input var
Promptmal brukt for å hente navnet på målspråket fra alle input-variabler.
Get the name of the destination language from following variables:
{all_input_variables}
Denne arbeidsflyten effektiviserer oversettelsen av HUGO-markdownfiler til målspråk, samtidig som filstruktur og formatering bevares. Ved å benytte AI-språkmodeller sikrer den nøyaktige oversettelser av innhold, opprettholder TOML front matter-integritet, og følger beste praksis for oversettelser til statiske sidegeneratorer.
Flows
Nedenfor er en komplett liste over alle prompts som brukes i denne flowen for å oppnå dens funksjonalitet. Prompts er instruksjoner gitt til AI-modellen for å generere svar eller utføre handlinger. De veileder AI-en i å forstå brukerens intensjon og generere relevante resultater.
Promptmal brukt for å hente navnet på målspråket fra alle input-variabler.
Get the name of the destination language from following variables:
{all_input_variables}
Promptmal for oversettelse av HUGO-markdownfiler, inkludert restriksjoner og eksempel på formatering.
You are professional translator translating HUGO markdown file to destination language, which is defined in input variables:
{all_input_variables}
-- TRANSLATION RESTRICTIONS --
{context}
-- END RESTRICTIONS --
Input file is HUGO file with Front matter section formatted with toml language (translated file should start with toml, than contains variables in toml format ), than file continue with markdown text
Keep the same formatting and structure as original input file, make sure all control characters are used in the same form as in original input.
Don't translate text, which are part of HTML tags or field names in the front matter section - translate just field values.
In the translation properly handle quotes
--
--EXAMPLE of file structure START:
title = "any title"
any other markdown text ...
-- EXAMPLE END
--
RETURN JUST TRANSLATED FILE, NOTHING ELSE!
INPUT FILE TO TRANSLATE:
{input}
This is a final line added for robust parsing.
Nedenfor er en komplett liste over alle komponenter som brukes i denne flowen for å oppnå dens funksjonalitet. Komponenter er byggesteinene i hver AI Flow. De lar deg lage komplekse interaksjoner og automatisere oppgaver ved å koble sammen ulike funksjoner. Hver komponent tjener et spesifikt formål, som å håndtere brukerinndata, behandle data, eller integrere med eksterne tjenester.
Chat Input-komponenten i FlowHunt initierer brukerinteraksjoner ved å fange opp meldinger fra Playground. Den fungerer som startpunktet for flyter, og gjør det mulig for arbeidsflyten å behandle både tekst- og filbaserte innspill.
Lær hvordan FlowHunts Prompt-komponent lar deg definere din AI-bots rolle og oppførsel, og sikrer relevante, personaliserte svar. Tilpass prompt og maler for effektive, kontekstsensitive chatbot-strømmer.
FlowHunt støtter dusinvis av tekstgenereringsmodeller, inkludert modeller fra OpenAI. Her er hvordan du bruker ChatGPT i dine AI-verktøy og chatboter.
Utforsk Generator-komponenten i FlowHunt—kraftig AI-drevet tekstgenerering ved bruk av din valgte LLM-modell. Lag enkelt dynamiske chatbot-svar ved å kombinere prompt, valgfrie systeminstruksjoner og til og med bilder som input, noe som gjør den til et kjernetool for å bygge intelligente, samtalebaserte arbeidsflyter.
FlowHunts Dokumentinnhenter forbedrer AI-nøyaktigheten ved å koble generative modeller til dine egne oppdaterte dokumenter og nettadresser, og sikrer pålitelige og relevante svar ved bruk av Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Oppdag Chat Output-komponenten i FlowHunt—fullfør chatbot-svar med fleksible, flerdelte utganger. Essensielt for sømløs flytavslutning og for å lage avanserte, interaktive AI-chatboter.
Notat-komponenten i FlowHunt lar deg legge til kommentarer og dokumentasjon direkte i arbeidsflyten din. Bruk den for å klargjøre, kommentere eller gi instruksjoner i flyten din, noe som gjør komplekse automatiseringer enklere å forstå og vedlikeholde.
Flow-beskrivelse
Denne arbeidsflyten er laget for å automatisere oversettelsen av markdown-filer brukt i HUGO-prosjekter, med spesielt fokus på å bevare filstruktur og formatering. Flyten sikrer at kun relevant tekstinnhold blir oversatt, mens tekniske elementer som front matter, markdown-struktur og kontrolltegn forblir uendret. Dette er spesielt nyttig for team som forvalter flerspråklige statiske nettsider bygget med HUGO, og som ønsker å skalere innholds-lokalisering samtidig som høy kvalitet og konsistens opprettholdes.
Arbeidsflyten består av flere sammenkoblede komponenter. Her er et steg-for-steg-oppsett:
Steg | Komponent | Funksjon |
---|---|---|
1 | Chat Input | Godtar markdown-filen som skal oversettes og eventuelle nødvendige variabler (f.eks. målspråk). |
2 | Prompt Template (input var ) | Henter navnet på målspråket fra input-variablene for videre bruk. |
3 | LLM OpenAI (nano) | Bruker en lettvekts GPT-4-modell for å prosessere prompts. |
4 | Generator (get language name ) | Genererer navnet på målspråket fra de oppgitte variablene. |
5 | Document Retriever (GetBestTranslation ) | Søker etter eksisterende beste oversettelser eller kontekst fra interne/dokumentkilder. |
6 | Prompt Template (Prompt ) | Lager en detaljert prompt som instruerer LLM om hvordan den skal oversette, med restriksjoner og eksempler. |
7 | LLM OpenAI (full) | Bruker en fullverdig GPT-4-modell (med stor kontekst) til å utføre oversettelsen. |
8 | Generator | Utfører oversettelsen ved hjelp av ovenstående prompt og modell. |
9 | Chat Output | Viser den oversatte markdown-filen i utdata-grensesnittet. |
+ + +
og markdown/HTML-elementer bevares som krevd av HUGO- og TOML-spesifikasjonene.Oppsummert gir denne arbeidsflyten en ende-til-ende, pålitelig og skalerbar løsning for oversettelse av HUGO-markdownfiler, noe som gjør den svært verdifull for organisasjoner som forvalter flerspråklige statiske nettsider eller dokumentasjonsprosjekter.
Vi hjelper bedrifter som din med å utvikle smarte chatboter, MCP-servere, AI-verktøy eller andre typer AI-automatisering for å erstatte mennesker i repeterende oppgaver i organisasjonen din.
Oversett nettinnhold mellom språk mens HTML-strukturen bevares, ved bruk av KI og UrlsLab-plugin. E-postadresser og nettadresser forblir uendret, noe som sikrer...
Optimaliser automatisk artikkelens overskrifter og tittel for et bestemt søkeord eller søkeordsklynge for å forbedre SEO-ytelsen. Denne arbeidsflyten analyserer...
Denne AI-drevne arbeidsflyten finner de beste SEO-nøkkelordene for blogginnlegget ditt og omskriver overskriftene automatisk for å rette seg mot disse nøkkelord...