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AI流程的工作原理 - SEO文章标题优化器

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。

标题重构指令

指导LLM重写文章标题和主标题以聚焦给定关键词,保持正文段落不变,并展示修改前/后的标题。

                你将获得一篇文章的标题结构和一个关键词。请尝试重新调整文章,使其聚焦于给定的关键词。生成新的主标题,并根据需要更改小标题,以聚焦于同组关键词。保持文章正文段落不变,仅更改标题(H1, H2, H3)和主标题。

请同时列出修改前后的标题。

--- 需重构文章的关键词---
{input}
---

---ARTICLE---
{context}
---
            

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。

结构化输出生成器

结构化输出生成器组件可让您使用所选的LLM模型,从任何输入提示创建精确、结构化的数据。定义您想要的确切数据字段和输出格式,为高级AI工作流确保一致且可靠的响应。

解析数据

解析数据组件使用可自定义的模板将结构化数据转换为纯文本。它能够灵活地格式化和转换数据输入,以用于工作流的后续环节,帮助标准化或准备信息供下游组件使用。

Google 关键词查找器

通过 Google 关键词查找器组件解锁有价值的关键词洞察——自动发现相关关键词、搜索量趋势、竞争度和点击单价(CPC)数据。非常适合需要实时关键词调研和 SEO 优化能力的流程构建。

FlowHunt 中的提示(Prompt)组件

了解 FlowHunt 的 Prompt 组件如何让你定义 AI 机器人的角色和行为,确保回复相关且个性化。自定义提示和模板,打造高效、具备上下文感知的聊天机器人流程。

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。

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。

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。

LLM Anthropic AI

FlowHunt 支持数十种 AI 模型,包括 Anthropic 的 Claude 系列模型。了解如何在您的 AI 工具和聊天机器人中使用 Claude,并通过可自定义设置实现个性化响应。

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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