提示
创建一个提示模板，指导LLM根据输入和聊天历史生成商业创意，避免使用通用短语，注重简明、详细的输出。
此工作流旨在自动化根据用户输入生成定制商业创意的过程。它结合了交互式聊天元素、过往对话记忆、提示工程和语言模型生成，能够高效地提供有创意的建议。
工作流概述
当用户与系统互动时，会收到欢迎信息，并可选择预设提示（如“餐饮配送行业”或“AI自动化”）或自行输入内容。工作流将处理这些输入，结合先前的聊天历史作为上下文，利用语言模型生成聚焦且详细的商业创意，最终在聊天界面中向用户展示结果。
工作流结构详解
以下是该工作流主要组件及其功能的逐步分解：
| 步骤 | 节点 | 目的 |
|---|---|---|
| 1 | ChatOpenedTrigger | 检测用户开启聊天窗口以启动工作流。 |
| 2 | ButtonWidget（2个实例） | 提供可点击的创意生成选项（如“餐饮配送行业”、“AI自动化”）。 |
| 3 | ChatOutput（2个实例） | 在聊天界面显示用户的选择。 |
| 4 | ChatInput | 从聊天操作台捕获用户自定义输入。 |
| 5 | ChatHistory | 检索之前的聊天消息以提供上下文。 |
| 6 | PromptTemplate | 为语言模型精心制作动态且聚焦的提示，融合用户输入与历史内容。 |
| 7 | Generator | 利用语言模型根据提示生成详细的商业创意。 |
| 8 | ChatOutput | 以聊天形式向用户展示生成的商业创意。 |
工作流运行方式
- 用户互动：聊天窗口打开，用户收到问候。用户可点击推荐行业（如“餐饮配送行业”或“AI自动化”），也可输入自定义提示。
- 输入处理：系统捕获用户选择或输入，并在聊天中显示以便清晰明了。
- 上下文感知：工作流访问之前的聊天历史，确保建议具有针对性并避免重复，充分利用已讨论内容。
- 提示工程：精心设计的提示确保生成的创意直接、可执行且避免通用语言。提示模板明确要求模型跳过空泛的开头或结尾。
- 创意生成：处理后的提示及聊天历史被送入语言模型生成器，返回相关商业创意。
- 结果输出：最终商业创意以聊天形式返回给用户。
主要特性与优势
- 可扩展性：通过自动化创意生成，工作流可同时处理大量用户及多样需求。
- 定制化：用户可输入任何行业或偏好，获得高度定制的输出。
- 记忆利用：通过保留聊天历史，系统可提供更具上下文的相关创意，避免重复。
- 高效性：预设按钮帮助用户快速上手，自定义输入则支持深入探索。
- 质量控制：提示模板保障语言模型输出清晰、可执行且非通用的回复。
为什么这个工作流值得使用
此工作流非常适合需要快速、创意且相关商业创意的创业者、创新者或团队。它缩短了头脑风暴时间，确保建议新颖且不重复，并为创意生成环节提供可扩展、自动化的解决方案。通过自动化与AI的结合，组织能够快速探索新机会，加速创新进程。
