Một quy trình làm việc trợ lý chat AI đơn giản tận dụng lịch sử trò chuyện trước đó để tạo ra phản hồi phù hợp cho đầu vào của người dùng. Bao gồm tin nhắn chào mừng và sử dụng mô hình ngôn ngữ để trả lời theo ngữ cảnh dựa trên lịch sử trò chuyện.
Luồng
Dưới đây là danh sách đầy đủ tất cả các prompt được sử dụng trong luồng này để đạt được chức năng của nó. Prompt là các hướng dẫn đã được cấp cho mô hình AI để tạo ra các phản hồi hoặc thực hiện các hành động. Chúng hướng dẫn AI trong việc hiểu ý định của người dùng và tạo ra các kết quả đầu ra liên quan.
Tạo mẫu prompt với biến động ({input}, {human_input}, {context}, {chat_history}, {system_message}).
Bạn là một trợ lý mô hình ngôn ngữ AI.
Nhiệm vụ của bạn là tạo ra câu trả lời cho ĐẦU VÀO của con người với sự cân nhắc tới cuộc trò chuyện trước đó trong LỊCH SỬ CHAT.
--- BẮT ĐẦU LỊCH SỬ CHAT
{chat_history}
--- KẾT THÚC LỊCH SỬ CHAT
--- BẮT ĐẦU ĐẦU VÀO
{input}
--- KẾT THÚC ĐẦU VÀO
TRẢ LỜI:
Dưới đây là danh sách đầy đủ tất cả các thành phần được sử dụng trong luồng này để đạt được chức năng của nó. Các thành phần là các khối xây dựng của mọi Luồng AI. Chúng cho phép bạn tạo ra các tương tác phức tạp và tự động hóa các tác vụ bằng cách kết nối các chức năng khác nhau. Mỗi thành phần phục vụ một mục đích cụ thể, chẳng hạn như xử lý đầu vào của người dùng, xử lý dữ liệu hoặc tích hợp với các dịch vụ bên ngoài.
Thành phần Kích Hoạt Khi Mở Chat phát hiện khi một phiên trò chuyện bắt đầu, cho phép quy trình phản hồi ngay lập tức ngay khi người dùng mở chat. Nó khởi tạo luồng với tin nhắn chat đầu tiên, rất cần thiết để xây dựng chatbot tương tác, phản hồi nhanh.
Thành phần Tiện ích Tin nhắn hiển thị các thông điệp tuỳ chỉnh trong quy trình của bạn. Lý tưởng để chào đón người dùng, cung cấp hướng dẫn hoặc hiển thị bất kỳ thông tin quan trọng nào, nó hỗ trợ định dạng Markdown và có thể được thiết lập chỉ hiển thị một lần cho mỗi phiên.
Khám phá thành phần Kết Quả Trò Chuyện trong FlowHunt—hoàn thiện phản hồi chatbot với các kết quả linh hoạt, đa phần. Thành phần thiết yếu để hoàn thành luồng trò chuyện liền mạch và tạo chatbot AI nâng cao, tương tác.
Thành phần Chat Input trong FlowHunt khởi tạo tương tác với người dùng bằng cách thu thập tin nhắn từ Playground. Nó là điểm khởi đầu của các flow, cho phép quy trình xử lý cả đầu vào dạng văn bản lẫn tệp tin.
Thành phần Lịch sử Trò chuyện trong FlowHunt cho phép chatbot ghi nhớ các tin nhắn trước đó, đảm bảo cuộc trò chuyện liền mạch và nâng cao trải nghiệm khách hàng đồng thời tối ưu hóa việc sử dụng bộ nhớ và token.
Tìm hiểu cách thành phần Prompt của FlowHunt cho phép bạn xác định vai trò và hành vi của bot AI, đảm bảo phản hồi phù hợp và cá nhân hóa. Tùy chỉnh prompt và mẫu template để xây dựng luồng chatbot hiệu quả, nhận biết ngữ cảnh.
Khám phá thành phần Generator trong FlowHunt—tạo văn bản mạnh mẽ bằng AI dựa trên mô hình LLM bạn chọn. Dễ dàng tạo phản hồi chatbot động bằng cách kết hợp prompt, hướng dẫn hệ thống tùy chọn và thậm chí cả hình ảnh làm đầu vào, biến nó thành công cụ cốt lõi để xây dựng quy trình hội thoại thông minh.
Mô tả luồng
Quy trình làm việc này được thiết kế để tạo điều kiện cho trải nghiệm chat tương tác, nơi trợ lý AI phản hồi các tác vụ do người dùng xác định, đồng thời tận dụng lịch sử trò chuyện để trả lời có ngữ cảnh. Đây là một mẫu đa năng, giúp dễ dàng thích ứng cho nhiều loại tự động hóa hội thoại và các giải pháp chat AI có thể mở rộng.
👋 Chào mừng bạn đến với Simple Task Flow!
Công cụ này được thiết kế để bạn tự xác định tác vụ dựa trên đầu vào của mình 🌟. Tôi sẽ ghi nhận lịch sử trò chuyện của chúng ta để hỗ trợ bạn phù hợp mà không cần thêm ngữ cảnh nào khác.
Hãy cho tôi biết bạn muốn làm gì, và chúng ta bắt đầu nhé! ✨💬
Nút Mẫu Prompt: Tạo ra prompt động cho mô hình ngôn ngữ. Prompt này tích hợp:
Mẫu prompt được sử dụng là:
Bạn là một trợ lý mô hình ngôn ngữ AI.
Nhiệm vụ của bạn là tạo ra câu trả lời cho ĐẦU VÀO của con người với sự cân nhắc tới cuộc trò chuyện trước đó trong LỊCH SỬ CHAT.
--- BẮT ĐẦU LỊCH SỬ CHAT
{chat_history}
--- KẾT THÚC LỊCH SỬ CHAT
--- BẮT ĐẦU ĐẦU VÀO
{input}
--- KẾT THÚC ĐẦU VÀO
TRẢ LỜI:
| Bước | Nút/Thành Phần | Mục Đích |
|---|---|---|
| Bắt đầu chat | ChatOpenedTrigger | Phát hiện khi chat được mở |
| Tin nhắn chào mừng | MessageWidget | Chào hỏi và thông báo cho người dùng |
| Hiển thị chào mừng | ChatOutput | Hiển thị tin nhắn chào mừng |
| Đầu vào người dùng | ChatInput | Thu nhận tác vụ hoặc câu hỏi của người dùng |
| Lấy lịch sử | ChatHistory | Lấy lại cuộc trò chuyện gần đây để làm ngữ cảnh |
| Xây dựng prompt | PromptTemplate | Tạo prompt cho LLM với đầu vào và lịch sử chat |
| Tạo phản hồi AI | Generator | Sinh phản hồi có ngữ cảnh dựa trên prompt |
| Hiển thị phản hồi AI | ChatOutput | Hiển thị câu trả lời do AI tạo ra cho người dùng |
Quy trình làm việc này cung cấp nền tảng vững chắc để xây dựng các tự động hóa chat thông minh, có ngữ cảnh và dễ dàng tùy chỉnh cho nhiều ứng dụng khác nhau.
Chúng tôi giúp các công ty như của bạn phát triển chatbot thông minh, Máy chủ MCP, công cụ AI hoặc các loại tự động hóa AI khác để thay thế con người trong các tác vụ lặp đi lặp lại trong tổ chức của bạn.
Một chatbot dịch vụ khách hàng được hỗ trợ bởi AI, sử dụng các nguồn tri thức nội bộ của bạn để cung cấp các phản hồi tức thì, chính xác và hữu ích cho các câu ...
Tìm hiểu về các loại tin nhắn chào mừng mà bạn có thể cấu hình để chào đón người dùng khi họ bắt đầu một phiên trò chuyện mới với chatbot AI của bạn....
Quy trình làm việc dựa trên AI này tự động hóa việc lên lịch họp thông qua Google Calendar. Người dùng tương tác với chatbot để tìm thời gian rảnh, tạo, xem hoặ...
