Bildfråge- och svarschattbot
En chattbot som låter användare ladda upp bilder och ställa frågor om deras innehåll. Den använder OCR och visuell igenkänning för att analysera bilden och ger relevanta svar genom ett interaktivt chattgränssnitt.
Flows
Så fungerar AI Flow
- Användaren öppnar chatten.
- Chattgränssnittet öppnas, vilket utlöser ett välkomstmeddelande till användaren.
- Användaren laddar upp bild eller skickar meddelande.
- Användaren skickar in en bild och/eller en fråga via chattinmatningen.
- Bild och fråga behandlas.
- Systemet tar emot bilden och frågan och förbereder dem för analys.
- Innehåll analyseras med OCR & visuell igenkänning.
- Den uppladdade bilden och frågan analyseras med AI och OCR för att extrahera relevant information.
- Svar levereras i chatten.
- Chattboten svarar användaren med svar om bilden i chattgränssnittet.
Prompts som används i detta flow
Nedan är en komplett lista över alla prompts som används i detta flow för att uppnå dess funktionalitet. Prompts är instruktioner som ges till AI-modellen för att generera svar eller utföra åtgärder. De vägleder AI:n i att förstå användarens avsikt och generera relevanta resultat.
Komponenter som används i detta flow
Nedan är en komplett lista över alla komponenter som används i detta flow för att uppnå dess funktionalitet. Komponenter är byggstenarna i varje AI Flow. De låter dig skapa komplexa interaktioner och automatisera uppgifter genom att koppla olika funktioner. Varje komponent tjänar ett specifikt syfte, som att hantera användarindata, bearbeta data eller integrera med externa tjänster.
Chatinmatning
Chatinmatningskomponenten i FlowHunt initierar användarinteraktioner genom att fånga upp meddelanden från Playground. Den fungerar som startpunkt för flöden och möjliggör att arbetsflödet kan bearbeta både text- och filbaserade indata.
Chatöppningsutlösare
Komponenten Chatöppningsutlösare upptäcker när en chattsession startar och möjliggör att arbetsflöden kan svara omedelbart så snart en användare öppnar chatten. Den initierar flöden med det första meddelandet, vilket gör den oumbärlig för att bygga responsiva, interaktiva chatbotar.
Meddelande-widget
Meddelande-widget-komponenten visar anpassade meddelanden i ditt arbetsflöde. Perfekt för att välkomna användare, ge instruktioner eller visa viktig information – den har stöd för Markdown-formatering och kan ställas in att visas endast en gång per session.
Generator
Utforska Generator-komponenten i FlowHunt—kraftfull AI-driven textgenerering med din valda LLM-modell. Skapa enkelt dynamiska chatbot-svar genom att kombinera promptar, valfria systeminstruktioner och till och med bilder som indata, vilket gör den till ett kärnverktyg för att bygga intelligenta, konverserande arbetsflöden.
Chattutgång
Upptäck Chattutgång-komponenten i FlowHunt—slutför chatbottsvar med flexibla, flerdelade utdata. Oumbärlig för smidig avslutning av flöden och skapande av avancerade, interaktiva AI-chattbottar.
Flow-beskrivning
Syfte och fördelar
Översikt
Detta arbetsflöde implementerar en chattbot som gör det möjligt för användare att ladda upp en bild och ställa frågor om dess innehåll. Med en kombination av optisk teckenigenkänning (OCR) och visuell igenkänning analyserar chattboten bilden och ger exakta, kontextkänsliga svar. Denna automation är mycket värdefull för att skala upp uppgifter där användare behöver extrahera information från bilder eller interagera med visuella data på ett samtalsbaserat sätt.
Steg-för-steg-flöde
Initiering av chatt
- När chattsessionen öppnas, utlöser arbetsflödet ett välkomstmeddelande med hjälp av Message Widget.
- Meddelandet introducerar användarna till chattbotens möjligheter och förklarar att de kan ladda upp bilder och ställa frågor om innehållet.
Hantering av användarinmatning
- Användare kan interagera med chattboten genom att:
- Skriva en fråga om en bild.
- Ladda upp en bildfil.
- Chat Input-noden fångar både frågan (textmeddelande) och den uppladdade bilden (filinmatning).
- Användare kan interagera med chattboten genom att:
Behandling av bild och fråga
- Generator-noden tar emot:
- Den uppladdade bilden (för OCR/visuell igenkänning).
- Användarens fråga (som kontext för språkmodellen).
- Generatorn analyserar bilden, extraherar information (t.ex. text via OCR eller visuella egenskaper), och formulerar ett relevant svar på frågan.
- Generator-noden tar emot:
Leverans av svar
- Svaret som genereras av modellen skickas till en Chat Output-nod, som visar svaret för användaren i chattgränssnittet.
- Om en bild laddades upp kan den också visas i chatten som referens.
Arbetsflödets struktur
Här är en förenklad struktur av arbetsflödet:
| Steg | Nodtyp | Funktion |
|---|---|---|
| Chat öppnas | ChatOpenedTrigger | Utlöser välkomstmeddelandet |
| Visa välkomstmeddelande | MessageWidget | Visar introduktion och instruktioner |
| Visa meddelande för användaren | ChatOutput | Visar välkomstmeddelandet i chatten |
| Användaren skickar fråga / laddar upp bild | ChatInput | Samlar in användartext och bildfil |
| Bearbeta bild & fråga | Generator | Utför OCR/visuell igenkänning, besvarar fråga |
| Visa genererat svar (och bild) | ChatOutput | Visar svaret (och eventuellt bild) för användaren |
Fördelar och användningsområden
- Automatisering & Skalbarhet: Detta arbetsflöde automatiserar processen att extrahera information från bilder, vilket möjliggör snabba och konsekventa svar på visuella frågor utan mänsklig inblandning.
- Mångsidighet: Användbart för kundsupport, utbildningsverktyg, dokumentanalys och alla situationer där användare behöver fråga om eller förstå bilder.
- Förbättrad användarupplevelse: Ger ett samtalsbaserat gränssnitt som gör det enkelt och intuitivt för användare att interagera med avancerade bildanalysverktyg.
- Sömlös integration: Den modulära nodbaserade designen möjliggör framtida utbyggnad eller integration av mer avancerade igenkänningsmodeller.
Exempel på användningsområden
- Dokumentdigitalisering: Användare laddar upp bilder av dokument och ber om sammanfattningar eller specifika detaljer.
- Produktsupport: Kunder skickar bilder på produkter och frågar om specifikationer eller problem.
- Utbildningsverktyg: Studenter laddar upp diagram eller tabeller och ställer förklarande frågor.
Genom att automatisera visuell frågehantering med detta arbetsflöde kan organisationer göra kraftfulla bildanalysverktyg tillgängliga för en bred publik, minska manuellt arbete och leverera snabbare, smartare svar i stor skala.
Låt oss bygga ditt eget AI-team
Vi hjälper företag som ditt att utveckla smarta chatbotar, MCP-servrar, AI-verktyg eller andra typer av AI-automatisering för att ersätta människor i repetitiva uppgifter i din organisation.
Lär dig mer
Omedelbar generator för bildtexter
Generera smidigt kreativa bildtexter med AI. Ladda upp en bild och få en slagkraftig text direkt, perfekt för sociala medier eller kreativa projekt.
AI Captcha-bildlösare
Detta AI-drivna arbetsflöde löser automatiskt CAPTCHA-bilder som laddas upp av användare. Det guidar användare med instruktioner, behandlar den uppladdade bilde...
AI-chattbot med Tawk-överlämning till mänsklig agent
En AI-driven livechat-supportbot som besvarar kundfrågor med hjälp av en intern kunskapsbas och skickar intelligent vidare komplexa frågor till mänskliga agente...