AI Blog Headline & Keyword Optimizer
Ten workflow oparty na AI znajduje najlepsze słowa kluczowe SEO dla Twojego artykułu na blogu i automatycznie przepisuje nagłówki, aby kierować je na te słowa k...
3 min czytania
Generator Ustrukturyzowanego Wyniku
Przekształcaj prompty w ustrukturyzowane, niezawodne dane przy użyciu wybranego modelu językowego — idealne do workflow wymagających niestandardowych formatów wyników.
AI
Automation
LLM
Structured Data
Opis komponentu
Jak działa komponent Generator Ustrukturyzowanego Wyniku
The Structured Generator component is designed to generate structured data outputs by leveraging Large Language Models (LLMs). This component is particularly useful when you need AI-generated text or data to conform to a specific schema or structure, making it easier to integrate with downstream systems, analytics, or workflows.
What Does This Component Do?
The Structured Generator takes user input in the form of a prompt, optionally incorporates images and system-level instructions, and employs a selected LLM to produce outputs that follow a user-defined structure. This makes it ideal for scenarios where consistent and predictable data formatting is required—such as form filling, report generation, or structured data extraction from text.
Inputs
The component supports several configurable inputs:
| Input Name | Type | Required | Description |
|---|---|---|---|
| Input | Message (Text) | No | The main prompt or question you want the LLM to process. |
| LLM | BaseChatModel | No | The language model instance used to generate the output. |
| Images | FlowSessionAttachmentResponse | No | Images to provide as additional context to the LLM. |
| Output Structure | NestedDict | Yes | Defines the desired structure and fields of the output. (e.g., specify keys and data types) |
| System Message | String (Multiline, Optional) | No | Additional instructions or context for the LLM at the system level (advanced, optional). |
Input Details
- Input (Prompt): The main instruction or question to be addressed by the LLM.
- LLM (Model): Select which language model to use for generating the response.
- Images: Attach images if the LLM supports multi-modal input and you want visual context.
- Output Structure: Specify the output format, such as the fields and their descriptions, ensuring the generated content is structured accordingly.
- System Message: (Advanced) Provide additional context or rules to guide the model’s behavior.
Output
The component produces a single output:
| Output Name | Type | Description |
|---|---|---|
| Structured Output | Data | The generated data, formatted as specified by the Output Structure field. |
This output can then be consumed by other components or exported for further processing.
Why Use the Structured Generator?
- Consistency: Ensures that the AI-generated outputs always adhere to a predefined schema, reducing post-processing effort.
- Flexibility: Supports a wide range of output structures, from simple fielded text to complex nested data.
- Multi-modal Input: Optionally include images alongside text to enrich the prompt for models that support it.
- Customizability: Use system messages to fine-tune the model’s behavior and output style according to your workflow needs.
- Integration: Ideal for AI workflows where structured data is required for API responses, databases, or analytics pipelines.
Example Use Cases
- Extracting structured information (like names, dates, and locations) from unstructured text.
- Generating standardized reports or summaries from user inputs.
- Filling forms or tables based on free-form descriptions.
- Producing JSON outputs for use in web applications or downstream processing.
Summary
The Structured Generator is a powerful and flexible tool for generating AI-driven structured data outputs. By configuring its input fields and output schema, you can tailor it to a wide variety of applications where structured, reliable, and repeatable data generation is essential.
Przykłady szablonów przepływu wykorzystujących komponent Generator Ustrukturyzowanego Wyniku
Aby pomóc Ci szybko zacząć, przygotowaliśmy kilka przykładowych szablonów przepływu, które pokazują, jak efektywnie używać komponentu Generator Ustrukturyzowanego Wyniku. Te szablony prezentują różne przypadki użycia i najlepsze praktyki, ułatwiając zrozumienie i implementację komponentu w Twoich własnych projektach.
Ekstrakcja danych z e-maili i plików do CSV
Ten przepływ pracy wyodrębnia i porządkuje kluczowe informacje z e-maili oraz załączonych plików, wykorzystuje AI do przetwarzania i strukturyzacji danych, a na...
4 min czytania
Generator blogów SEO z filmów YouTube
Automatycznie generuj wysoko pozycjonowane posty blogowe SEO z filmów YouTube. Ten przepływ wyodrębnia transkrypcje wideo, analizuje najważniejsze słowa kluczow...
4 min czytania
OCR do Faktur i Bot do Ekstrakcji Danych
Automatyzuj przetwarzanie faktur poprzez przesyłanie obrazów faktur i wyodrębnianie kluczowych danych, takich jak numer faktury, typ, język, pozycje, ceny i cał...
3 min czytania
Optymalizator nagłówków artykułów pod SEO
Automatycznie optymalizuj nagłówki i tytuł artykułu pod wybrane słowo kluczowe lub klaster słów kluczowych, aby poprawić wyniki SEO. Ten workflow analizuje Twój...
3 min czytania
Zaawansowany generator wpisów na bloga AI
Generuj kompleksowe, zoptymalizowane pod SEO wpisy na bloga o zaawansowanej strukturze i wysokiej liczbie słów, korzystając z wielu agentów AI. Workflow obejmuj...
4 min czytania
Najczęściej zadawane pytania
- Co robi Generator Ustrukturyzowanego Wyniku?
Generuje ustrukturyzowane dane na podstawie promptu wejściowego i wybranego modelu językowego, pozwalając zdefiniować format wyjścia dla niezawodnych i spójnych rezultatów.
- Czy mogę określić, jakie pola danych mają się znaleźć w wyniku?
Tak, możesz zdefiniować dokładną strukturę i pola generowanego wyniku, co sprawia, że jest to idealne rozwiązanie dla aplikacji wymagających sformatowanych lub ustrukturyzowanych danych.
- Czy Generator Ustrukturyzowanego Wyniku nadaje się do integracji z bazami danych lub API?
Zdecydowanie. Jego zdolność do generowania dobrze ustrukturyzowanych wyników czyni go idealnym do przekazywania danych do innych systemów lub automatyzacji kolejnych procesów.
- Czy mogę używać obrazów lub dodatkowego kontekstu w promptach?
Tak, możesz dołączać obrazy i wiadomości systemowe jako część wejścia, aby jeszcze bardziej ukierunkować wynik modelu.
- Z jakimi modelami LLM mogę używać tego komponentu?
Możesz połączyć dowolny obsługiwany model LLM w środowisku FlowHunt, aby dostosować generowanie wyników do swoich potrzeb.
Wypróbuj Generator Ustrukturyzowanego Wyniku
Doświadcz zaawansowanego generowania danych i precyzyjnego formatowania wyników z Generatorem Ustrukturyzowanego Wyniku w FlowHunt.