带有 Schema.org 标记的常见问题生成器

从任何网站 URL 生成符合 SEO 的常见问题解答部分，并自动将常见问题格式化为 Schema.org 标记，以提升搜索引擎可见性。

流程

AI流程的工作原理

用户开启聊天.: 检测到用户打开聊天并显示欢迎消息。
用户提供网站 URL.: 通过聊天界面收集用户输入的 URL。
获取网站内容.: 从提供的网站 URL 获取并处理内容。
生成常见问题与 Schema.org 标记.: 利用 AI 代理从网站内容生成相关的常见问题与答案，并将其格式化为 Schema.org 标记。
显示常见问题输出.: 在聊天中向用户展示生成的常见问题及 Schema.org 代码。

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。

常见问题生成代理

代理根据网站 URL 生成常见问题问答，并为其输出 Schema.org 代码。此为该工作流的核心 LLM 提示词。

                You are tasked with generating FAQ questions for websites. You will create Questions and Answers from input which is a URL and generate a Schema.org for those FAQ questions.

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。

聊天开启触发器

聊天开启触发器组件能够检测聊天会话的开始，一旦用户打开聊天窗口，即刻触发工作流响应。它以用户的首条消息启动流程，是构建高响应、互动型聊天机器人的关键组件。

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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。

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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。

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聊天记录组件

FlowHunt 的聊天记录组件让聊天机器人记住之前的消息，确保对话连贯、提升客户体验，同时优化内存和 Token 使用。

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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。

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工具调用代理

探索 FlowHunt 中的工具调用代理——一款先进的工作流组件，使 AI 代理能够智能地选择和使用外部工具来回答复杂查询。非常适合构建需要动态工具使用、迭代推理和多资源集成的智能 AI 解决方案。

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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。

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流程描述

目的和优势

本工作流旨在自动为任何网站创建常见问题解答（FAQ）部分：从用户提供的 URL 提取内容，生成相关问题与答案，并使用 Schema.org 结构化数据（JSON-LD 格式）进行格式化。这种结构有助于搜索引擎更好地理解网页内容，有潜力提升 SEO 和搜索结果展现效果。

分步工作流解析

1. 用户发起与欢迎消息

聊天开启触发器：流程从用户开始聊天会话时启动。
消息小组件：立即向用户显示欢迎消息，说明可输入 URL 以生成常见问题并获得 SEO 的 Schema.org 代码。
聊天输出：该消息在用户界面中展示。

2. 用户输入与数据收集

聊天输入：用户在聊天界面中输入期望的网站 URL。
聊天历史：系统记录聊天历史，在多轮对话时便于提供上下文。

3. 内容获取

URL 获取器：工作流从所提供的 URL 获取并处理内容，将其转换为可进一步分析的格式（文档/工具）。

4. 智能常见问题生成

工具调用代理：由 AI 代理驱动，流程如下：
- 获取原始网站内容和聊天历史。
- 使用系统消息指示代理根据网页内容生成常见问题及答案。
- 将这些问答转换为可直接嵌入页面源码用于 SEO 的 Schema.org JSON-LD 格式。

5. 结果展示

聊天输出：生成的常见问题及其 Schema.org 代码返回给用户，完成整个流程。

工作流结构表格

步骤	组件	目的
1. 聊天开始	ChatOpenedTrigger	检测聊天会话的启动
2. 欢迎消息	MessageWidget	向用户问好，说明用途
3. 显示欢迎	ChatOutput	展示欢迎消息
4. 收集 URL	ChatInput	接收用户的 URL 输入
5. 保持上下文	ChatHistory	存储对话内容以便上下文引用
6. 获取网站内容	URLContent (Retriever)	从所提供的 URL 获取内容
7. 生成 FAQ 与 Schema	ToolCallingAgent	创建问答对及生成 Schema.org JSON-LD 代码
8. 输出结果	ChatOutput	向用户展示最终 FAQ 及代码

此工作流有何用处？

可扩展性：可快速为多个网页批量生成结构化常见问题，无需人工撰写或编码。
SEO 自动化：生成符合 Schema.org 标准的代码，让常见问题内容可直接用于获得搜索引擎丰富结果（如 Google），提升可见性和点击率。
一致性：确保常见问题以统一高质量格式自动生成，减少人为失误。
节省时间：自动化内容提取与结构化数据格式化，大幅缩短创建 SEO 友好 FAQ 的所需时间。

潜在应用场景

网站管理员 希望提升多个页面的搜索可见性。
内容经理 需为大型网站或电商平台批量生成 FAQ。
SEO 机构 自动为客户实施结构化数据。
产品负责人 想改善客户支持并提升搜索结果展现。

总结

通过结合基于聊天的输入、自动网页内容提取、智能 FAQ 生成及 Schema.org 格式化，本工作流流畅且可扩展地实现了为任意网页创建 SEO 优化 FAQ 部分的全流程自动化。对于希望以最少人工投入提升网站搜索表现和用户价值的任何人来说，这都是一项极具价值的自动化方案。

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