Prompt
Crie um modelo de prompt com variáveis dinâmicas para o LLM, suportando campos como {input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}.
Um chatbot em tempo real que usa a Pesquisa Google restrita ao seu próprio domínio, recupera conteúdo web relevante e utiliza o LLM da OpenAI para responder às perguntas dos usuários com informações atualizadas. Ideal para fornecer respostas precisas e específicas do domínio em portais de atendimento ao cliente ou de informações.

Fluxos
Crie um modelo de prompt com variáveis dinâmicas para o LLM, suportando campos como {input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}.
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.
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.
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.
O componente Widget de Botão no FlowHunt transforma texto ou entrada em botões interativos e clicáveis dentro do seu fluxo de trabalho. Perfeito para criar interfaces dinâmicas, coletar escolhas do usuário e melhorar o engajamento em chatbots com IA ou processos automatizados.
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.
O componente de Histórico de Conversa no FlowHunt permite que chatbots se lembrem de mensagens anteriores, garantindo conversas coerentes e melhor experiência do cliente, otimizando o uso de memória e tokens.
Saiba como o componente Prompt do FlowHunt permite definir o papel e o comportamento do seu bot de IA, garantindo respostas relevantes e personalizadas. Personalize prompts e modelos para fluxos de chatbot eficazes e sensíveis ao contexto.
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.
O FlowHunt suporta dezenas de modelos de geração de texto, incluindo modelos da OpenAI. Veja como utilizar o ChatGPT em suas ferramentas e chatbots de IA.
A Expansão de Consulta no FlowHunt aprimora a compreensão do chatbot ao encontrar sinônimos, corrigir erros ortográficos e garantir respostas consistentes e precisas para as consultas dos usuários.
O componente GoogleSearch do FlowHunt aprimora a precisão do chatbot usando Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para acessar conhecimento atualizado do Google. Controle os resultados com opções como idioma, país e prefixos de consulta para obter respostas precisas e relevantes.
Desbloqueie conteúdo da web em seus fluxos de trabalho com o componente Recuperador de URL. Extraia e processe facilmente o texto e os metadados de qualquer lista de URLs—including artigos da web, documentos e muito mais. Suporta opções avançadas como OCR para imagens, extração seletiva de metadados e cache personalizável, tornando-o ideal para construir fluxos e automações de IA ricos em conhecimento.
Descrição do fluxo
Este fluxo de trabalho implementa um chatbot simples de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) que utiliza a Pesquisa Google em tempo real para obter informações atualizadas da internet—especificamente, ele pode ser personalizado para restringir todas as buscas a um determinado domínio. O objetivo principal é criar um chatbot capaz de responder às perguntas dos usuários utilizando o conteúdo mais relevante e recente encontrado online, tornando-o altamente valioso para cenários onde bases de conhecimento estáticas são insuficientes.
O fluxo de trabalho é composto por vários blocos modulares, cada um representando uma capacidade específica. Abaixo está uma divisão da estrutura e funcionalidade do fluxo:
| Componente | Função |
|---|---|
| Entrada do Chat | Recebe as perguntas e mensagens do usuário. |
| Histórico do Chat | Mantém o histórico da conversa para respostas contextualizadas. |
| Expansão da Consulta | Parafraseia a entrada do usuário em várias consultas alternativas para melhorar a cobertura da busca. |
| Pesquisa Google | Executa buscas no Google, restritas por um prefixo de domínio personalizável. |
| Recuperador de URL | Extrai conteúdo das URLs retornadas pela Pesquisa Google. |
| Modelo de Prompt | Estrutura contexto, entrada do usuário e histórico para o modelo de linguagem. |
| OpenAI LLM | Gera respostas usando um modelo de linguagem (por exemplo, GPT-3/4). |
| Gerador | Aciona o LLM com o prompt e contexto para produzir a resposta. |
| Saída do Chat | Exibe as respostas do chatbot ao usuário. |
| Botões de Exemplo | Fornece consultas de exemplo para o usuário testar com um clique. |
| Gatilho de Abertura do Chat | Inicializa a conversa e popula os botões de início rápido. |
Quando um usuário abre o chat, o Gatilho de Abertura do Chat é ativado. Isso inicializa a interface do chat e apresenta vários Botões de Exemplo com consultas de exemplo (por exemplo, “qual dinossauro tem 500 dentes?”). Quando o usuário clica em um botão ou digita uma mensagem personalizada através da Entrada do Chat, o fluxo prossegue da seguinte forma:
Expansão da Consulta: A entrada do usuário é parafraseada em várias versões para maximizar a chance de obter resultados relevantes na busca.
Pesquisa Google: As consultas expandidas são enviadas para a Pesquisa Google. Por padrão, a busca é limitada a um domínio específico (definido pelo campo query_prefix, ex: site: www.SEUDOMINIO.com), permitindo focar o conhecimento do chatbot no seu próprio site ou em qualquer fonte confiável.
Recuperador de URL: O fluxo recupera o conteúdo dos principais resultados de busca (URLs) como documentos completos.
Montagem do Prompt: O conteúdo recuperado, a entrada do usuário e o histórico do chat são combinados usando o componente Modelo de Prompt para fornecer contexto rico à resposta.
Geração pelo Modelo de Linguagem: O prompt é enviado ao OpenAI LLM, que gera uma resposta coerente e contextualizada.
Saída da Resposta: A resposta gerada é exibida ao usuário através da Saída do Chat.
query_prefix, você garante que o chatbot obtenha informações somente do seu site de confiança ou base de conhecimento, aumentando a confiabilidade das respostas.| Etapa | Descrição |
|---|---|
| Entrada do Usuário | Usuário digita uma pergunta ou clica em um botão de início rápido |
| Expansão da Consulta | A entrada é parafraseada para ampliar a cobertura da busca |
| Pesquisa Google | Pesquisas são realizadas no Google, restritas a um domínio específico |
| Recuperação de Conteúdo da URL | Conteúdos dos principais resultados de busca são recuperados |
| Construção do Prompt | Entrada do usuário, resultados da busca e histórico do chat são compilados em um prompt |
| Geração pelo LLM | OpenAI LLM gera uma resposta usando todo o contexto |
| Saída | Resposta é exibida ao usuário |
query_prefix no componente Pesquisa Google (ex: site: www.SEUDOMINIO.com).Ao automatizar o processo de busca, recuperação e geração de respostas, este fluxo de trabalho economiza tempo de pesquisa manual e garante que os usuários sempre recebam as informações mais atuais e relevantes disponíveis.
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