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AI流程的工作原理 - SEO内容差距分析器

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。

改进的标题结构和关键词建议

引导LLM比较用户网页结构与竞争对手,提出改进建议并给出长尾关键词的提示模板。

                You are SEO specialist.
- Compare structure of my web page with competitor websites.
- Analyze what each competitor did better comparing to my page

- Suggest improved structure of headings for my page to rank higher as competitors
- Focus on keywords used in headings.
- Suggest 5-10 long tail keywords for each paragraph.

Don't return general well known SEO theory, be specific with each improvement, focus on details.

--- MY CURRENT PAGE CONTENT ---
 {input} 
---

--- COMPETITORS:
 {context} 

            

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。

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。

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。

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。

LLM OpenAI

FlowHunt 支持数十种文本生成模型,包括 OpenAI 的模型。以下是在您的 AI 工具和聊天机器人中使用 ChatGPT 的方法。

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。

查询扩展

FlowHunt 的查询扩展通过查找同义词、修正拼写错误,确保用户查询得到一致且准确的响应,从而提升聊天机器人的理解能力。

GoogleSearch 组件

FlowHunt 的 GoogleSearch 组件通过使用检索增强生成(RAG),从 Google 获取最新知识,提升聊天机器人的准确性。可通过设置语言、国家和查询前缀等选项精准控制搜索结果,确保输出内容的相关性和精确性。

文档检索器

FlowHunt 的文档检索器通过将生成式模型连接到您自己的最新文档和网址,提高了 AI 的准确性,确保使用检索增强生成(RAG)获得可靠且相关的答案。

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。

了解更多

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