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AI流程的工作原理 - LaTeX参考文献条目生成器

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。

提示

用于根据论文URL生成.bib条目的模板提示。

                Given the url of an article paper, generate the text which I need to put in my paper .bib file. 

--Example:--
@article{{Turing1936,
  title={{On computable numbers, with an application to the Entscheidungsproblem}},
  author={{Turing, Alan Mathison}},
  journal={{J. of Math}},
  volume={{58}},
  pages={{345--363}},
  year={{1936}}
}}
---

The paper to generate bib from:
{input}
            

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。

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。

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。

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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