Generator
Genereer tekst met behulp van de invoerprompt en het geselecteerde LLM-model.
Afbeelding Q&A Chatbot
Een chatbot waarmee gebruikers afbeeldingen kunnen uploaden en vragen kunnen stellen over de inhoud ervan. De chatbot gebruikt OCR en visuele herkenning om de afbeelding te analyseren en geeft relevante antwoorden via een interactieve chatinterface.
Flows
Hoe de AI-flow werkt
- Gebruiker opent chat.
- De chatinterface wordt geopend, wat een welkomstbericht voor de gebruiker activeert.
- Gebruiker uploadt afbeelding of stuurt bericht.
- Gebruiker verstuurt een afbeelding en/of een vraag via de chatinvoer.
- Afbeelding en vraag verwerkt.
- Het systeem ontvangt de afbeelding en vraag, en bereidt deze voor op analyse.
- Inhoud geanalyseerd met OCR & visuele herkenning.
- De geüploade afbeelding en vraag worden met AI en OCR geanalyseerd om relevante informatie te extraheren.
- Antwoorden geleverd in chat.
- De chatbot antwoordt de gebruiker met antwoorden over de afbeelding in de chatinterface.
Gebruikte prompts in deze flow
Gebruikte componenten in deze flow
Hieronder vindt u een complete lijst van alle componenten die in deze flow zijn gebruikt om de functionaliteit te bereiken. Componenten zijn de bouwstenen van elke AI-flow. Ze stellen u in staat om complexe interacties te creëren en taken te automatiseren door verschillende functionaliteiten met elkaar te verbinden. Elke component heeft een specifiek doel, zoals het verwerken van gebruikersinvoer, het verwerken van gegevens of het integreren met externe diensten.
ChatInput
Het Chat Input-component in FlowHunt start gebruikersinteracties door berichten vanuit de Playground vast te leggen. Het dient als het startpunt voor flows, waardoor de workflow zowel tekst- als bestandsinvoer kan verwerken.
Chat Geopend Trigger
Het Chat Geopend Trigger-component detecteert wanneer een chatsessie start, zodat workflows direct kunnen reageren zodra een gebruiker de chat opent. Het initieert flows met het eerste chatbericht en is daarmee essentieel voor het bouwen van responsieve, interactieve chatbots.
Berichtwidget
De Message Widget-component toont aangepaste berichten binnen je workflow. Ideaal om gebruikers te verwelkomen, instructies te geven of belangrijke informatie te tonen. Ondersteunt Markdown-opmaak en kan zo worden ingesteld dat het slechts eenmaal per sessie verschijnt.
Generator
Ontdek het Generator-component in FlowHunt—krachtige AI-gedreven tekstgeneratie met het door jou gekozen LLM-model. Creëer moeiteloos dynamische chatbot-antwoorden door prompts, optionele systeemberichten en zelfs afbeeldingen als input te combineren, waardoor het een essentiële tool is voor het bouwen van intelligente, conversatiestromen.
Chatuitvoer
Ontdek het Chat Output-component in FlowHunt—finaliseer chatbot-antwoorden met flexibele, meerledige outputs. Essentieel voor naadloze flow-afronding en het creëren van geavanceerde, interactieve AI-chatbots.
Flowbeschrijving
Doel en voordelen
Workflowbeschrijving: Vraagbeantwoording vanaf Afbeelding
Overzicht
Deze workflow implementeert een chatbot waarmee gebruikers een afbeelding kunnen uploaden en vragen kunnen stellen over de inhoud ervan. Met een combinatie van Optical Character Recognition (OCR) en visuele herkenningstechnologieën analyseert de chatbot de afbeelding en geeft hij nauwkeurige, contextgevoelige antwoorden. Deze automatisering is zeer waardevol voor het opschalen van taken waarbij gebruikers informatie uit afbeeldingen moeten halen of op een converserende manier met visuele data willen omgaan.
Stapsgewijze Flow
Chat Initialisatie
- Wanneer de chatsessie wordt geopend, activeert de workflow een welkomstbericht via de Message Widget.
- Het bericht introduceert de mogelijkheden van de chatbot en legt uit dat gebruikers afbeeldingen kunnen uploaden en vragen kunnen stellen over de inhoud.
Afhandeling van Gebruikersinvoer
- Gebruikers kunnen met de chatbot communiceren door:
- Een vraag te typen over een afbeelding.
- Een afbeeldingsbestand te uploaden.
- De Chat Input-node legt zowel de vraag (tekstbericht) als de geüploade afbeelding (bestandsinvoer) vast.
- Gebruikers kunnen met de chatbot communiceren door:
Verwerking van Afbeelding en Vraag
- De Generator-node ontvangt:
- De geüploade afbeelding (voor OCR/visuele herkenning).
- De vraag van de gebruiker (als context voor het large language model).
- De generator analyseert de afbeelding, extraheert informatie (bijvoorbeeld tekst via OCR of visuele kenmerken), en formuleert een relevant antwoord op de vraag.
- De Generator-node ontvangt:
Bezorging van het Antwoord
- Het door het model gegenereerde antwoord wordt doorgestuurd naar een Chat Output-node, die het antwoord aan de gebruiker toont in de chatinterface.
- Als er een afbeelding is geüpload, kan deze ook in de chat worden getoond ter referentie.
Workflowstructuur
Hier volgt een vereenvoudigde structuur van de workflow:
| Stap | Node Type | Functie |
|---|---|---|
| Chat geopend | ChatOpenedTrigger | Activeert het welkomstbericht |
| Welkomstbericht tonen | MessageWidget | Toont introductie en instructies |
| Bericht aan gebruiker tonen | ChatOutput | Geeft het welkomstbericht weer in de chat |
| Gebruiker voert vraag in / uploadt afbeelding | ChatInput | Verzamelt gebruikersinvoer (tekst en bestand) |
| Verwerk afbeelding & vraag | Generator | Voert OCR/visuele herkenning uit, beantwoordt vraag |
| Toon gegenereerd antwoord (en afbeelding) | ChatOutput | Toont het antwoord (en eventueel afbeelding) aan de gebruiker |
Voordelen en Toepassingsgebieden
- Automatisering & Schaalbaarheid: Deze workflow automatiseert het proces van informatie uit afbeeldingen halen, waardoor snel en consistent antwoord kan worden gegeven op visuele vragen zonder tussenkomst van een mens.
- Veelzijdigheid: Geschikt voor klantenservice, educatieve hulpmiddelen, documentanalyse en iedere situatie waarin gebruikers afbeeldingen willen bevragen of begrijpen.
- Verbeterde Gebruikerservaring: Biedt een converserende interface, waardoor het gemakkelijk en intuïtief is voor gebruikers om met complexe beeldanalysetools te werken.
- Naadloze Integratie: Het modulaire, node-gebaseerde ontwerp maakt toekomstige uitbreiding of integratie van geavanceerdere herkenningsmodellen mogelijk.
Voorbeeldtoepassingen
- Documentdigitalisering: Gebruikers uploaden foto’s van documenten en vragen om samenvattingen of specifieke details.
- Productondersteuning: Klanten sturen afbeeldingen van producten en vragen naar specificaties of problemen.
- Educatieve Hulpmiddelen: Studenten uploaden diagrammen of grafieken en stellen verklarende vragen.
Door visuele vraagbeantwoording te automatiseren met deze workflow, kunnen organisaties krachtige beeldanalysetools toegankelijk maken voor een breed publiek, handmatig werk verminderen en sneller en slimmer op schaal antwoorden leveren.
Laat ons uw eigen AI-team bouwen
Wij helpen bedrijven zoals die van u bij het ontwikkelen van slimme chatbots, MCP-servers, AI-tools of andere soorten AI-automatisering om mensen te vervangen bij repetitieve taken in uw organisatie.
Meer informatie
AI Captcha Beeldoplosser
Deze AI-gestuurde workflow lost automatisch CAPTCHA-afbeeldingen op die door gebruikers worden geüpload. Het begeleidt gebruikers met instructies, verwerkt de g...
3 min lezen
AI Factuur OCR & Gegevens Extractie Bot
Automatiseer de verwerking van facturen door factuurafbeeldingen te uploaden en belangrijke factuurgegevens te extraheren, zoals factuurnummer, type, taal, item...
3 min lezen
Directe generator voor afbeeldingsbijschriften
Genereer moeiteloos creatieve bijschriften voor afbeeldingen met AI. Upload een afbeelding en ontvang direct een pakkend bijschrift, perfect voor sociale media ...
3 min lezen