Schema.org结构化数据生成器

自动为任意网站URL生成Schema.org结构化数据（JSON格式），让搜索引擎更容易理解和索引网站内容。通过提取网站内容并转换为丰富的结构化元数据，助力提升SEO和网站可见性。

流程

AI流程的工作原理

用户提供网站URL.: 收集用户输入的网站URL。
从URL检索内容.: 抓取并提取所提供网站URL中的文本内容。
准备Schema.org提示词.: 将提取的内容格式化为用于生成Schema.org结构化数据的提示词模板。
生成结构化数据.: 利用AI模型，根据提示词和网站内容生成Schema.org结构化JSON数据。
展示生成的Schema.: 输出生成的Schema.org JSON，便于用户复制或在网站上使用。

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。

提示词

为LLM生成基于提取网站信息的Schema.org结构化数据创建提示词模板。

                You are a skilled programmer tasked to create Schema.org structured data based on website information from {context}. Use "about" Schema attribute to tell what the article is about and "sameAs" to point to the most relevant and authoritative website. Use "mentions" Schema attribute for other related keywords mentioned in the article. For listicles add itemlist and listitem for item from the list.
 ---SCHEMA.ORG---
---

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。

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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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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。

查看 FlowHunt 中的提示（Prompt）组件

生成器

探索 FlowHunt 的生成器组件——利用您选择的 LLM 模型进行强大的 AI 驱动文本生成。通过结合提示词、可选的系统指令，甚至图片作为输入，轻松创建动态聊天机器人回复，使其成为构建智能对话流程的核心工具。

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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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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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流程描述

目的和优势

概述

此工作流名为 “Schema.org生成器”，旨在为任意给定的网站URL自动创建 Schema.org 结构化数据（JSON格式）。Schema.org标记有助于搜索引擎更好地理解您网站的内容，从而提升SEO表现与搜索结果中的页面展示效果。

该流程目前可生成以下schema属性：about、sameAs、mentions、listItem、ItemList。如需定制生成的Schema元素，也可轻松通过编辑提示词进行调整。

步骤详解

1. 用户交互与欢迎信息

当用户打开聊天界面时，会显示欢迎信息。
信息会说明工具用途，并引导用户输入URL。

2. 用户输入

用户输入（或粘贴）希望生成Schema.org结构化数据的网页URL。

3. 网站内容获取

工作流通过URL检索器组件抓取所提供URL的内容。
该组件会提取页面的主要文本或文档内容，供后续分析。

4. 构建提示词

工作流使用提示词模板组件，具体步骤如下：
- 接收网站内容（作为“context”）。
- 接收用户原始输入（URL）。
- 填充预设提示词，指导AI模型根据内容生成Schema.org JSON。
- 提示词明确要求模型：
  - 使用 "about" 描述文章主题。
  - 使用 "sameAs" 指向最权威、最相关的网站。
  - 使用 "mentions" 表示相关文章实体或关键词。
  - 对于列表型文章，生成 "ItemList" 和 "listItem" 条目。

5. AI智能生成

构建好的提示词输入到生成器组件，利用语言模型（LLM）生成所需的Schema.org JSON。

6. 输出展示

生成的Schema.org JSON会在聊天界面展示给用户。

工作流结构

步骤	组件	作用
1	Chat Opened Trigger & Message Widget	向用户问候并说明工作流用法
2	Chat Input	接收用户输入的URL
3	URL Retriever	抓取并解析所提供URL的内容
4	Prompt Template	组装AI提示词，包含上下文和指令
5	Generator	利用LLM根据提示词生成Schema.org JSON
6	Chat Output	向用户展示生成的Schema.org JSON

主要特性与优势

自动化： 免去每个网页手工编写Schema.org标记，节省时间并减少出错。
高扩展性： 可反复用于任意数量的URL，支持批量处理。
易定制： 通过编辑提示词即可灵活调整生成的Schema.org属性。
SEO提升： 增强搜索引擎对网站内容的可读性，有助于排名提升与丰富搜索结果。
用户友好： 简单的聊天界面让非技术用户也能轻松上手。

应用场景

网站主与SEO人员，希望为其文章、产品页或列表页快速生成结构化数据。
代理公司，需要为多个客户网站生成统一规范的schema标记。
开发者，将Schema.org自动化集成到内容生产或CMS流程中。

示例用户流程

访问工具： 用户打开聊天工具，收到操作指引。
输入URL： 用户填写目标网页的URL。
获取Schema.org JSON： 工具返回可直接使用、与页面内容匹配的JSON片段，用户可将其添加至网站。

通过自动化Schema.org JSON生成，这一工作流助您批量实现结构化数据部署，让内容易于搜索引擎理解，全面提升网站在搜索结果中的表现。

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