Czatbot RAG w czasie rzeczywistym dla konkretnej domeny
Czatbot w czasie rzeczywistym, który korzysta z wyszukiwarki Google ograniczonej do Twojej własnej domeny, pobiera odpowiednie treści z sieci i wykorzystuje OpenAI LLM do udzielania odpowiedzi na zapytania użytkowników z aktualnymi informacjami. Idealny do udzielania precyzyjnych, domenowo-specyficznych odpowiedzi w obsłudze klienta lub portalach informacyjnych.
Przepływy
Jak działa przepływ AI
- Wprowadzanie zapytania przez użytkownika.
- Rejestruje pytania użytkownika za pomocą wejścia czatu lub predefiniowanych przycisków.
- Rozszerzanie zapytania.
- Parafrazuje i rozwija zapytanie użytkownika w celu poprawy trafności wyszukiwania.
- Wyszukiwanie Google w wybranej domenie.
- Wykonuje wyszukiwanie w Google ograniczone do określonej domeny przy użyciu rozszerzonych zapytań.
- Pobieranie treści z sieci.
- Pobiera treści z najtrafniejszych adresów URL zwróconych przez wyszukiwarkę.
- Generowanie odpowiedzi przez LLM.
- Wykorzystuje OpenAI LLM do generowania końcowej, wzbogaconej o kontekst odpowiedzi wyświetlanej użytkownikowi.
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.
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.
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.
Widget Przycisk
Komponent Widget Przycisk w FlowHunt zamienia tekst lub dane wejściowe w interaktywne, klikalne przyciski w Twoim workflow. Idealny do tworzenia dynamicznych interfejsów użytkownika, zbierania wyborów użytkowników i zwiększania zaangażowania w chatbotach AI lub zautomatyzowanych procesach.
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.
Komponent Historia Czatów
Komponent Historia Czatów w FlowHunt umożliwia chatbotom zapamiętywanie poprzednich wiadomości, zapewniając spójne rozmowy i lepsze doświadczenia klientów przy jednoczesnej optymalizacji wykorzystania pamięci i tokenów.
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.
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.
LLM OpenAI
FlowHunt obsługuje dziesiątki modeli generowania tekstu, w tym modele OpenAI. Oto jak używać ChatGPT w swoich narzędziach AI i chatbotach.
Rozszerzanie zapytań
Rozszerzanie zapytań w FlowHunt zwiększa zrozumienie chatbota, znajdując synonimy, poprawiając błędy ortograficzne oraz zapewniając spójne i dokładne odpowiedzi na zapytania użytkowników.
Komponent GoogleSearch
Komponent GoogleSearch platformy FlowHunt zwiększa dokładność chatbotów, wykorzystując Retrieval-Augmented Generation (RAG) do pozyskiwania najnowszej wiedzy z Google. Kontroluj wyniki dzięki opcjom takim jak język, kraj i prefiksy zapytań, aby uzyskać precyzyjne i trafne odpowiedzi.
Pobieracz URL
Odblokuj treści z internetu w swoich przepływach pracy dzięki komponentowi Pobieracz URL. Bez wysiłku wyodrębniaj i przetwarzaj tekst oraz metadane z dowolnej listy adresów URL — w tym artykułów internetowych, dokumentów i nie tylko. Obsługuje zaawansowane opcje, takie jak OCR dla obrazów, selektywne wyodrębnianie metadanych i konfigurowalne buforowanie, dzięki czemu idealnie nadaje się do budowania przepływów AI i automatyzacji bogatych w wiedzę.
Opis przepływu
Cel i korzyści
Przegląd
Ten przepływ pracy wdraża prostego czatbota RAG (Retrieval-Augmented Generation), który korzysta z wyszukiwarki Google w czasie rzeczywistym, aby pobierać najnowsze informacje z internetu — można go skonfigurować tak, by ograniczał wszystkie wyszukiwania do konkretnej domeny. Głównym celem jest stworzenie czatbota, który może odpowiadać na zapytania użytkowników, wykorzystując najbardziej aktualne i trafne treści znalezione online, co jest niezwykle wartościowe tam, gdzie statyczne bazy wiedzy nie wystarczają.
Kluczowe komponenty i przepływ
Przepływ składa się z kilku modułowych bloków, z których każdy odpowiada za określoną funkcjonalność. Poniżej znajduje się podział struktury i działania przepływu:
| Komponent | Rola |
|---|---|
| Chat Input | Odbiera zapytania i wiadomości użytkownika. |
| Chat History | Przechowuje historię rozmowy dla odpowiedzi uwzględniających kontekst. |
| Query Expansion | Parafrazuje wejście użytkownika na wiele alternatywnych zapytań, by zwiększyć zakres wyszukiwania. |
| Google Search | Przeprowadza wyszukiwania w Google, ograniczone przez konfigurowalny prefiks domeny. |
| URL Retriever | Pobiera treści z adresów URL zwróconych przez wyszukiwanie Google. |
| Prompt Template | Strukturyzuje kontekst, wejście użytkownika i historię dla modelu językowego. |
| OpenAI LLM | Generuje odpowiedzi za pomocą modelu językowego (np. GPT-3/4). |
| Generator | Wywołuje LLM z promptem i kontekstem, aby uzyskać odpowiedź. |
| Chat Output | Wyświetla odpowiedzi czatbota użytkownikowi. |
| Button Widgets | Udostępnia szybkie przykładowe zapytania do wypróbowania jednym kliknięciem. |
| Chat Opened Trigger | Inicjuje rozmowę i wyświetla przyciski szybkiego startu. |
Jak działa przepływ pracy
Gdy użytkownik otwiera czat, aktywuje się Chat Opened Trigger. Inicjuje on interfejs czatu i prezentuje kilka Button Widgets z przykładowymi pytaniami (np. “jaki dinozaur ma 500 zębów?”). Po kliknięciu przycisku lub wpisaniu własnej wiadomości przez Chat Input, przepływ pracy przebiega następująco:
Rozszerzanie zapytania: Wejście użytkownika jest parafrazowane na kilka wersji, aby zmaksymalizować szanse na uzyskanie trafnych wyników wyszukiwania.
Wyszukiwanie Google: Rozszerzone zapytania wysyłane są do wyszukiwarki Google. Domyślnie wyszukiwanie jest ograniczone do konkretnej domeny (ustawionej przez pole
query_prefix, np.site: www.TWÓJADRES.com), co pozwala skoncentrować wiedzę czatbota na Twojej stronie lub wybranym źródle.Pobieranie treści z URL: Przepływ pobiera treści z najważniejszych wyników wyszukiwania (adresów URL) jako pełne dokumenty.
Budowanie promptu: Pobraną treść, wejście użytkownika i historię rozmowy łączy się za pomocą komponentu Prompt Template, aby zapewnić bogaty kontekst odpowiedzi.
Generowanie odpowiedzi przez model językowy: Prompt trafia do OpenAI LLM, który generuje spójną i kontekstowo trafną odpowiedź.
Wyświetlanie odpowiedzi: Wygenerowana odpowiedź prezentowana jest użytkownikowi przez Chat Output.
Przykładowy przebieg użycia
- Użytkownik otwiera czat: pojawia się wiadomość powitalna i trzy przykładowe przyciski z pytaniami.
- Użytkownik klika “kiedy jest dzień matki 2024?”: Pytanie natychmiast pojawia się w czacie (dla szybkiej informacji zwrotnej).
- Przepływ przechodzi przez rozszerzanie zapytania, wyszukiwanie, pobieranie, budowanie promptu i generowanie odpowiedzi przez LLM, po czym wyświetla odpowiedź.
Dlaczego ten przepływ pracy jest przydatny
- Wiedza w czasie rzeczywistym: Czatbot odpowiada na pytania, korzystając z najnowszych informacji dostępnych w sieci lub wybranej domenie.
- Ograniczenie do domeny: Modyfikując
query_prefix, zapewniasz, że czatbot korzysta wyłącznie z informacji zaufanych (np. z Twojej strony lub bazy wiedzy), co podnosi wiarygodność odpowiedzi. - Świadomość kontekstu: Uwzględnianie historii czatu i pobranych treści w promptcie pozwala na precyzyjnie dostosowane odpowiedzi w wieloetapowych rozmowach.
- Skalowalność i automatyzacja: Modułowa budowa pozwala łatwo rozbudowywać lub dostosowywać przepływ pracy do różnych domen i wdrażać go na szeroką skalę.
- Doświadczenie użytkownika: Przyciski szybkiego startu i natychmiastowa informacja zwrotna sprawiają, że czatbot jest łatwy w obsłudze.
Podsumowanie przepływu pracy – tabela
| Krok | Opis |
|---|---|
| Wejście użytkownika | Użytkownik wpisuje pytanie lub klika przycisk szybkiego startu |
| Rozszerzanie zapytania | Wejście jest parafrazowane w celu szerszego zakresu wyszukiwania |
| Wyszukiwanie Google | Wyszukiwania wykonywane są w Google, ograniczone do wybranej domeny |
| Pobieranie treści z URL | Pobierane są treści z najlepszych wyników wyszukiwania |
| Budowanie promptu | Wejście użytkownika, wyniki wyszukiwania i historia czatu są łączone w prompt |
| Generowanie przez LLM | OpenAI LLM generuje odpowiedź z pełnym kontekstem |
| Wyjście | Odpowiedź jest wyświetlana użytkownikowi |
Dostosowanie
- Aby skoncentrować czatbota na własnej domenie, zmodyfikuj pole
query_prefixw komponencie Google Search (np.site: www.TWÓJADRES.com). - Dodawaj lub zmieniaj przykładowe zapytania za pomocą komponentów Button Widget, aby lepiej dopasować doświadczenie użytkownika.
Idealne zastosowania
- Boty wsparcia klienta, które zawsze odpowiadają na podstawie aktualnej dokumentacji lub treści z Twojej strony.
- Wewnętrzni asystenci wiedzy ograniczeni do intranetu lub portalu wsparcia Twojej firmy.
- Każdy czatbot, który zawsze musi cytować lub opierać się na zewnętrznych, autorytatywnych źródłach (np. dla zgodności lub dokładności).
Automatyzując proces wyszukiwania, pobierania i generowania odpowiedzi, ten przepływ pracy oszczędza czas ręcznego researchu i zapewnia użytkownikom zawsze najbardziej aktualne i trafne informacje.
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.
Dowiedz się więcej
Prosty chatbot z narzędziem Google Search
Odkryj szablon Prostego Chatbota z Google Search, zaprojektowany dla firm, aby efektywnie dostarczać informacje specyficzne dla danej domeny. Zwiększ satysfakcj...
Źródła wiedzy
Źródła wiedzy sprawiają, że nauczanie AI według Twoich potrzeb jest niezwykle proste. Odkryj wszystkie sposoby łączenia wiedzy z FlowHunt. Łatwo połącz strony i...
Komponent GoogleSearch
Komponent GoogleSearch platformy FlowHunt zwiększa dokładność chatbotów, wykorzystując Retrieval-Augmented Generation (RAG) do pozyskiwania najnowszej wiedzy z ...