Chatbot de Perguntas e Respostas sobre Imagens
Um chatbot que permite aos usuários fazer upload de imagens e fazer perguntas sobre seu conteúdo. Utiliza OCR e reconhecimento visual para analisar a imagem e fornece respostas relevantes por meio de uma interface de chat interativa.
Fluxos
Como o Fluxo de IA funciona
- Usuário Abre o Chat.
- A interface do chat é aberta, acionando uma mensagem de boas-vindas para o usuário.
- Usuário Faz Upload de Imagem ou Envia Mensagem.
- O usuário envia uma imagem e/ou uma pergunta pelo campo de entrada do chat.
- Imagem e Pergunta Processadas.
- O sistema recebe a imagem e a pergunta, e as prepara para análise.
- Conteúdo Analisado com OCR & Reconhecimento Visual.
- A imagem enviada e a pergunta são analisadas com IA e OCR para extrair informações relevantes.
- Respostas Entregues no Chat.
- O chatbot responde ao usuário com respostas sobre a imagem na interface do chat.
Prompts usados neste fluxo
Abaixo está uma lista completa de todos os prompts usados neste fluxo para alcançar sua funcionalidade. Os prompts são as instruções dadas ao modelo de IA para gerar respostas ou executar ações. Eles orientam a IA na compreensão da intenção do usuário e na geração de saídas relevantes.
Componentes usados neste fluxo
Abaixo está uma lista completa de todos os componentes usados neste fluxo para alcançar sua funcionalidade. Os componentes são os blocos de construção de cada Fluxo de IA. Eles permitem criar interações complexas e automatizar tarefas conectando várias funcionalidades. Cada componente serve a um propósito específico, como lidar com a entrada do usuário, processar dados ou integrar com serviços externos.
ChatInput
O componente Chat Input no FlowHunt inicia as interações do usuário capturando mensagens do Playground. Ele serve como ponto de partida para os fluxos, permitindo que o workflow processe entradas baseadas em texto e arquivos.
Gatilho de Chat Aberto
O componente Gatilho de Chat Aberto detecta quando uma sessão de chat é iniciada, permitindo que fluxos de trabalho respondam instantaneamente assim que um usuário abre o chat. Ele inicia fluxos com a mensagem inicial do chat, tornando-se essencial para a criação de chatbots responsivos e interativos.
Widget de Mensagem
O componente Widget de Mensagem exibe mensagens personalizadas dentro do seu fluxo de trabalho. Ideal para dar boas-vindas aos usuários, fornecer instruções ou mostrar qualquer informação importante, ele suporta formatação Markdown e pode ser configurado para aparecer apenas uma vez por sessão.
Gerador
Explore o componente Gerador no FlowHunt—geração de texto poderosa com IA usando o modelo LLM de sua escolha. Crie respostas dinâmicas para chatbots combinando prompts, instruções de sistema opcionais e até imagens como entrada, tornando-o uma ferramenta central para construir fluxos de trabalho inteligentes e conversacionais.
Saída do Chat
Descubra o componente Saída do Chat no FlowHunt—finalize as respostas do chatbot com saídas flexíveis e em múltiplas partes. Essencial para conclusão de fluxos e criação de chatbots de IA avançados e interativos.
Descrição do fluxo
Objetivo e benefícios
Descrição do Fluxo de Trabalho: Perguntas e Respostas a partir de Imagem
Visão Geral
Este fluxo de trabalho implementa um chatbot que permite aos usuários fazer upload de uma imagem e fazer perguntas sobre seu conteúdo. Utilizando uma combinação de Reconhecimento Óptico de Caracteres (OCR) e tecnologias de reconhecimento visual, o chatbot analisa a imagem e fornece respostas precisas e sensíveis ao contexto. Essa automação é altamente valiosa para escalar tarefas em que os usuários precisam extrair informações de imagens ou interagir com dados visuais de forma conversacional.
Fluxo Passo a Passo
Inicialização do Chat
- Quando a sessão do chat é aberta, o fluxo aciona uma mensagem de boas-vindas usando o Message Widget.
- A mensagem apresenta as capacidades do chatbot aos usuários, explicando que podem fazer upload de imagens e fazer perguntas sobre o conteúdo.
Tratamento da Entrada do Usuário
- Os usuários podem interagir com o chatbot por:
- Digitar uma pergunta sobre uma imagem.
- Fazer upload de um arquivo de imagem.
- O nó Chat Input captura tanto a pergunta (mensagem de texto) quanto a imagem enviada (arquivo).
- Os usuários podem interagir com o chatbot por:
Processamento da Imagem e da Pergunta
- O nó Generator recebe:
- A imagem enviada (para OCR/reconhecimento visual).
- A pergunta do usuário (como contexto para o modelo de linguagem).
- O gerador analisa a imagem, extrai informações (por exemplo, texto via OCR ou características visuais) e formula uma resposta relevante para a pergunta.
- O nó Generator recebe:
Entrega da Resposta
- A resposta gerada pelo modelo é encaminhada para um nó Chat Output, que exibe a resposta para o usuário na interface do chat.
- Se uma imagem foi enviada, ela também pode ser exibida no chat para referência.
Estrutura do Fluxo de Trabalho
Aqui está uma estrutura simplificada do fluxo:
| Etapa | Tipo de Nó | Função |
|---|---|---|
| Chat aberto | ChatOpenedTrigger | Aciona a mensagem de boas-vindas |
| Exibir mensagem de boas-vindas | MessageWidget | Mostra introdução e instruções |
| Mostrar mensagem ao usuário | ChatOutput | Apresenta a mensagem de boas-vindas no chat |
| Usuário insere pergunta / faz upload | ChatInput | Coleta texto e imagem do usuário |
| Processar imagem e pergunta | Generator | Executa OCR/reconhecimento visual, responde |
| Exibir resposta gerada (e imagem) | ChatOutput | Mostra a resposta (e possivelmente a imagem) |
Benefícios e Casos de Uso
- Automação & Escalabilidade: Este fluxo automatiza o processo de extração de informações de imagens, permitindo respostas rápidas e consistentes para perguntas visuais sem intervenção humana.
- Versatilidade: Útil para suporte ao cliente, ferramentas educacionais, análise de documentos e qualquer cenário em que os usuários precisem consultar ou entender imagens.
- Experiência do Usuário Aprimorada: Oferece uma interface conversacional, tornando fácil e intuitivo para os usuários interagirem com ferramentas complexas de análise de imagem.
- Integração Simplificada: O design modular baseado em nós permite expansão futura ou integração de modelos de reconhecimento mais avançados.
Exemplos de Casos de Uso
- Digitalização de Documentos: Usuários enviam fotos de documentos e pedem resumos ou detalhes específicos.
- Suporte a Produtos: Clientes enviam imagens de produtos e perguntam sobre especificações ou problemas.
- Ferramentas Educacionais: Estudantes enviam diagramas ou gráficos e fazem perguntas explicativas.
Ao automatizar perguntas e respostas visuais com este fluxo de trabalho, as organizações podem tornar poderosas ferramentas de análise de imagens acessíveis a um público amplo, reduzir o esforço manual e entregar respostas mais rápidas e inteligentes em escala.
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