Akış açıklaması
Amaç ve faydalar
Bu iş akışı, kullanıcı girdisine dayalı olarak özelleştirilmiş iş fikirleri üretme sürecini otomatikleştirmek için tasarlanmıştır. Etkileşimli sohbet öğelerini, geçmiş konuşmaların hafızasını, komut mühendisliğini ve dil modeli üretimini birleştirerek yaratıcı önerileri verimli bir şekilde sunar.
Akışın Genel Bakışı
Bir kullanıcı sisteme etkileşimde bulunduğunda, bir karşılama mesajı ile karşılanır ve önceden tanımlı komutlardan (ör. “Yemek teslimat sektörü” veya “Yapay zeka otomasyonu”) seçim yapma veya kendi girdisini girme seçeneği verilir. Akış daha sonra bu girdiyi işler, bağlam için önceki sohbet geçmişini dahil eder ve bir dil modeli aracılığıyla odaklanmış, detaylı bir iş fikri üretir. Sonuç kullanıcıya sohbet arayüzünde gösterilir.
Detaylı Akış Yapısı
Aşağıda, iş akışının ana bileşenlerinin ve işlevlerinin adım adım bir dökümü bulunmaktadır:
| Adım | Düğüm | Amaç |
|---|
| 1 | ChatOpenedTrigger | Kullanıcı sohbeti açtığında iş akışını başlatmayı algılar. |
| 2 | ButtonWidget (2 örnek) | Fikir üretimi için tıklanabilir seçenekler sunar (ör. “Yemek teslimat sektörü”, “Yapay zeka otomasyonu”). |
| 3 | ChatOutput (2 örnek) | Kullanıcının seçimini sohbet arayüzünde gösterir. |
| 4 | ChatInput | Sohbet oyun alanından özel kullanıcı girdisini yakalar. |
| 5 | ChatHistory | Bağlam için önceki sohbet mesajlarının hafızasını alır. |
| 6 | PromptTemplate | Kullanıcı girdisi ve geçmişi dahil ederek dil modeli için dinamik, odaklanmış bir komut hazırlar. |
| 7 | Generator | Komuta dayalı detaylı bir iş fikri üretmek için bir dil modeli kullanır. |
| 8 | ChatOutput | Üretilen iş fikrini kullanıcıya sohbette sunar. |
Akış Nasıl Çalışır?
- Kullanıcı Etkileşimi: Sohbet açılır ve kullanıcı karşılanır. Önerilen bir sektöre tıklayabilir (ör. “Yemek teslimat sektörü” veya “Yapay zeka otomasyonu”) veya kendi komutunu girebilir.
- Girdi İşleme: Sistem, kullanıcının seçimini veya girdisini yakalar ve netlik için sohbette gösterir.
- Bağlamsal Farkındalık: Akış, önerilerin özel olmasını ve tekrardan kaçınmasını sağlamak için önceki sohbet geçmişine erişir, daha önce konuşulanlardan yararlanır.
- Komut Mühendisliği: Özenle tasarlanmış bir komut, üretilen fikirlerin doğrudan, uygulanabilir ve genel ifadelerden uzak olmasını sağlar. Komut şablonu, modeli özellikle boş girişlerden veya sonuçlardan kaçınması için yönlendirir.
- Fikir Üretimi: İşlenmiş komut ve sohbet geçmişi, bir dil modeli üreticisine gönderilir ve ilgili bir iş fikri döndürülür.
- Çıktı Teslimi: Son iş fikri tekrar kullanıcıya sohbet arayüzünde gösterilir.
Temel Özellikler ve Faydalar
- Ölçeklenebilirlik: Fikir üretimini otomatikleştirerek, akış aynı anda birçok kullanıcı ve çeşitli talebi karşılayabilir.
- Özelleştirme: Kullanıcılar istedikleri sektörü veya tercihi girebilir ve son derece özel çıktılar elde edebilirler.
- Hafıza Kullanımı: Sohbet geçmişi tutulduğunda, sistem bağlamsal olarak alakalı fikirler sunar ve tekrarları önler.
- Verimlilik: Önceden tanımlanmış düğmeler kullanıcıların hızlı başlamasını sağlarken, özel giriş daha derin keşifler sunar.
- Kalite Kontrolü: Komut şablonu, dil modelinden net, uygulanabilir ve genel ifadelerden uzak yanıtlar alınmasını sağlar.
Bu Akış Neden Kullanışlı?
Bu akış, hızlı, yaratıcı ve alakalı iş fikirlerine ihtiyaç duyan girişimciler, yenilikçiler veya ekipler için idealdir. Beyin fırtınası süresini azaltır, önerilerin taze kalmasını ve tekrardan kaçınmasını sağlar ve fikir üretim oturumları için ölçeklenebilir, otomatik bir çözüm sunar. Otomasyon ve yapay zekadan yararlanarak, organizasyonlar hızla yeni fırsatları keşfedebilir ve yenilik süreçlerini hızlandırabilir.
