文本摘要 AI 流程

使用 AI 轻松将任何输入文本精炼为简明要点。该工作流获取用户输入,生成简短摘要,并以易读的格式展示,非常适合快速消化文章、段落或文档。

AI流程的工作原理 - 文本摘要 AI 流程

流程

AI流程的工作原理

用户启动流程.
当用户发起会话或打开聊天时,工作流被触发。
显示欢迎信息.
显示欢迎信息,引导用户如何使用摘要工具。
用户输入文本.
用户提交想要摘要的文本。
AI 摘要文本.
使用提示模板和 AI 模型处理输入文本,生成包含要点的简明摘要。
摘要结果呈现.
在聊天中将摘要结果返回给用户。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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

本工作流名为 “摘要输入文本”,旨在自动为用户提供的任何文本生成简明摘要。流程采用分步方式,结合用户交互、提示词工程与 AI 文本摘要能力,高效将冗长内容精炼为要点和简短段落,便于快速理解。

流程概览

当用户打开聊天后,系统会欢迎用户并指引其输入需要摘要的文本。用户输入文本后,流程将为语言模型构建有效的提示词,要求其生成包含叙述和要点格式的摘要。生成的摘要随后返回并展示给用户。

步骤详解

步骤节点功能描述
1ChatOpenedTrigger检测聊天会话的启动。
2MessageWidget展示友好的欢迎信息及使用指引。
3ChatInput收集用户需要摘要的输入文本。
4PromptTemplate用用户文本作为上下文构建 AI 提示词。
5Generator利用 AI 模型根据提示词生成摘要。
6ChatOutput在聊天界面将生成的摘要展示给用户。

流程详细说明

  1. 聊天启动与欢迎

    • 当聊天被打开(ChatOpenedTrigger)时,消息组件会向用户发送欢迎及说明信息,介绍工具用途和使用方法。
  2. 用户输入采集

    • 用户通过聊天输入框(ChatInput)输入想要摘要的文本。
  3. 提示词构建

    • 用户提供的文本被插入到提示模板PromptTemplate)中。该模板指示 AI 以专业文案的身份,在 8 句以内对输入内容进行摘要,并包含文本与要点。

    • 提示词示例:

      You are a professional copywriter with excellent skill of summarization long text into short.
      
      Summarize the following text into less than 8 sentences.
      
      Contain text and bullet-points
      
      TEXT:
      {user input}
      
      SUMMARIZATION:
      
  4. 摘要生成

    • 构建好的提示词被发送到生成器节点,由选定的大型语言模型(LLM)处理并生成摘要内容。
  5. 结果展示

    • 生成的摘要通过聊天输出节点返回给用户,便于阅读和后续使用。

为什么这个流程很有用

  • 可扩展性: 该流程可自动应对大量摘要请求,非常适合处理大量文本的团队或个人。
  • 自动化: 自动化处理冗长文档、文章或段落的阅读和精简,节省人工时间。
  • 一致性: 通过标准化提示词和 AI 模型,确保摘要结构和质量一致。
  • 易用性: 明确的欢迎信息和简单的输入方式,令非技术用户也能轻松使用。

潜在应用场景

  • 快速摘要科研文章、报告或邮件,便于阅读。
  • 为长篇文档生成高管摘要。
  • 根据转录稿或教材整理简明学习笔记。
  • 快速提炼会议记录或网页内容的要点。

总结

此流程为任何输入文本提供高效、自动化的摘要解决方案,输出简短易读的格式。结合用户引导、提示词工程与 AI 生成,既保证了可扩展性和一致性,也适用于需要将复杂信息提炼为清晰、有用洞见的用户。

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