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AI流程的工作原理 - AI简历定制工具,助力求职申请

流程

AI流程的工作原理

此流程中使用的提示

以下是此流程中用于实现其功能的所有提示的完整列表。提示是给予AI模型的指令,用于生成响应或执行操作。它们指导AI理解用户意图并生成相关输出。

简历定制任务

更新并定制简历,使其体现职位描述的要求和语言风格,同时保持原始简历真实性。

                Using the extracted information from the job description analysis, update the uploaded CV content to emphasize the most relevant skills, experiences, and achievements. Adjust phrasing and terminology to reflect the specific requirements and language of the job description.  but do not lie about anything make sure to stay true to the original CV. Prioritize experiences that align directly with the job’s responsibilities and required qualifications.
            

此流程中使用的组件

以下是此流程中用于实现其功能的所有组件的完整列表。组件是每个AI流程的构建块。它们允许您通过连接各种功能来创建复杂的交互并自动化任务。每个组件都有特定的用途,例如处理用户输入、处理数据或与外部服务集成。

聊天输入

FlowHunt 中的聊天输入组件通过在 Playground 捕获消息来启动用户交互。它作为流程的起点,使工作流能够处理文本和基于文件的输入。

文件检索器

FlowHunt 的文件检索器组件让您可以将文件引入工作流,并将其转换为可进一步处理的文档。它支持多文档处理策略,并可对文件中的图像使用 OCR,非常适合从各种文件类型中提取和转换信息。

URL检索器

通过URL检索器组件,在工作流中轻松获取和处理网页内容。高效提取并处理任意URL列表(包括网络文章、文档等)的文本和元数据。支持高级选项,如图像OCR、选择性元数据提取和可定制缓存,非常适合构建知识丰富的AI流程和自动化。

GoogleSearch 组件

FlowHunt 的 GoogleSearch 组件通过使用检索增强生成(RAG),从 Google 获取最新知识,提升聊天机器人的准确性。可通过设置语言、国家和查询前缀等选项精准控制搜索结果,确保输出内容的相关性和精确性。

AI代理

FlowHunt中的AI代理组件为您的工作流赋予自主决策和工具使用能力。它利用大型语言模型并连接各种工具以解决任务、实现目标并提供智能响应。非常适合构建高级自动化和互动式AI解决方案。

顺序任务

顺序任务组件通过定义清晰的任务描述、预期输出,并分配代理执行任务,来组织工作流程步骤。非常适用于结构化的多步骤流程,确保每一步都有良好记录和分配,为 FlowHunt 中的复杂自动化提供支持。

顺序团队

在 FlowHunt 中体验有序的工作流自动化,顺序团队组件允许你将多个代理任务分组,并按顺序逐一执行,非常适用于需要清晰、逐步任务处理的流程。

聊天输出

了解 FlowHunt 中的 Chat Output(聊天输出)组件——通过灵活的多部分输出完善聊天机器人回复。是实现流程顺畅结束和打造高级互动式 AI 聊天机器人的关键工具。

消息小部件

消息小部件组件可在您的工作流中显示自定义消息。非常适合欢迎用户、提供操作说明或显示任何重要信息,支持 Markdown 格式,并可设置为每个会话仅显示一次。

流程描述

目的和优势

让我们为您构建专属的AI团队

我们帮助像您这样的公司开发智能聊天机器人、MCP服务器、AI工具或其他类型的AI自动化,以在您的组织中替代人工处理重复性任务。

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