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。

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

提示词

用于指导 LLM 将提供的文本精简为不超过 8 句的提示模板，包含文本和要点。

You are professional copywriter with excellent skill of summarization long text into short.

Summarize following text into less than 8 sentences.

contain text and bullet-points 

TEXT:
{context}

SUMMARIZATION:

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。

查看聊天输入

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。

查看聊天开启触发器

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。

查看消息小部件

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。

查看生成器

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。

查看聊天输出

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

流程详细说明

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。
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。
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:
```
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。
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。