
网站可读性分析器
通过输入网址,分析任何网站的可读性。此工作流会从提供的网址中获取内容,并使用多种指标评估其可读性,提供关于文本复杂度和可访问性的清晰分级。非常适合写作者、教育工作者、市场人员以及任何希望提升网页内容清晰度的人士。...
FlowHunt 中的 Chat Output(聊天输出)组件通过连接其他组件来完善聊天机器人回复,支持复杂的多部分答案与流程顺畅完成。
组件描述
流程是一种多功能工具,可以让你连接多种不同的组件。这就是为什么你需要一种方式告诉机器人你已经完成创作,该由它基于已连接的组件生成答案了。
Chat Output(聊天输出)组件就是你告诉聊天机器人根据所连接组件开始生成答案的方法。一个流程可以有多个输出汇聚到同一回复中。例如,一个输出由 AI 生成文本答案,另一个输出则从你的知识库中添加相关链接。
Chat Output 总是在流程链的末端,它本身不连接到其他组件,但任何输出文本的组件都可以连接到它。想查看可选项,只需将鼠标悬停在连接手柄上。
Chat Output 组件接受以下输入:
输入名称 | 类型 | 必填 | 描述 |
---|---|---|---|
文本 | 消息(str) | 是 | 要在聊天输出中展示的主要消息文本。 |
图片 | 附件 | 否 | 与消息一同显示在输出中的图片。 |
数据模板 | str | 否 | (高级)将数据转换为文本的模板。如果留空,则默认使用数据的 ’text’ 键。适合自定义格式化。 |
该组件会产生如下输出:
输出名称 | 类型 | 描述 |
---|---|---|
消息 | 消息 | 处理后的聊天消息(如有图片则包含图片),可直接在界面展示。 |
每个流程只能包含一个 Chat Input 组件,但可以包含多个输出。这对于创建包含多个元素的复杂答案非常有用。我们来看一个拥有多个输出的流程示例。
假设用户想知道什么是 IVR。你想让机器人以轻松、对话的方式回答,并附上你网站的进一步阅读链接。
为此,你需要创建两个单独的输出:
最终答案将结合这两种输出类型:
分离的输出为聊天机器人带来更大的灵活性和控制力。通过添加其他输出,你可以不断丰富答案。例如,可以通过加入 Google 搜索让相关资源更丰富,或者引入后续问题,引导用户进一步提问。
为了帮助您快速上手,我们准备了几个示例流程模板,展示如何有效使用聊天输出组件。这些模板展示了不同的用例和最佳实践,让您更容易理解并在自己的项目中实现该组件。
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Chat Output 组件告诉机器人基于连接的组件生成答案。它标志着流程或其某一部分的结束。可以有多个输出,为最终答案增加复杂性。
可以,但这样的机器人将毫无用处。因为唯一能处理的是用户输入,它只会简单地重复输入。必须添加其他组件,如所需的 LLM 模型或知识源,机器人才能正常工作。
如果缺少输出,机器人就不知道在哪里结束。如果您忘记加入,应用会提醒您必须至少包含一个输出。
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