
URL do generatora promptów do obrazów
Przekształć dowolny artykuł lub stronę internetową w szczegółowy, kreatywny prompt dla modeli tekst-na-obraz. Ten workflow pobiera treść z podanego adresu URL, ...
Komponent Wynik czatu w FlowHunt finalizuje odpowiedzi chatbota, korzystając z połączonych komponentów, umożliwiając tworzenie złożonych, wieloczęściowych odpowiedzi oraz płynne zakończenie przepływu.
Opis komponentu
Flows are a versatile tool that allows you to connect many variations of components. That’s why you need a way to tell the bot you’re done creating, and it’s time for it to craft an answer based on the connected components.
The Chat Output component is how you tell the chatbot to start crafting an answer based on the connected components. One flow can have several outputs coming together in a single reply. For example, one output generates a text answer from AI, while a second one adds relevant links from your knowledge base.
Always being at the end of the chain, it doesn’t connect to anything, but any component that outputs text can connect to it. To see the options, just hover over the connector handle.
The Chat Output component accepts the following inputs:
Input Name | Type | Required | Description |
---|---|---|---|
Text | Message (str) | Yes | The main message text to be displayed in the chat output. |
Images | Attachment | No | Images to be shown alongside the message in the output. |
Data Template | str | No | (Advanced) Template for converting data to text. If left empty, defaults to the data’s ’text’ key. Useful for custom formatting. |
The component produces the following output:
Output Name | Type | Description |
---|---|---|
Message | Message | The processed chat message (including images if provided), ready to be displayed in the UI. |
Each flow can only contain a single Chat Input component but may contain various outputs. These are useful for creating complex answers consisting of several elements. Let’s look at an example of a flow with several outputs.
Imagine the user wants to know what an IVR is. Let’s say you want your bot to answer the question in a lighthearted, conversational way and then link further reading from your website.
To achieve this, you will want to create two separate outputs:
The final answer will combine these two types of outputs:
Separated outputs provide greater flexibility and control over the chatbot. By adding other outputs, you can continue making the answers more complex. For example, you can make the related sources more elaborate by adding Google Search to the mix, or you can introduce follow-up questions to prompt the user to ask more questions.
Aby pomóc Ci szybko zacząć, przygotowaliśmy kilka przykładowych szablonów przepływu, które pokazują, jak efektywnie używać komponentu Wynik czatu. Te szablony prezentują różne przypadki użycia i najlepsze praktyki, ułatwiając zrozumienie i implementację komponentu w Twoich własnych projektach.
Przekształć dowolny artykuł lub stronę internetową w szczegółowy, kreatywny prompt dla modeli tekst-na-obraz. Ten workflow pobiera treść z podanego adresu URL, ...
Automatyzuj obsługę klienta w LiveAgent za pomocą czatbota AI, który odpowiada na pytania wykorzystując Twoją wewnętrzną bazę wiedzy, pobiera odpowiednie dokume...
Generuj kompleksowe, zoptymalizowane pod SEO wpisy na bloga o zaawansowanej strukturze i wysokiej liczbie słów, korzystając z wielu agentów AI. Workflow obejmuj...
Automatycznie przekształca treść dowolnego podanego URL w zwięzły, angażujący post odpowiedni na X (Twitter), pomagając marketerom i twórcom szybko zwiększyć sw...
Ten oparty na AI przepływ pracy automatyzuje generowanie leadów wychodzących poprzez identyfikację czołowych firm w określonej niszy i lokalizacji, następnie do...
Pokazywanie 121 do 125 z 125 wyników
Komponent Wynik czatu mówi botowi, aby utworzył odpowiedź na podstawie połączonych komponentów. Oznacza koniec przepływu lub jego konkretnej części. Może być kilka wyjść, co dodaje złożoności do końcowej odpowiedzi.
Jest to możliwe, ale bot byłby bezużyteczny. Ponieważ wejście użytkownika byłoby jedynym komponentem, z którym mógłby pracować, po prostu odzwierciedlałby wpisane dane. Aby bot działał poprawnie, należy dodać inne komponenty, takie jak wybrany model LLM czy źródła wiedzy.
Jeśli brakuje wyjścia, bot nie wie, gdzie zakończyć. Jeśli zapomnisz je dodać, aplikacja przypomni, że musi być obecne przynajmniej jedno wyjście.
Zacznij budować własne rozwiązania AI i poznaj elastyczność komponentów Wynik czatu w FlowHunt.
Bezproblemowo połącz Chatbota FlowHunt z ulubionymi narzędziami do obsługi klienta, aby płynnie przekazywać rozmowy do konsultanta. Agent AI samodzielnie decydu...
FlowHunt integruje się ze wszystkimi wiodącymi rozwiązaniami do obsługi klienta, w tym z Freshchat! Płynnie przechodź od chatbota AI do wsparcia ludzkiego dzięk...
Połącz Chatbota FlowHunt z narzędziami obsługi klienta, aby płynnie przekazywać rozmowy do wsparcia ludzkiego. Agent AI inteligentnie eskaluje rozmowy, zmniejsz...