Asystent AI do Odpowiadania na Pytania z Podstawą w Wikipedii

Asystent AI, który odpowiada na pytania użytkowników, korzystając z rzetelnych i dobrze udokumentowanych informacji, opierając odpowiedzi na podejściu RIG i źródłach z Wikipedii oraz wskazując konkretne sekcje. Idealny do uzyskiwania wiarygodnych, możliwych do zweryfikowania odpowiedzi na podstawie zewnętrznych danych.

Jak działa przepływ AI - Asystent AI do Odpowiadania na Pytania z Podstawą w Wikipedii

Przepływy

Jak działa przepływ AI

Zbieranie pytań użytkownika.
Zbiera pytania użytkownika za pośrednictwem interfejsu czatu.
Generowanie wstępnej odpowiedzi.
Generuje roboczą odpowiedź i określa, które sekcje wymagają danych zewnętrznych lub weryfikacji.
Pobieranie danych z Wikipedii.
Wykorzystuje narzędzie Wikipedia Tool do pobierania odpowiednich i rzetelnych informacji dla każdej sekcji odpowiedzi.
Sprawdzanie faktów i dopracowanie przez agenta AI.
Agent AI dopracowuje i uzasadnia każdą sekcję odpowiedzi, korzystając z pobranych danych z Wikipedii, dodając bezpośrednie linki do źródeł.
Dostarczenie odpowiedzi.
Prezentuje ugruntowaną, dobrze udokumentowaną odpowiedź użytkownikowi za pośrednictwem interfejsu czatu.

Prompty wykorzystane w tym przepływie

Poniżej znajduje się pełna lista wszystkich promptów wykorzystanych w tym przepływie do osiągnięcia jego funkcjonalności. Prompty to instrukcje przekazywane modelowi AI w celu generowania odpowiedzi lub wykonywania działań. Kierują one AI w zrozumieniu intencji użytkownika i generowaniu odpowiednich wyników.

Prompt

Tworzy wstępny prompt LLM do wygenerowania przykładowej odpowiedzi z fikcyjnymi danymi i wskaźnikami źródeł do dalszego dopracowania. Nakierowuje LLM, aby wskaz...

                Gived is user's query. Based on the User's query generate best possible answer with fake data or percentage. After each of different sections of your answer, include data which source to use in order to fetch the correct data and refine that section with correct data. you can either specify to choose Internal knowledge source to fetch data from in case there is custom data to user's product or service or use wikipedia to use as general knowledge source.

---
Example Input: Which countries are top in terms of renewable energy and what is the best metric for measuring this and what is that measure for top country?
Example output: The top countries in renewable energy are Norway, Sweden, Portugal, USA [Search in Wikipedia with query "Top Countries in renewable Energy"], the usual metric for renewable energy is Capacity factor [Search in Wikipedia with query "metric for renewable energy"] and number one country has 20% capacity factor [search in Wikipedia "biggest capacity factor"]
---

Let's begin now!

User Input:   {input}

AI Agent

Prompt agenta LLM, który instruuje model, aby dopracował wstępną odpowiedź przy użyciu narzędzia Wikipedia, skoncentrował się na faktach, cytował źródła dla każ...

                You are given a sample answer to user's question. The sample answer might include wrong data.&

use wikipedia tool in the given sections with the specified query to use wikipedia's information to refine the answer. 

include the link of wikipedia in each of the sections specified. 

FETCH DATA FROM YOUR TOOLS AND REFINE THE ANSWER IN THAT SECTION. ADD THE LINK TO THE SOURCE IN THAT PARTICULAR SECTION AND NOT IN THE END.


Focus on detailed information. Don't use phrases like "In todays fast changing world...", "In today's complex...", "is a crucial step", "plays significant role", "fast-paced...", "pivotal role", "In the ever-evolving landscape of" or "In the realm of ...", always cut to the point without useless conclusions or intros.

Komponenty wykorzystane w tym przepływie

Poniżej znajduje się pełna lista wszystkich komponentów wykorzystanych w tym przepływie do osiągnięcia jego funkcjonalności. Komponenty są podstawowymi elementami każdego przepływu AI. Pozwalają tworzyć złożone interakcje i automatyzować zadania poprzez łączenie różnych funkcjonalności. Każdy komponent służy określonemu celowi, takiemu jak obsługa danych wejściowych użytkownika, przetwarzanie danych lub integracja z zewnętrznymi usługami.

ChatInput

Komponent Chat Input w FlowHunt inicjuje interakcje z użytkownikiem, przechwytując wiadomości z Playground. Służy jako punkt początkowy dla przepływów, umożliwiając przetwarzanie zarówno tekstowych, jak i plikowych wejść.

Zobacz ChatInput

Komponent Prompt w FlowHunt

Dowiedz się, jak komponent Prompt w FlowHunt pozwala definiować rolę i zachowanie Twojego bota AI, zapewniając trafne i spersonalizowane odpowiedzi. Dostosuj prompty i szablony dla skutecznych, kontekstowych przepływów czatbota.

Zobacz Komponent Prompt w FlowHunt

Generator

Poznaj komponent Generator w FlowHunt — potężne generowanie tekstu oparte na AI z wykorzystaniem wybranego modelu LLM. Bez wysiłku twórz dynamiczne odpowiedzi chatbotów, łącząc prompty, opcjonalne instrukcje systemowe, a nawet obrazy jako wejście, czyniąc Generator kluczowym narzędziem do budowy inteligentnych, konwersacyjnych przepływów pracy.

Zobacz Generator

Narzędzie Wikipedia

Bez wysiłku rozmawiaj z dowolną stroną Wikipedii dzięki Agentom AI FlowHunt. Otrzymuj zwięzłe podsumowania, linki do źródeł i zamieniaj godziny badań w interaktywne wnioski.

Zobacz Narzędzie Wikipedia

Agent AI

Komponent Agent AI w FlowHunt wzmacnia Twoje przepływy pracy autonomicznym podejmowaniem decyzji i możliwością korzystania z narzędzi. Wykorzystuje duże modele językowe i łączy się z różnorodnymi narzędziami, aby rozwiązywać zadania, realizować cele i zapewniać inteligentne odpowiedzi. Idealny do budowania zaawansowanych automatyzacji i interaktywnych rozwiązań AI.

Zobacz Agent AI

Widget Wiadomości

Komponent Widget Wiadomości wyświetla niestandardowe komunikaty w Twoim przepływie pracy. Idealny do powitań, udzielania instrukcji lub prezentowania ważnych informacji, obsługuje formatowanie Markdown i może być ustawiony tak, by pojawiał się tylko raz na sesję.

Zobacz Widget Wiadomości

Wynik czatu

Odkryj komponent Wynik czatu w FlowHunt—finalizuj odpowiedzi chatbota za pomocą elastycznych, wieloczęściowych wyjść. Niezbędny do płynnego kończenia przepływów i tworzenia zaawansowanych, interaktywnych chatbotów AI.

Zobacz Wynik czatu

Wyzwalacz Otwarcia Czat

Komponent Wyzwalacz Otwarcia Czat wykrywa rozpoczęcie sesji czatu, umożliwiając przepływom natychmiastową reakcję w momencie, gdy użytkownik otworzy czat. Inicjuje flow od początkowej wiadomości, dzięki czemu jest niezbędny do budowy responsywnych, interaktywnych chatbotów.

Zobacz Wyzwalacz Otwarcia Czat

Opis przepływu

Cel i korzyści

Przegląd

Asystent Wikipedia RIG (Retrieval Interleaved Generator) to zautomatyzowany przepływ pracy zaprojektowany do odpowiadania na pytania użytkowników poprzez generowanie wstępnych odpowiedzi, identyfikację potrzebnych faktów, pobieranie informacji z Wikipedii oraz dopracowywanie odpowiedzi z precyzyjnymi cytowaniami dla każdej sekcji. Jego głównym celem jest dostarczanie odpowiedzi opartych na weryfikowalnych źródłach i dokładne wskazanie, które sekcje oraz źródła zostały wykorzystane, co czyni ten workflow szczególnie przydatnym w badaniach, fact-checkingu oraz edukacji.

Jak działa przepływ pracy

  1. Rozpoczęcie czatu i powitanie

    • Po otwarciu sesji czatu użytkownik otrzymuje powitanie wyjaśniające cel działania: dostarczanie wiarygodnych odpowiedzi popartych źródłami. Pomaga to ustalić oczekiwania wobec jakości i przejrzystości odpowiedzi.

  2. Przyjęcie pytania użytkownika

    • Użytkownik przesyła pytanie przez pole czatu. To wejście jest rejestrowane i przekazywane do dalszego przetwarzania.

  3. Generowanie prompta

    • Przepływ pracy zawiera Szablon Promptu, który bierze pytanie użytkownika i buduje szczegółowy prompt. Ten prompt instruuje system, aby:
      • Wygenerować roboczą odpowiedź, nawet jeśli zawiera ona dane zastępcze.
      • W każdej sekcji odpowiedzi wskazać, które zewnętrzne źródło (np. Wikipedia) lub wewnętrzna baza wiedzy powinny zostać użyte do weryfikacji i dopracowania tej sekcji.
      • Dołączyć zapytania wyszukiwania do Wikipedii, by pobrać poprawne informacje dla każdej sekcji.

    Przykład:

    Wpis użytkownika: Które kraje są liderami w odnawialnych źródłach energii?
Odpowiedź robocza: Najlepsze kraje to Norwegia, Szwecja, Portugalia [Wyszukaj w Wikipedii: "Top Countries in renewable Energy"]...

  4. Generowanie wstępnej odpowiedzi

    • Za pomocą generatora modelu językowego system tworzy roboczą odpowiedź na podstawie promptu, podkreślając miejsca, gdzie należy wstawić dane faktograficzne i wskazując źródła do weryfikacji.

  5. Pobieranie danych i dopracowanie odpowiedzi

    • Agent AI otrzymuje roboczą odpowiedź i korzysta z Narzędzia Wikipedia, by przeszukać Wikipedię według podanych zapytań.
    • W każdej sekcji odpowiedzi agent pobiera odpowiednie dane z Wikipedii i zastępuje nimi treści robocze lub zastępcze.
    • Każda sekcja jest dopracowywana poprzez dodanie bezpośredniego linku do konkretnego artykułu lub sekcji w Wikipedii, zapewniając przejrzystość i łatwą weryfikację.

    Agent jest instruowany, by unikać ogólnikowych lub wypełniających fraz, skupiając się wyłącznie na zwięzłych, faktograficznych treściach.

  6. Wynik końcowy

    • W pełni dopracowana odpowiedź, z każdą sekcją opartą na konkretnym źródle z Wikipedii (i linkami w treści), wyświetlana jest użytkownikowi w interfejsie czatu.

Struktura przepływu pracy

KrokKomponentCel
1Wyzwalacz otwarcia czatuWykrywa nową sesję czatu i wyświetla wiadomość powitalną
2Widget wiadomościPrezentuje wstępne powitanie i instrukcje
3Wejście czatuPrzyjmuje pytanie użytkownika
4Szablon PromptuFormatuje prompt z instrukcjami dla odpowiedzi roboczej + wskazówki źródeł
5GeneratorTworzy wstępną odpowiedź (z miejscami na dane)
6Narzędzie WikipediaUmożliwia pobieranie danych z Wikipedii
7Agent AIDopracowuje odpowiedź, pobiera fakty, wstawia cytaty/linki
8Wyjście czatuPrezentuje końcową, ugruntowaną odpowiedź użytkownikowi

Kluczowe cechy i korzyści

  • Przejrzystość źródeł: Każda sekcja odpowiedzi jasno wskazuje, z której strony lub sekcji Wikipedii pochodzi informacja, zawierając bezpośredni link do weryfikacji przez użytkownika.
  • Automatyzacja i skalowalność: Przepływ pracy automatyzuje proces tworzenia, sprawdzania i dopracowywania odpowiedzi, dzięki czemu sprawdza się przy obsłudze wielu zapytań jednocześnie.
  • Jakość badań: Dzięki uzasadnieniu każdej informacji zewnętrznym, weryfikowalnym źródłem, system generuje odpowiedzi odpowiednie do zastosowań naukowych, biznesowych i profesjonalnych.
  • Możliwość dostosowania: W razie potrzeby można podłączyć wewnętrzne źródła wiedzy obok Wikipedii, czyniąc system elastycznym w zakresie pozyskiwania danych firmowych.

Przykładowe zastosowania

  • Asystenci edukacyjni: Dostarczanie uczniom odpowiedzi zawsze opatrzonych źródłami.
  • Boty do weryfikacji faktów: Natychmiastowa weryfikacja informacji i prezentacja źródeł bez ręcznego wyszukiwania.
  • Obsługa klienta: Przekazywanie informacji o firmie lub produkcie z jasnym pochodzeniem danych.
  • Tworzenie treści: Piszący i dziennikarze mogą otrzymać robocze treści z wbudowanymi referencjami do dalszego rozwoju.

Podsumowanie

Ten workflow umożliwia użytkownikom uzyskiwanie wiarygodnych, dobrze udokumentowanych odpowiedzi, łącząc etapy generowania i pobierania danych. Jest szczególnie przydatny wszędzie tam, gdzie kluczowe są dokładność faktograficzna, przejrzystość i wskazanie źródła. Jego modułowa, zautomatyzowana konstrukcja sprawia, że jest wysoce skalowalny dla organizacji chcących zautomatyzować zadania badawcze oraz Q&A na dużą skalę.

Pozwól nam zbudować Twój własny zespół AI

Pomagamy firmom takim jak Twoja rozwijać inteligentne chatboty, serwery MCP, narzędzia AI lub inne rodzaje automatyzacji AI, aby zastąpić człowieka w powtarzalnych zadaniach w Twojej organizacji.

Zaplanuj demo Wypróbuj teraz

Dowiedz się więcej

RIG Wikipedia Assistant Chatbot (Retrieval Interleaved Generator)
RIG Wikipedia Assistant Chatbot (Retrieval Interleaved Generator)

RIG Wikipedia Assistant Chatbot (Retrieval Interleaved Generator)

Poznaj RIG Wikipedia Assistant – narzędzie stworzone do precyzyjnego pozyskiwania informacji z Wikipedii. Idealny do badań i tworzenia treści, zapewnia szybko w...

1 min czytania
AI Wikipedia +5
Spraw, aby LLM-y weryfikowały swoje odpowiedzi i podawały źródła
Spraw, aby LLM-y weryfikowały swoje odpowiedzi i podawały źródła

Spraw, aby LLM-y weryfikowały swoje odpowiedzi i podawały źródła

Zwiększ dokładność AI dzięki RIG! Dowiedz się, jak tworzyć chatboty, które weryfikują odpowiedzi zarówno na podstawie własnych, jak i ogólnych źródeł danych, za...

4 min czytania
AI Chatbot +5