Prompt
Creează un șablon de prompt cu variabile dinamice pentru LLM, acceptând câmpuri precum {input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}.
Chatbot RAG specializat pe domeniu, în timp real
Un chatbot în timp real care utilizează Căutarea Google restricționată la propriul tău domeniu, preia conținut web relevant și folosește OpenAI LLM pentru a răspunde la întrebările utilizatorilor cu informații actualizate. Ideal pentru a oferi răspunsuri precise și specifice domeniului în suportul clienților sau portaluri de informare.
Flow-uri
Cum funcționează AI Flow
- Introducere întrebare utilizator.
- Preia întrebările utilizatorului prin chat sau prin butoane predefinite.
- Extindere întrebare.
- Parafrazează și extinde întrebarea utilizatorului pentru a îmbunătăți acuratețea regăsirii.
- Căutare Google specifică domeniului.
- Efectuează o căutare Google limitată la domeniul specificat, folosind întrebările extinse.
- Preluare conținut web.
- Preia conținutul de pe cele mai relevante URL-uri returnate de căutare.
- Generare răspuns LLM.
- Folosește OpenAI LLM pentru a genera un răspuns final, bogat în context, afișat utilizatorului.
Prompt-uri folosite în acest flow
Componente folosite în acest flow
Mai jos este o listă completă a tuturor componentelor folosite în acest flow pentru a-și atinge funcționalitatea. Componentele sunt blocurile de construcție ale fiecărui AI Flow. Ele îți permit să creezi interacțiuni complexe și să automatizezi sarcini prin conectarea diferitelor funcționalități. Fiecare componentă servește unui scop specific, cum ar fi gestionarea input-ului utilizatorului, procesarea datelor sau integrarea cu servicii externe.
ChatInput
Componenta Chat Input din FlowHunt inițiază interacțiunile cu utilizatorul prin captarea mesajelor din Playground. Ea servește ca punct de pornire pentru fluxuri, permițând procesarea atât a mesajelor text, cât și a fișierelor.
Ieșire Chat
Descoperă componenta Chat Output în FlowHunt—finalizează răspunsurile chatbotului cu ieșiri flexibile, multiple. Esențială pentru finalizarea fără probleme a flow-urilor și pentru crearea de chatboți AI avansați, interactivi.
Widget Buton
Componenta Widget Buton din FlowHunt transformă textul sau inputul în butoane interactive și clicabile în cadrul fluxului tău de lucru. Perfect pentru crearea unor interfețe dinamice, colectarea opțiunilor utilizatorilor și îmbunătățirea implicării în chatboți AI sau procese automate.
Declanșator la Deschiderea Chatului
Componenta Declanșator la Deschiderea Chatului detectează când începe o sesiune de chat, permițând fluxurilor de lucru să răspundă instantaneu de îndată ce un utilizator deschide chatul. Inițiază fluxuri cu mesajul inițial din chat, fiind esențială pentru crearea de chatboți receptivi și interactivi.
Componenta Istoric Chat
Componenta Istoric Chat din FlowHunt permite chatbot-urilor să își amintească mesajele anterioare, asigurând conversații coerente și o experiență îmbunătățită pentru clienți, optimizând în același timp utilizarea memoriei și a tokenilor.
Componenta Prompt în FlowHunt
Află cum componenta Prompt din FlowHunt îți permite să definești rolul și comportamentul botului AI, asigurând răspunsuri relevante și personalizate. Personalizează prompturile și șabloanele pentru fluxuri de chatbot eficiente și conștiente de context.
Generator
Explorează componenta Generator din FlowHunt—generare puternică de text bazată pe AI, folosind modelul LLM ales de tine. Creează cu ușurință răspunsuri dinamice pentru chatbot combinând prompturi, instrucțiuni opționale de sistem și chiar imagini ca input, făcând din acest instrument o unealtă esențială pentru fluxuri conversaționale inteligente.
LLM OpenAI
FlowHunt suportă zeci de modele de generare de text, inclusiv modele de la OpenAI. Iată cum poți folosi ChatGPT în instrumentele și chatbot-urile tale AI.
Extinderea Interogărilor
Extinderea interogărilor în FlowHunt îmbunătățește înțelegerea chatbotului prin găsirea de sinonime, corectarea greșelilor de scriere și asigurarea unor răspunsuri consecvente și precise la întrebările utilizatorilor.
Componenta GoogleSearch
Componenta GoogleSearch de la FlowHunt îmbunătățește acuratețea chatbotului folosind Retrieval-Augmented Generation (RAG) pentru a accesa cunoștințe actualizate de la Google. Controlează rezultatele cu opțiuni precum limba, țara și prefixe de interogare pentru rezultate precise și relevante.
URL Retriever
Deblochează conținutul web în fluxurile tale de lucru cu componenta URL Retriever. Extrage și procesează cu ușurință textul și metadatele din orice listă de URL-uri — inclusiv articole web, documente și multe altele. Suportă opțiuni avansate precum OCR pentru imagini, extragere selectivă de metadate și cache personalizabil, făcând-o ideală pentru construirea de fluxuri AI și automatizări bogate în cunoștințe.
Descrierea flow-ului
Scop și beneficii
Prezentare generală
Acest flux de lucru implementează un chatbot simplu de tip Retrieval-Augmented Generation (RAG) care folosește Căutarea Google în timp real pentru a obține informații actualizate de pe internet — și poate fi personalizat să restricționeze toate căutările la un anumit domeniu. Scopul principal este de a crea un chatbot care poate răspunde întrebărilor utilizatorilor folosind cel mai relevant și recent conținut găsit online, fiind extrem de valoros în scenarii unde bazele de cunoștințe statice nu sunt suficiente.
Componente cheie și flux
Fluxul de lucru este compus din mai multe blocuri modulare, fiecare reprezentând o anumită capabilitate. Mai jos găsești o prezentare a structurii și funcționalității fluxului:
| Componentă | Rol |
|---|---|
| Chat Input | Primește întrebările și mesajele utilizatorului. |
| Chat History | Păstrează istoricul conversației pentru răspunsuri conștiente de context. |
| Query Expansion | Parafrazează intrarea utilizatorului în mai multe întrebări alternative pentru o acoperire mai bună la căutare. |
| Google Search | Execută căutări pe Google, restricționate de un prefix de domeniu personalizabil. |
| URL Retriever | Extrage conținutul de pe URL-urile returnate de Google Search. |
| Prompt Template | Structurează contextul, intrarea utilizatorului și istoricul pentru modelul lingvistic. |
| OpenAI LLM | Generează răspunsuri folosind un model lingvistic (ex: GPT-3/4). |
| Generator | Invocă LLM cu promptul și contextul pentru a produce răspunsul. |
| Chat Output | Afișează răspunsurile chatbotului pentru utilizator. |
| Button Widgets | Oferă exemple de întrebări rapide pe care utilizatorii le pot încerca cu un singur clic. |
| Chat Opened Trigger | Inițializează conversația și populează butoanele de pornire rapidă. |
Cum funcționează fluxul de lucru
Când un utilizator deschide chatul, Chat Opened Trigger se activează. Acesta inițializează interfața de chat și afișează mai multe Button Widgets cu exemple de întrebări (ex: “ce dinozaur are 500 de dinți?”). Când utilizatorul apasă pe un buton sau introduce un mesaj personalizat prin Chat Input, fluxul decurge astfel:
Query Expansion: Intrarea utilizatorului este parafrazată în mai multe variante pentru a maximiza șansele de a prelua rezultate relevante la căutare.
Google Search: Întrebările extinse sunt trimise către Google Search. Implicit, căutarea este limitată la un anumit domeniu (setat prin câmpul
query_prefix, ex:site: www.DOMENIULTAU.com), astfel încât să poți focaliza cunoștințele chatbotului pe propriul tău site sau orice sursă de încredere.URL Retriever: Fluxul de lucru preia conținutul celor mai relevante rezultate (URL-uri) ca documente complete.
Asamblare prompt: Conținutul preluat, intrarea utilizatorului și istoricul conversației sunt combinate folosind componenta Prompt Template pentru a oferi context bogat răspunsului.
Generare răspuns cu model lingvistic: Promptul este trimis către OpenAI LLM, care generează un răspuns coerent și relevant contextual.
Afișare răspuns: Răspunsul generat este afișat utilizatorului prin Chat Output.
Exemplu de flux de utilizare
- Utilizatorul deschide chatul: apare mesajul de bun venit și trei butoane cu exemple de întrebări.
- Utilizatorul apasă pe “când este ziua mamei 2024?”: întrebarea apare imediat în chat (pentru feedback instant).
- Fluxul trece întrebarea prin extindere, căutare, preluare, asamblare prompt și generare LLM, apoi afișează răspunsul.
De ce este util acest flux
- Cunoștințe în timp real: Chatbotul poate răspunde folosind cele mai recente informații disponibile pe internet sau pe domeniul tău.
- Restricționare la domeniu: Personalizând
query_prefix, te asiguri că chatbotul își extrage informațiile doar din site-ul sau baza de cunoștințe de încredere, îmbunătățind fiabilitatea răspunsurilor. - Conștient de context: Incluzând istoricul conversației și conținutul regăsit în prompt, răspunsurile pot fi adaptate și relevante contextual în conversații cu mai multe schimburi.
- Scalabilitate și automatizare: Designul modular permite extinderea ușoară a fluxului pe diverse domenii, susținând implementarea la scară pe diferite subiecte sau website-uri.
- Experiență pentru utilizator: Butoanele de pornire rapidă și feedback-ul instant fac chatbotul ușor de folosit pentru utilizatori.
Tabel sumar al fluxului
| Pas | Descriere |
|---|---|
| User Input | Utilizatorul tastează o întrebare sau apasă un buton de pornire rapidă |
| Query Expansion | Intrarea este parafrazată pentru o acoperire mai largă la căutare |
| Google Search | Se efectuează căutări pe Google, restricționate la un anumit domeniu |
| URL Content Retrieval | Se preia conținutul rezultatelor de top |
| Prompt Construction | Intrarea utilizatorului, rezultatele căutării și istoricul chatului sunt compilate într-un prompt |
| LLM Generation | OpenAI LLM generează un răspuns folosind întreg contextul |
| Output | Răspunsul este afișat utilizatorului |
Personalizare
- Pentru a focaliza chatbotul pe propriul domeniu, modifică câmpul
query_prefixdin componenta Google Search (ex:site: www.DOMENIULTAU.com). - Adaugă sau schimbă întrebările de exemplu folosind componentele Button Widget pentru o experiență mai personalizată a utilizatorului.
Cazuri de utilizare ideale
- Boti de suport clienți care oferă mereu răspunsuri din documentația sau conținutul web actualizat.
- Asistenți interni de cunoștințe limitați la intranetul sau portalul de suport al companiei.
- Orice chatbot care trebuie să citeze sau să se bazeze mereu pe surse externe și de autoritate (ex: pentru conformitate sau acuratețe).
Prin automatizarea proceselor de căutare, regăsire și generare a răspunsurilor, acest flux de lucru economisește timp de cercetare manuală și asigură că utilizatorii primesc întotdeauna cele mai actuale și relevante informații disponibile.
Să construim echipa ta de AI
Ajutăm companii ca a ta să dezvolte chatboți inteligenți, servere MCP, instrumente AI sau alte tipuri de automatizare AI pentru a înlocui oamenii în sarcinile repetitive din organizația ta.
Află mai multe
Chatbot cu Răspunsuri Google Alimentat de AI
Un chatbot AI care oferă răspunsuri instantanee și actualizate la orice întrebare, căutând pe Google și preluând conținut relevant de pe site-uri web, incluzând...
3 min citire
Chatbot de Serviciu Clienți AI cu Transfer către Agent Uman
Un chatbot de suport clienți alimentat de inteligență artificială care asistă automat utilizatorii, recuperează informații din documente interne și de pe web și...
4 min citire
Chatbot AI pentru Serviciul Clienți
Un chatbot AI pentru serviciul clienți care folosește sursele interne de cunoștințe pentru a oferi răspunsuri instantanee, precise și utile la întrebările clien...
3 min citire