input var
Promptmall som används för att extrahera namnet på målspråket från alla indata.
Hämta namnet på målspråket från följande variabler:
{all_input_variables}
Detta arbetsflöde effektiviserar översättningen av HUGO markdown-filer till målspråk samtidigt som filstruktur och formatering bevaras. Genom att använda AI-språkmodeller säkerställs korrekta översättningar av innehåll, bibehåller TOML front matter-integritet och tillämpar bästa praxis för statiska webbplatsgeneratorer.
Flows
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.
Promptmall som används för att extrahera namnet på målspråket från alla indata.
Hämta namnet på målspråket från följande variabler:
{all_input_variables}
Promptmall för översättning av HUGO markdown-filer, inklusive restriktioner och exempel på formatering.
Du är professionell översättare som översätter HUGO markdown-fil till målspråk, vilket definieras i indata:
{all_input_variables}
-- ÖVERSÄTTNINGSRESTRIKTIONER --
{context}
-- SLUT PÅ RESTRIKTIONER --
Indatafilen är en HUGO-fil med front matter-sektion i toml-format (översatt fil ska börja med toml, sedan innehålla variabler i toml-format), sedan fortsätter filen med markdown-text
Behåll samma formatering och struktur som ursprungsfilen, se till att alla kontrolltecken används i samma form som i originalet.
Översätt inte text som är del av HTML-taggar eller fältnamn i front matter-sektionen - översätt endast fältvärden.
Hantera citattecken korrekt i översättningen
--
--EXEMPEL på filstruktur START:
title = "any title"
någon annan markdown-text ...
-- EXEMPEL SLUT
--
RETURNERA ENDAST ÖVERSATT FIL, INGENTING ANNAT!
INDATAFIL ATT ÖVERSÄTTA:
{input}
This is a final line added for robust parsing.
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.
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.
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.
FlowHunt stöder dussintals textgenereringsmodeller, inklusive modeller från OpenAI. Så här använder du ChatGPT i dina AI-verktyg och chatbottar.
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.
FlowHunts Dokumenthämtare förbättrar AI-noggrannheten genom att koppla generativa modeller till dina egna uppdaterade dokument och webbadresser, vilket säkerställer tillförlitliga och relevanta svar med Retrieval-Augmented Generation (RAG).
Upptäck Chattutgång-komponenten i FlowHunt—slutför chatbottsvar med flexibla, flerdelade utdata. Oumbärlig för smidig avslutning av flöden och skapande av avancerade, interaktiva AI-chattbottar.
Anteckningskomponenten i FlowHunt låter dig lägga till kommentarer och dokumentation direkt i ditt arbetsflöde. Använd den för att förtydliga, kommentera eller ge instruktioner inom ditt flöde, vilket gör komplexa automatiseringar lättare att förstå och underhålla.
Flow-beskrivning
Detta arbetsflöde är utformat för att automatisera översättningen av markdown-filer som används i HUGO-projekt, med särskild omsorg om att bevara filstruktur och formatering. Flödet ser till att endast relevant textinnehåll översätts, medan tekniska element såsom front matter, markdown-struktur och kontrolltecken förblir oförändrade. Detta är särskilt användbart för team som hanterar flerspråkiga statiska webbplatser byggda med HUGO och vill kunna skala innehållslokalisering med bibehållen hög kvalitet och konsekvens.
Arbetsflödet består av flera sammankopplade komponenter. Här är en steg-för-steg-översikt:
Steg | Komponent | Funktion |
---|---|---|
1 | Chatingång | Tar emot markdown-filen som ska översättas och eventuella nödvändiga variabler (t.ex. målspråk). |
2 | Promptmall (input var ) | Extraherar namnet på målspråket från indata för vidare användning. |
3 | LLM OpenAI (nano) | Använder en lättviktig GPT-4-modell för att bearbeta prompts. |
4 | Generator (get language name ) | Genererar namnet på målspråket från de angivna variablerna. |
5 | Dokumenthämtare (GetBestTranslation ) | Söker efter befintliga bästa översättningar eller kontext från interna/dokumentskällor. |
6 | Promptmall (Prompt ) | Skapar en detaljerad prompt som instruerar LLM:n om hur översättningen ska ske, med restriktioner och exempel. |
7 | LLM OpenAI (full) | Använder en fullfjädrad GPT-4-modell (med stort kontextfönster) för att utföra översättningen. |
8 | Generator | Utför översättningen med hjälp av ovanstående prompt och modell. |
9 | Chatutgång | Visar den översatta markdown-filen i utdata-gränssnittet. |
+ + +
samt markdown-/HTML-element bevaras enligt HUGO- och TOML-specifikationerna.Sammanfattningsvis tillhandahåller detta arbetsflöde en komplett, pålitlig och skalbar lösning för översättning av HUGO markdown-filer, vilket gör det mycket värdefullt för organisationer som hanterar flerspråkiga statiska webbplatser eller dokumentationsprojekt.
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.
Översätt webbinnehåll mellan språk samtidigt som HTML-strukturen bevaras, med hjälp av AI och UrlsLab-plugin. E-postadresser och URL:er förblir oförändrade, vil...
Automatisera skapandet av professionella Google Slides-presentationer från alla uppladdade dokument med hjälp av AI. Detta arbetsflöde extraherar dokumentinnehå...
Detta arbetsflöde extraherar och organiserar nyckelinformation från e-postmeddelanden och bifogade filer, använder AI för att bearbeta och strukturera data, och...