアンカーテキストとした内部リンク強化でSEO対策。文脈に合った提案でユーザーの回遊を促進します。ローカライズ対応
関連記事と同じ言語でパラグラフを生成し、多言語サイトにも対応します。カスタマイズ性
一般的な定型文を避け、読者にとって有益で具体的な提案に焦点を当てたプロンプト設計です。
理想的な利用ケース
- ブログやニュースサイトで自動「次に読むべき」パラグラフを追加したい場合
- ECサイトで関連ガイドや商品ページを提案したい場合
- ナレッジベースやドキュメントサイトで、関連ヘルプトピックを案内したい場合
- 大規模コンテンツサイトで、最小限の工数でナビゲーションやSEOを強化したい場合
オートメーションフローダイアグラム（簡易版）
flowchart LR
A[User opens chat] --> B[Welcome message]
B --> C[User enters topic or URL]
C --> D[Retrieve main document for context]
D --> E[Build context-aware prompt]
E --> F[Retrieve related articles (up to 6)]
F --> G[Extract top keywords]
G --> H[Create AI prompt with links/keywords]
H --> I[AI generates paragraph]
I --> J[Display paragraph to user]
まとめ
このワークフローは、ドキュメント検索・プロンプト設計・キーワード分析・生成AIの力を活用し、高品質なリンク付き「関連記事」パラグラフを自動生成します。コンテンツが豊富なあらゆるウェブサイトで、内部リンクやユーザーエンゲージメントを最小限の労力でスケール＆最適化できる強力なソリューションです。
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