テキスト要約AIフロー

AIを活用して、どんな入力テキストも簡潔な要点に要約します。このワークフローはユーザー入力を受け取り、短い要約を生成し、分かりやすい形式で提示するため、記事・段落・ドキュメントを素早く把握したいときに最適です。

フロー

AIフローの仕組み

ユーザーがフローを開始.: ユーザーがセッションを開始するかチャットを開くと、ワークフローがトリガーされます。
ウェルカムメッセージの表示.: 要約ツールの使い方を案内するウェルカムメッセージが表示されます。
ユーザーがテキストを入力.: ユーザーが要約したいテキストを送信します。
AIがテキストを要約.: 入力されたテキストをプロンプトテンプレートとAIモデルで処理し、要点を押さえた簡潔な要約を生成します。
要約結果の提示.: 要約結果がチャット上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

LLMに与えられたテキストを8文以内で要約させ、文章と箇条書き両方を含めるよう指示するプロンプトテンプレート。

                あなたは長文を短く要約する優れたスキルを持つプロのコピーライターです。

次のテキストを8文以内で要約してください。

文章と箇条書きを含めてください

TEXT:
{context}

SUMMARIZATION:

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

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

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

フローの説明

目的と利点

このワークフロー「Summarize Input Text」は、ユーザーが入力した任意のテキストから自動的に簡潔な要約を生成するために設計されています。ユーザーインタラクション、プロンプトエンジニアリング、AIによるテキスト要約を段階的に組み合わせることで、長文資料を把握しやすい箇条書きや短い段落にまとめる作業を効率化します。

フロー概要

ユーザーがチャットを開くと、システムはウェルカムメッセージを表示し、要約したいテキストの入力を促します。テキストが入力されると、フローは言語モデルに対して効果的なプロンプトを構築し、要点を文章と箇条書きでまとめるよう指示します。生成された要約はユーザーに表示されます。

ステップごとの流れ

ステップ	ノード	機能
1	ChatOpenedTrigger	チャットセッションの開始を検知
2	MessageWidget	フレンドリーなウェルカムメッセージと使い方ガイドを表示
3	ChatInput	ユーザーから要約したいテキストを収集
4	PromptTemplate	ユーザーテキストを文脈にしたAI用カスタムプロンプトを構築
5	Generator	プロンプトをもとにAIモデルで要約を生成
6	ChatOutput	チャット画面で要約結果をユーザーに提示

詳細フロー

チャット開始＆ウェルカム
- チャットが開かれると（ChatOpenedTrigger）、Message Widget がツールの目的や使い方を説明するウェルカムメッセージをユーザーに送信します。
ユーザー入力の収集
- ユーザーはチャット入力欄（ChatInput）から要約したいテキストを入力します。
プロンプトの作成
- 入力テキストがプロンプトテンプレート（PromptTemplate）に挿入されます。このテンプレートはAIに対し、プロのコピーライターとして8文以内、文章と箇条書き両方で要約するよう指示します。
- プロンプト例:
```
あなたは長文を短く要約する優れたスキルを持つプロのコピーライターです。

次のテキストを8文以内で要約してください。

文章と箇条書きを含めてください

TEXT:
{user input}

SUMMARIZATION:
```
要約の生成
- 作成されたプロンプトがGeneratorノードに送信され、選択された大規模言語モデル（LLM）によって要約が生成されます。
出力の表示
- 生成された要約はChat Outputノードを通じてユーザーに表示され、分かりやすく提示されます。