生成器
使用输入提示词和选定的LLM模型生成文本。
概述
此工作流实现了一个聊天机器人，使用户能够上传图片并就其内容提问。通过结合光学字符识别（OCR）和视觉识别技术，聊天机器人对图片进行分析，提供准确且符合上下文的答案。对于需要从图片中提取信息或以对话方式与视觉数据交互的任务，此自动化具有极高的价值和可扩展性。
步骤流程
聊天初始化
- 当聊天会话被打开时，工作流使用 消息组件 触发一条欢迎消息。
- 该消息向用户介绍机器人的功能，说明他们可以上传图片并就内容提问。
用户输入处理
- 用户可通过以下方式与机器人互动：
- 输入有关图片的问题。
- 上传图片文件。
- 聊天输入 节点同时捕获问题（文本消息）和上传的图片（文件输入）。
- 用户可通过以下方式与机器人互动：
图片与问题处理
- 生成器 节点接收：
- 上传的图片（用于OCR/视觉识别）。
- 用户的问题（作为大语言模型的上下文）。
- 生成器分析图片，提取信息（如通过OCR识别文本或视觉特征），并针对问题生成相关答案。
- 生成器 节点接收：
响应输出
- 模型生成的答案被传递到 聊天输出 节点，在聊天界面展示给用户。
- 如果用户上传了图片，图片也可以在聊天中展示以供参考。
工作流结构
以下是工作流的简化结构：
| 步骤 | 节点类型 | 功能 |
|---|---|---|
| 聊天开启 | ChatOpenedTrigger | 触发欢迎消息 |
| 展示欢迎消息 | MessageWidget | 展示介绍和操作说明 |
| 向用户展示消息 | ChatOutput | 在聊天中显示欢迎消息 |
| 用户输入问题/上传图片 | ChatInput | 收集用户文本和图片文件 |
| 处理图片和问题 | Generator | 执行OCR/视觉识别，回答用户问题 |
| 展示生成的答案（及图片） | ChatOutput | 向用户展示答案（以及可能的图片） |
优势与应用场景
- 自动化与可扩展性：自动化从图片中提取信息的过程，实现对视觉问题的快速且一致的解答，无需人工干预。
- 多样化应用：适用于客户支持、教育工具、文档分析等任何需要查询或理解图片的场景。
- 优化用户体验：提供对话式界面，让用户更直观、便捷地与复杂的图片分析工具互动。
- 无缝集成：模块化节点设计，便于未来扩展或集成更高级的识别模型。
示例应用场景
- 文档数字化：用户上传文档图片，获取摘要或具体信息。
- 产品支持：客户发送产品图片，咨询规格或问题。
- 教育工具：学生上传图表或示意图，提问解释性问题。
通过本工作流实现视觉问答自动化，组织能够让强大的图片分析工具普及给更广泛的用户群，减少人工操作，提高响应速度和智能化水平。
