合并文本
FlowHunt 中的合并文本组件允许你将两个独立的文本输入合并为一个输出，并可选择使用分隔符。非常适合需要将多个来源或步骤的信息整合成一条连贯消息的工作流。...
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AI
Text Processing
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组件描述
分隔器组件的工作原理
分隔器组件是您 AI 工作流中的一个实用工具，它可以根据指定的分隔符将给定的文本输入拆分为多个片段。在需要对大文本的各个部分进行处理或分析的场景下非常有用，例如分隔段落、行或列表条目。
分隔器的作用是什么？
分隔器的主要功能是将输入文本（例如一条长消息、文档或列表）根据您选择的分隔字符串（默认是换行符 \n）拆分成较小的文本块列表。这样，下游组件就可以独立处理或分析每个片段。
输入
| 名称 | 类型 | 描述 | 默认值 | 必填 |
|---|---|---|---|---|
| Input | Message | 需要拆分的文本。 | （空） | 否 |
| Separator | str | 用于分隔输入的字符串。 | \n | 否 |
- Input：提供您想要分割的纯文本。可以是任意消息或文本数据。
- Separator：允许您定义用于拆分输入的字符或字符串。例如，使用
,可拆分逗号分隔的值，或用\n\n按段落拆分。
输出
| 名称 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
| Data | Message | 拆分后的文本片段列表。 |
输出为文本片段的列表，每个片段对应原始输入中使用选定分隔符分离的部分。
为什么使用分隔器？
- 预处理：将大文本拆分为更易于其他 AI 组件处理的小块。
- 灵活拆分：可选择适合您数据的任意分隔符（如换行符、逗号、自定义标记）。
- 工作流集成：可将分隔出来的片段作为摘要、分类、翻译或任何后续处理的独立输入。
示例用例
- 将转录文本拆分为单独的句子或段落以便进一步分析。
- 将逗号分隔列表解析为单个条目。
- 将用户输入拆分为多条指令或查询。
总结
分隔器组件是将文本划分为可用片段的多功能工具，提升您的 AI 工作流的灵活性和效率。通过自定义分隔符，您可以适配各种文本格式和处理需求。
常见问题
- 分隔器组件的作用是什么？
分隔器组件使用定义好的分隔符（例如换行符或逗号）将传入文本拆分为文本列表，使您的工作流可以更细致地处理内容。
- 什么时候应该使用分隔器组件？
当您需要将消息或输入字符串拆分为更小的部分时，例如处理列表、多条指令或解析用户回复时，可以使用分隔器组件。
- 可以自定义分隔符吗？
可以。您可以指定任意字符串作为分隔符，例如逗号、分号或自定义文本，以适配您的数据结构。
- 分隔器可以处理哪些类型的数据？
它适用于纯文本消息，并输出文本片段列表，非常适合在流程中满足各种文本处理需求。
- 分隔器组件只适用于聊天机器人吗？
不是。虽然在聊天机器人工作流中很有用，但分隔器也可用于任何需要将文本拆分以便后续处理的自动化或流程场景。
