Wikipedia-förankrad AI-assistent för frågor och svar

En AI-assistent som besvarar användarfrågor med faktabaserad och väl underbyggd information, genom att använda RIG-metoden för att förankra svaren i Wikipedia-källor och ange exakta avsnitt. Perfekt för tillförlitliga, spårbara svar baserade på extern data.

Så fungerar AI Flow - Wikipedia-förankrad AI-assistent för frågor och svar

Flows

Så fungerar AI Flow

Insamling av användarinmatning.
Samlar in användarfrågor via ett chattgränssnitt.
Generering av initialt utkast.
Genererar ett utkast till svar och identifierar vilka avsnitt som behöver extern data eller verifiering.
Hämtning av Wikipedia-data.
Använder Wikipedia-verktyget för att hämta relevant och faktabaserad information till varje avsnitt av svaret.
AI-agent: Faktagranskning & Förfining.
AI-agenten förfinar och förankrar varje avsnitt av svaret med hjälp av den hämtade Wikipedia-datan och lägger till direkta källhänvisningar.
Svarsleverans.
Presenterar det förankrade, välkällhänvisade svaret till användaren via 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.

Prompt

Skapar initial LLM-prompt för att generera ett exempel på svar med falsk data och källindikatorer för vidare förfining. Instruerar LLM att specificera vilka käl...

                Gived is user's query. Based on the User's query generate best possible answer with fake data or percentage. After each of different sections of your answer, include data which source to use in order to fetch the correct data and refine that section with correct data. you can either specify to choose Internal knowledge source to fetch data from in case there is custom data to user's product or service or use wikipedia to use as general knowledge source.

---
Example Input: Which countries are top in terms of renewable energy and what is the best metric for measuring this and what is that measure for top country?
Example output: The top countries in renewable energy are Norway, Sweden, Portugal, USA [Search in Wikipedia with query "Top Countries in renewable Energy"], the usual metric for renewable energy is Capacity factor [Search in Wikipedia with query "metric for renewable energy"] and number one country has 20% capacity factor [search in Wikipedia "biggest capacity factor"]
---

Let's begin now!

User Input:   {input}

AI-agent

LLM-agent-prompt som instruerar modellen att förfina ett initialt svar med Wikipedia-verktyget, fokusera på faktamässig korrekthet, ange källor per avsnitt och ...

                You are given a sample answer to user's question. The sample answer might include wrong data.&

use wikipedia tool in the given sections with the specified query to use wikipedia's information to refine the answer. 

include the link of wikipedia in each of the sections specified. 

FETCH DATA FROM YOUR TOOLS AND REFINE THE ANSWER IN THAT SECTION. ADD THE LINK TO THE SOURCE IN THAT PARTICULAR SECTION AND NOT IN THE END.


Focus on detailed information. Don't use phrases like "In todays fast changing world...", "In today's complex...", "is a crucial step", "plays significant role", "fast-paced...", "pivotal role", "In the ever-evolving landscape of" or "In the realm of ...", always cut to the point without useless conclusions or intros.

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.

Se Chatinmatning

Promptkomponent i FlowHunt

Lär dig hur FlowHunts Prompt-komponent låter dig definiera din AI-bots roll och beteende, vilket säkerställer relevanta och personliga svar. Anpassa prompts och mallar för effektiva, kontextmedvetna chatbotflöden.

Se Promptkomponent i FlowHunt

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.

Se Generator

Wikipedia-verktyg

Chatta enkelt med vilken Wikipedia-sida som helst med FlowHunts AI-agenter. Få koncisa sammanfattningar, källhänvisningar och förvandla timmar av research till interaktiva insikter.

Se Wikipedia-verktyg

AI-agent

Komponenten AI-agent i FlowHunt ger dina arbetsflöden autonom beslutsfattande och verktygsanvändande förmåga. Den utnyttjar stora språkmodeller och kopplar till olika verktyg för att lösa uppgifter, följa mål och ge intelligenta svar. Perfekt för att bygga avancerade automatiseringar och interaktiva AI-lösningar.

Se AI-agent

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.

Se Meddelande-widget

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.

Se Chattutgång

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.

Se Chatöppningsutlösare

Flow-beskrivning

Syfte och fördelar

Översikt

RIG (Retrieval Interleaved Generator) Wikipedia-assistenten är ett automatiserat arbetsflöde utformat för att besvara användarfrågor genom att generera initiala svar, identifiera nödvändig faktabaserad data, hämta information från Wikipedia och förfina sina svar med precisa källhänvisningar för varje avsnitt. Dess huvudsyfte är att tillhandahålla svar som är förankrade i verifierbara källor och att tydligt ange vilka avsnitt och källor som använts, vilket gör den särskilt användbar för forskning, faktagranskning och utbildningsändamål.

Så här fungerar arbetsflödet

  1. Initiering av chatt & välkomstmeddelande

    • När en chattsession startas, välkomnas användaren med ett meddelande som förklarar flödets syfte: att tillhandahålla tillförlitliga, källförankrade svar. Detta hjälper till att sätta förväntningar på svarens kvalitet och transparens.

  2. Intag av användarfråga

    • Användaren skickar in en fråga via chattinmatningen. Denna inmatning fångas upp och skickas vidare för bearbetning.

  3. Generering av prompt

    • Arbetsflödet innehåller en Promptmall som tar användarens fråga och konstruerar en detaljerad prompt. Denna prompt instruerar systemet att:
      • Generera ett utkast till svar, även om det använder platshållardata.
      • För varje avsnitt i svaret specificera vilken extern källa (t.ex. Wikipedia) eller internt kunskapsbas som ska användas för att verifiera och förfina det avsnittet.
      • Inkludera sökfrågor för Wikipedia för att hämta korrekt information till varje avsnitt.

    Exempel:

    Användarinmatning: Vilka länder är ledande inom förnybar energi?
Utkast: De ledande länderna är Norge, Sverige, Portugal [Sök på Wikipedia: "Top Countries in renewable Energy"]...

  4. Generering av initialt svar

    • Med hjälp av en språkmodellgenerator skapar systemet ett utkast till svar baserat på prompten, där det framgår var faktabaserad data behöver anges och vilka källor som ska användas för verifiering.

  5. Datainsamling & förfining av svar

    • En AI-agent tar emot det utkastade svaret och använder Wikipedia-verktyget för att söka på Wikipedia efter de angivna frågorna.
    • För varje avsnitt av svaret hämtar agenten relevant faktabaserad information från Wikipedia och ersätter utkastet eller platshållarinnehållet.
    • Varje avsnitt förfinas så att det innehåller en direktlänk till exakt den Wikipedia-artikel eller det avsnitt som använts, vilket säkerställer transparens och enkel verifiering.

    Agenten instrueras att undvika generiska eller utfyllnadsfraser och fokusera endast på koncis, faktabaserad information.

  6. Slutligt resultat

    • Det helt förfinade svaret, där varje avsnitt är förankrat i en specifik Wikipedia-källa (och länkar tillhandahålls inline), visas för användaren i chattgränssnittet.

Arbetsflödets struktur

StegKomponentSyfte
1Chat Opened TriggerUpptäcker ny chattsession och triggar välkomstmeddelande
2Message WidgetVisar första hälsning och instruktioner
3Chat InputTar emot användarens fråga
4Prompt TemplateFormaterar prompt med instruktioner för utkast + källhänvisningar
5GeneratorSkapar initialt svarsutkast (med platshållare)
6Wikipedia ToolMöjliggör datainsamling från Wikipedia
7AI AgentFörfinar utkast, hämtar fakta, lägger in källhänvisningar/länkar
8Chat OutputVisar det slutliga, förankrade svaret för användaren

Viktiga egenskaper och fördelar

  • Källtransparens: Varje avsnitt av svaret specificerar tydligt vilken Wikipedia-sida eller vilket avsnitt som använts, inklusive direkta länkar för användarverifiering.
  • Automatisering & skala: Arbetsflödet automatiserar processen för att skapa utkast, faktagranska och förfina svar, vilket gör det lämpligt för att hantera många frågor effektivt.
  • Forskningskvalitet: Genom att förankra varje påstående i en verifierbar extern källa producerar systemet svar som passar för akademiska, affärsmässiga och professionella sammanhang.
  • Anpassningsbarhet: Vid behov kan interna kunskapskällor kopplas in tillsammans med Wikipedia, vilket gör systemet flexibelt för företagsspecifik datahämtning.

Användningsområden

  • Utbildningsassistenter: Ge studenter svar som alltid anger källhänvisning.
  • Faktagranskande botar: Verifiera information omedelbart och presentera källor utan manuell research.
  • Kundsupport: Leverera företags- eller produktinformation med tydlig dataproveniens.
  • Innehållsskapande: Skribenter och journalister kan få utkast på innehåll med inbäddade referenser för vidare utveckling.

Sammanfattning

Detta arbetsflöde ger användare tillförlitliga, välrefererade svar genom att varva generering och datainsamling. Det är särskilt användbart där faktamässig korrekthet, transparens och källangivelse är avgörande. Dess modulära, automatiserade design gör det mycket skalbart för organisationer som vill automatisera research och Q&A-uppgifter 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.

Boka en demo Prova nu

Lär dig mer

RIG Wikipedia-assistent Chatbot (Retrieval Interleaved Generator)
RIG Wikipedia-assistent Chatbot (Retrieval Interleaved Generator)

RIG Wikipedia-assistent Chatbot (Retrieval Interleaved Generator)

Upptäck RIG Wikipedia-assistenten, ett verktyg utvecklat för exakt informationshämtning från Wikipedia. Perfekt för forskning och innehållsskapande, levererar d...

1 min läsning
AI Wikipedia +5
Wikipedia-verktyg
Wikipedia-verktyg

Wikipedia-verktyg

Chatta enkelt med vilken Wikipedia-sida som helst med FlowHunts AI-agenter. Få koncisa sammanfattningar, källhänvisningar och förvandla timmar av research till ...

4 min läsning
AI Wikipedia +3
Få LLM:er att faktagranska sina svar och inkludera källor
Få LLM:er att faktagranska sina svar och inkludera källor

Få LLM:er att faktagranska sina svar och inkludera källor

Öka AI-noggrannheten med RIG! Lär dig hur du skapar chattbotar som faktagranskar svar med både egna och allmänna datakällor för tillförlitliga, källhänvisade sv...

5 min läsning
AI Chatbot +5