Frågeutvidgning
Frågeutvidgning i FlowHunt förbättrar chatbotens förståelse genom att hitta synonymer, rätta stavfel och säkerställa konsekventa, korrekta svar på användarfrågo...
3 min läsning
AI
Chatbot
+3
Uppföljningsfrågor
Generera automatiskt målinriktade uppföljningsfrågor med hjälp av AI och chattkontext för att vägleda djupare och mer meningsfulla samtal.
AI
Chatbot
Automation
Conversation
Komponentbeskrivning
Så fungerar Uppföljningsfrågor-komponenten
Uppföljningsfrågor-komponent
Uppföljningsfrågor-komponenten är utformad för att hjälpa användare att generera insiktsfulla uppföljningsfrågor baserat på angiven kontext, svar och konversationshistorik. Denna funktionalitet är särskilt värdefull i AI-drivna arbetsflöden där det är viktigt att fördjupa förståelsen av ett ämne eller förtydliga oklarheter—såsom i chatbots, handledningssystem eller verktyg för kunskapsutforskning.
Vad gör komponenten?
Denna komponent tar en inmatningstext (vanligtvis en användarfråga eller ett uttalande) och genererar, med hjälp av en språkmodell, en lista med uppföljningsfrågor som användaren bör ställa för att få en djupare eller tydligare förståelse av ämnet. Den kan använda ytterligare information som den aktuella chatthistoriken, kontext och tidigare svar för att generera mer precisa och relevanta frågor.
Inmatningar
Komponenten stödjer flera inmatningsfält, vissa valfria och vissa obligatoriska. Här är en översikt:
| Inmatningsnamn | Typ | Obligatorisk | Beskrivning |
|---|---|---|---|
| Inmatningstext | Sträng (Meddelande) | Ja | Den huvudsakliga textinmatningen (användarfråga eller uttalande) som uppföljningsfrågorna ska baseras på. |
| Chatthistorik | InMemoryChatMessageHistory | Nej | Konversationshistorik som hjälper modellen att generera bättre riktade uppföljningsfrågor. |
| LLM | BaseChatModel | Nej | Språkmodellen som används för frågegeneration. |
| Svar | Sträng (Meddelande) | Nej | Svaret på inmatningstexten, vilket kan förbättra relevansen på uppföljningsfrågorna. |
| Kontext | Sträng (Meddelande) | Nej | Ytterligare kontext för att generera mer fokuserade frågor. |
| Antal frågor | Heltal | Ja | Anger hur många uppföljningsfrågor som ska genereras. Standard är 5. |
| Systemmeddelande | Sträng | Nej | Ett valfritt systemmeddelande för att ändra eller styra prompten som skickas till språkmodellen. |
Utmatningar
- Meddelande:
Utmatningen från denna komponent är ett meddelande (eller en samling meddelanden) som innehåller de genererade uppföljningsfrågorna.
Varför är detta användbart?
- Öka användarengagemanget: Genom att föreslå relevanta uppföljningsfrågor hjälper denna komponent användare att fördjupa sig i ämnen och upptäcka information de kanske inte annars hade övervägt.
- Förbättra konversationsflöden: I chatbots eller virtuella assistenter uppmanar den användare att förtydliga eller utveckla sina frågor, vilket gör interaktionerna mer dynamiska och informativa.
- Stöd för lärande och forskning: I utbildnings- eller forskningssammanhang kan den vägleda elever eller forskare att ställa bättre frågor, vilket leder till förbättrad förståelse och kritiskt tänkande.
- Personalisering: Genom att ta hänsyn till chatthistorik och kontext skräddarsys och kontextualiseras frågorna, vilket ökar deras användbarhet och precision.
Exempel på användningsområden
- Kundtjänstbotar: Föreslå automatiskt hjälpsamma uppföljningsfrågor till kunder baserat på deras tidigare frågor och svar.
- Utbildningstutorer: Hjälp elever genom att uppmana dem med ytterligare frågor för att säkerställa att de förstår materialet.
- Kunskapshantering: Vägled användare i kunskapsbaser eller forskningsmiljöer att ställa produktiva frågor.
Sammanfattande tabell
| Funktion | Fördel |
|---|---|
| Kontextmedveten | Genererar mer relevanta frågor |
| Modelloberoende | Kan användas med olika LLM:er |
| Anpassningsbar utmatning | Kontroll över antal och stil på frågor |
| Historikintegration | Tar hänsyn till tidigare konversation |
Genom att integrera komponenten Uppföljningsfrågor kan du göra dina AI-drivna arbetsflöden mer interaktiva, informativa och användarvänliga.
Vanliga frågor
- Vad gör komponenten Uppföljningsfrågor?
Den genererar relevanta uppföljningsfrågor baserat på användarens inmatning, kontext och chatthistorik, vilket hjälper användare att utforska ämnen mer grundligt.
- Kan jag styra hur många frågor som genereras?
Ja, du kan ange antalet uppföljningsfrågor som ska genereras efter dina behov.
- Använder den tidigare chatthistorik?
Ja, genom att inkludera chatthistorik kan komponenten skapa mer precisa och kontextmedvetna uppföljningsfrågor.
- Vilka AI-modeller kan användas med denna komponent?
Du kan ansluta valfri stödd LLM (Large Language Model) i FlowHunt för frågegeneration.
- I vilka scenarier bör jag använda komponenten Uppföljningsfrågor?
Använd den i flöden där du vill vägleda användare till djupare förståelse eller vidare undersökning, till exempel forskningsassistenter, kundtjänstbotar eller utbildningschatbots.
Prova FlowHunt Uppföljningsfrågor
Förbättra dina AI-flöden genom att lägga till dynamisk generering av uppföljningsfrågor för smartare och mer engagerande samtal.
Lär dig mer
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...
5 min läsning
AI
Chatbots
+3
Frågor & Svar
Säkerställ konsekventa chatbot-svar genom att lägga till fördefinierade frågor och svar med FlowHunt. Organisera med kategorier, länka sekundära frågor och hant...
2 min läsning
AI
Chatbot
+3