Generatore di Output Strutturato
Trasforma i prompt in dati strutturati e affidabili utilizzando il modello linguistico selezionato, ideale per flussi di lavoro che richiedono formati di output personalizzati.
Descrizione del componente
Come funziona il componente Generatore di Output Strutturato
Generatore Strutturato
Il Generatore Strutturato è un componente progettato per generare output di dati strutturati sfruttando i Large Language Models (LLM). Questo componente è particolarmente utile quando hai bisogno che il testo o i dati generati dall’IA rispettino uno schema o una struttura specifica, facilitando così l’integrazione con sistemi a valle, analitiche o flussi di lavoro.
Cosa Fa Questo Componente?
Il Generatore Strutturato riceve input dall’utente sotto forma di prompt, incorpora opzionalmente immagini e istruzioni a livello di sistema, ed utilizza un LLM selezionato per produrre output che rispettano una struttura definita dall’utente. Risulta ideale in situazioni in cui è richiesta una formattazione dei dati coerente e prevedibile, come la compilazione di moduli, la generazione di report o l’estrazione di dati strutturati da testi.
Input
Il componente supporta diversi input configurabili:
| Nome Input | Tipo | Obbligatorio | Descrizione |
|---|---|---|---|
| Input | Messaggio (Testo) | No | Il prompt principale o la domanda che vuoi che l’LLM elabori. |
| LLM | BaseChatModel | No | L’istanza del modello linguistico usata per generare l’output. |
| Immagini | FlowSessionAttachmentResponse | No | Immagini da fornire come contesto aggiuntivo all’LLM. |
| Struttura Output | NestedDict | Sì | Definisce la struttura desiderata e i campi dell’output (es. specifica chiavi e tipi di dati). |
| Messaggio Sistema | Stringa (Multilinea, Opzionale) | No | Istruzioni o contesto aggiuntivo per l’LLM a livello di sistema (avanzato, opzionale). |
Dettagli Input
- Input (Prompt): L’istruzione principale o la domanda a cui l’LLM deve rispondere.
- LLM (Modello): Seleziona quale modello linguistico usare per generare la risposta.
- Immagini: Allega immagini se l’LLM supporta input multimodali e desideri fornire un contesto visivo.
- Struttura Output: Specifica il formato di output, come i campi e le loro descrizioni, garantendo che il contenuto generato sia strutturato di conseguenza.
- Messaggio Sistema: (Avanzato) Fornisci contesto o regole aggiuntive per guidare il comportamento del modello.
Output
Il componente produce un singolo output:
| Nome Output | Tipo | Descrizione |
|---|---|---|
| Output Strutturato | Dato | I dati generati, formattati come specificato dal campo Struttura Output. |
Questo output può essere utilizzato da altri componenti o esportato per ulteriori elaborazioni.
Perché Usare il Generatore Strutturato?
- Coerenza: Garantisce che gli output generati dall’IA rispettino sempre uno schema predefinito, riducendo il lavoro di post-processing.
- Flessibilità: Supporta una vasta gamma di strutture di output, da semplici testi a campi fino a dati complessi e annidati.
- Input Multimodale: Facoltativamente puoi includere immagini insieme al testo per arricchire il prompt per i modelli che lo supportano.
- Personalizzazione: Usa i messaggi di sistema per ottimizzare il comportamento e lo stile dell’output del modello in base alle esigenze del tuo workflow.
- Integrazione: Ideale per flussi di lavoro AI in cui sono richiesti dati strutturati per risposte API, database o pipeline analitiche.
Esempi di Utilizzo
- Estrazione di informazioni strutturate (come nomi, date e luoghi) da testo non strutturato.
- Generazione di report o riassunti standardizzati a partire dagli input degli utenti.
- Compilazione di moduli o tabelle basate su descrizioni in linguaggio libero.
- Produzione di output JSON per l’uso in applicazioni web o processi a valle.
Riepilogo
Il Generatore Strutturato è uno strumento potente e flessibile per generare output di dati strutturati guidati dall’IA. Configurando i campi di input e lo schema di output, puoi adattarlo a una vasta gamma di applicazioni dove la generazione di dati strutturati, affidabili e ripetibili è essenziale.
Esempi di modelli di flusso che utilizzano il componente Generatore di Output Strutturato
Per aiutarti a iniziare rapidamente, abbiamo preparato diversi modelli di flusso di esempio che mostrano come utilizzare efficacemente il componente Generatore di Output Strutturato. Questi modelli presentano diversi casi d'uso e best practice, rendendo più facile per te comprendere e implementare il componente nei tuoi progetti.
Domande frequenti
- Cosa fa il Generatore di Output Strutturato?
Genera dati strutturati in base al tuo prompt di input e al modello linguistico selezionato, permettendoti di definire il formato di output per risultati affidabili e coerenti.
- Posso specificare quali campi dati devono essere presenti nell’output?
Sì, puoi definire esattamente la struttura e i campi dell’output generato, rendendolo ideale per applicazioni che richiedono dati formattati o strutturati.
- Il Generatore di Output Strutturato è adatto per l’integrazione con database o API?
Assolutamente. La sua capacità di produrre output ben strutturati lo rende perfetto per inviare dati ad altri sistemi o automatizzare processi a valle.
- Posso usare immagini o contesto aggiuntivo nei prompt?
Sì, puoi includere immagini e messaggi di sistema come parte dell’input per guidare ulteriormente l’output del modello.
- Quali modelli LLM posso usare con questo componente?
Puoi collegare qualsiasi modello LLM supportato nel tuo ambiente FlowHunt per personalizzare la generazione degli output in base alle tue esigenze.
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