Gestructureerde Output Generator
Zet prompts om in gestructureerde, betrouwbare data met je geselecteerde taalmodel – ideaal voor workflows die aangepaste outputformaten vereisen.
Componentbeschrijving
Hoe de Gestructureerde Output Generator-component werkt
Gestructureerde Generator
Het Gestructureerde Generator-component is ontworpen om gestructureerde data-output te genereren met behulp van Large Language Models (LLM’s). Dit component is vooral handig wanneer je door AI gegenereerde tekst of data moet laten voldoen aan een specifiek schema of structuur, zodat integratie met andere systemen, analytics of workflows eenvoudiger wordt.
Wat doet dit component?
De Gestructureerde Generator neemt invoer van de gebruiker in de vorm van een prompt, kan optioneel afbeeldingen en systeeminstructies meenemen, en gebruikt een geselecteerd LLM om output te produceren die een door de gebruiker gedefinieerde structuur volgt. Dit maakt het ideaal voor situaties waarin een consistente en voorspelbare dataformattering vereist is – zoals het invullen van formulieren, rapportages of het extraheren van gestructureerde data uit tekst.
Invoer
Het component ondersteunt verschillende configureerbare invoervelden:
| Invoerveldnaam | Type | Vereist | Beschrijving |
|---|---|---|---|
| Input | Bericht (Tekst) | Nee | De hoofdprompt of vraag die je door het LLM wilt laten verwerken. |
| LLM | BaseChatModel | Nee | De taalmodel-instantie die gebruikt wordt om de output te genereren. |
| Afbeeldingen | FlowSessionAttachmentResponse | Nee | Afbeeldingen als extra context voor het LLM. |
| Outputstructuur | NestedDict | Ja | Definieert de gewenste structuur en velden van de output. (bijv. geef sleutels en datatypes op) |
| Systeembericht | String (Meerdere regels, Optioneel) | Nee | Extra instructies of context op systeemniveau voor het LLM (geavanceerd, optioneel). |
Uitleg over de invoervelden
- Input (Prompt): De hoofdopdracht of vraag die het LLM moet beantwoorden.
- LLM (Model): Kies welk taalmodel gebruikt wordt om het antwoord te genereren.
- Afbeeldingen: Voeg afbeeldingen toe als het LLM multi-modale input ondersteunt en je visuele context wilt toevoegen.
- Outputstructuur: Geef het gewenste outputformaat op, zoals de velden en hun beschrijvingen, zodat de gegenereerde content gestructureerd is.
- Systeembericht: (Geavanceerd) Geef extra context of regels mee om het gedrag van het model te sturen.
Output
Het component levert één output op:
| Outputnaam | Type | Beschrijving |
|---|---|---|
| Gestructureerde Output | Data | De gegenereerde data, geformatteerd volgens het opgegeven Outputstructuur-veld. |
Deze output kan vervolgens door andere componenten worden gebruikt of worden geëxporteerd voor verdere verwerking.
Waarom de Gestructureerde Generator gebruiken?
- Consistentie: Zorgt ervoor dat AI-outputs altijd voldoen aan een vooraf gedefinieerd schema, wat nabewerking minimaliseert.
- Flexibiliteit: Ondersteunt uiteenlopende outputstructuren, van simpele tekstvelden tot complexe geneste data.
- Multimodale invoer: Voeg optioneel afbeeldingen toe aan tekst om de prompt te verrijken voor modellen die dit ondersteunen.
- Aanpasbaarheid: Gebruik systeemberichten om het gedrag en de outputstijl van het model nauwkeurig af te stemmen op jouw workflow.
- Integratie: Ideaal voor AI-workflows waarbij gestructureerde data nodig is voor API-responses, databases of analytics-pijplijnen.
Voorbeeldtoepassingen
- Gestructureerde informatie (zoals namen, data en locaties) extraheren uit ongestructureerde tekst.
- Gestandaardiseerde rapporten of samenvattingen genereren op basis van gebruikersinvoer.
- Formulieren of tabellen automatisch laten invullen op basis van vrije tekst.
- JSON-output genereren voor gebruik in webapplicaties of verdere verwerking.
Samenvatting
De Gestructureerde Generator is een krachtig en flexibel hulpmiddel voor het genereren van door AI aangedreven gestructureerde data-output. Door de invoervelden en het outputschema te configureren, kun je het component afstemmen op uiteenlopende toepassingen waarbij gestructureerde, betrouwbare en herhaalbare datageneratie essentieel is.
Voorbeelden van flowsjablonen met Gestructureerde Output Generator-component
Om u snel op weg te helpen, hebben we verschillende voorbeeld-flowsjablonen voorbereid die laten zien hoe u de Gestructureerde Output Generator-component effectief kunt gebruiken. Deze sjablonen tonen verschillende gebruikscases en best practices, waardoor het voor u gemakkelijker wordt om de component te begrijpen en te implementeren in uw eigen projecten.
Veelgestelde vragen
- Wat doet de Gestructureerde Output Generator?
Deze genereert gestructureerde data op basis van je invoerprompt en gekozen taalmodel, waarbij je zelf het outputformaat kunt bepalen voor betrouwbare en consistente resultaten.
- Kan ik zelf aangeven welke data-velden in de output moeten zitten?
Ja, je kunt de exacte structuur en velden van de gegenereerde output bepalen, waardoor het ideaal is voor toepassingen die geformatteerde of gestructureerde data vereisen.
- Is de Gestructureerde Output Generator geschikt voor integratie met databases of API’s?
Absoluut. Door de mogelijkheid om goed gestructureerde outputs te genereren, is het perfect om data door te geven aan andere systemen of om processen verder te automatiseren.
- Kan ik afbeeldingen of extra context gebruiken in de prompts?
Ja, je kunt afbeeldingen en systeemberichten toevoegen aan de invoer om de output van het model verder te sturen.
- Welke LLM-modellen kan ik met dit component gebruiken?
Je kunt elk ondersteund LLM-model in je FlowHunt-omgeving koppelen om de outputgeneratie volledig aan je wensen aan te passen.
Probeer Gestructureerde Output Generator
Ervaar geavanceerde datageneratie en nauwkeurige outputformattering met de Gestructureerde Output Generator in FlowHunt.
Meer informatie
