Prompt
Creează un șablon de prompt cu variabile dinamice ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).
Acest flux de lucru este conceput pentru a facilita o experiență de chat interactivă în care asistentul AI răspunde la sarcini definite de utilizator, folosind istoricul conversației pentru răspunsuri adaptate contextului. Este un șablon cu scop general, ceea ce îl face adaptabil pentru o varietate largă de automatizări conversaționale și soluții de chat AI scalabile.
Descriere pas cu pas a fluxului de lucru
1. Inițierea sesiunii de chat și mesajul de bun venit
- Trigger la deschiderea chatului: La deschiderea chatului, se activează un trigger.
- Mesaj de bun venit: Un widget de mesaj afișează un mesaj prietenos de bun venit utilizatorului:
👋 Bun venit în Simple Task Flow!
Acest instrument este conceput pentru ca tu să îți definești propria sarcină pe baza inputului tău 🌟. Voi ține cont de istoricul conversației noastre pentru a-ți oferi asistență relevantă, fără context suplimentar.
Spune-mi ce ai dori să faci și să începem! ✨💬 - Afișare: Mesajul de bun venit este afișat în zona de output a chatului, oferind onboarding și setând așteptările.
2. Captarea inputului utilizatorului
- Nod de input chat: Primește text (și opțional fișiere) de la utilizator, reprezentând sarcina sau întrebarea pe care acesta dorește să o adreseze.
3. Recuperarea istoricului de chat
- Nod de istoric chat: Recuperează până la ultimele 10 mesaje (cu un plafon de 8000 de tokeni) din chat. Acest istoric este folosit ulterior pentru a furniza context și a menține continuitatea conversației.
4. Construirea promptului
Nod de șablon de prompt: Construiește un prompt dinamic pentru modelul lingvistic. Integrează:
- Cel mai recent input al utilizatorului.
- Istoricul recent al chatului.
- Un mesaj de sistem fix care instruiește AI-ul să genereze răspunsuri adaptate contextului.
Șablonul de prompt folosit este:
You are an AI language model assistant. Your task is to generate answer for human INPUT with consideration of previous conversation in CHAT HISTORY. --- CHAT HISTORY START {chat_history} --- CHAT HISTORY END --- INPUT START {input} --- INPUT END ANSWER:
5. Generare AI
- Nod generator: Primește promptul construit și generează un răspuns text folosind un model lingvistic de mari dimensiuni (LLM). Aceasta asigură că răspunsul este relevant contextual și adaptat cererii utilizatorului.
6. Afișarea rezultatului
- Nod de output chat: Răspunsul generat de AI este afișat utilizatorului în interfața de chat.
Tabel structură flux de lucru
| Pas | Nod/Componentă | Scop |
|---|---|---|
| Start chat | ChatOpenedTrigger | Detectează când este deschis chatul |
| Mesaj de bun venit | MessageWidget | Salută și informează utilizatorul |
| Afișare bun venit | ChatOutput | Afișează mesajul de bun venit |
| Input utilizator | ChatInput | Preia sarcina sau întrebarea utilizatorului |
| Recuperare istoric | ChatHistory | Preia conversațiile recente pentru context |
| Construire prompt | PromptTemplate | Construiește promptul pentru LLM cu input și istoric |
| Generare AI | Generator | Produce răspuns contextual folosind promptul |
| Afișare răspuns AI | ChatOutput | Afișează răspunsul generat de AI utilizatorului |
De ce acest flux de lucru este util pentru scalare și automatizare
- Interacțiuni contextuale: Prin includerea istoricului de chat, sistemul menține contextul, îmbunătățind relevanța răspunsurilor și satisfacția utilizatorului.
- Sarcini definite de utilizator: Fluxul de lucru este agnostic de sarcină, permițând utilizatorilor să își definească propriile obiective, ceea ce îl face foarte flexibil.
- Automatizare scalabilă: Designul modular este potrivit pentru scalare—mai mulți utilizatori pot interacționa simultan, fiecare sesiune păstrând propriul context.
- Personalizare ușoară: Șablonul de prompt și nodurile pot fi adaptate cu ușurință pentru cazuri de utilizare specifice (de ex., suport, recuperare informații, onboarding).
- Experiență consistentă pentru utilizator: Salutul automat și răspunsurile adaptate contextului asigură că fiecare interacțiune este gestionată profesionist și eficient.
Exemple de cazuri de utilizare
- Chatboți de suport clienți care își amintesc interacțiunile anterioare.
- Asistenți pentru onboarding care ghidează utilizatorii noi pe baza conversației în curs.
- Asistenți AI cu scop general în aplicații unde utilizatorii își pot defini propriile întrebări sau sarcini.
Acest flux de lucru oferă o bază solidă pentru construirea de automatizări inteligente de chat, sensibile la context, care pot fi adaptate pentru multe aplicații diferite.
