Promptcomponent in FlowHunt
De Promptcomponent in FlowHunt specificeert de rol en het gedrag van de bot voor gepersonaliseerde AI-antwoorden. Beheer de output met aangepaste sjablonen om effectieve, contextbewuste chatbots te bouwen.
Componentbeschrijving
Hoe de Promptcomponent in FlowHunt-component werkt
Zonder een goede prompt zouden alle bots zich hetzelfde gedragen en vaak de plank misslaan met hun antwoorden. Prompts geven instructies en context aan het taalmodel, waardoor het begrijpt wat voor soort tekst het moet genereren.
Overzicht van de Promptcomponent
De Prompt-component is ontworpen om flexibele prompt-sjablonen te genereren voor gebruik in AI-workflows, waardoor dynamische invoeging van variabelen en context mogelijk is. Deze component is vooral nuttig in conversatie-AI-scenario’s, zoals chatbots of virtuele assistenten, waarbij het creëren van aanpasbare en contextbewuste prompts essentieel is.
Wat doet de component?
De Promptcomponent creëert een prompt-sjabloon waarin verschillende dynamische variabelen kunnen worden opgenomen, zoals gebruikersinvoer, chatgeschiedenis, systeeminstructies en contextberichten. Door gebruik te maken van deze variabelen kun je rijke en contextgevoelige prompts structureren die de prestaties en relevantie van achterliggende AI-modellen of agenten verbeteren.
Belangrijkste kenmerken
- Dynamische sjablonen: Bouw prompts die automatisch beschikbare informatie zoals chatgeschiedenis, gebruikersinvoer en context bevatten.
- Aangepaste variabelen: Ondersteunt het invoegen van variabelen als
{input},{human_input},{context},{chat_history},{system_message}en{all_input_variables}direct in het prompt-sjabloon. - Ondersteuning voor systeemberichten: Maakt het toevoegen van instructies op systeemniveau mogelijk om het AI-gedrag te beïnvloeden.
- Herbruikbaar in workflows: De output van deze component kan als input worden gebruikt voor andere componenten, zoals LLM’s (Large Language Models) of verdere verwerkingsstappen.
Inputs
De volgende inputs kunnen aan de Promptcomponent worden geleverd:
| Inputnaam | Type | Vereist | Beschrijving |
|---|---|---|---|
| Chatgeschiedenis | InMemoryChatMessageHistory | Nee | Vorige conversatieberichten. Nuttig om context te behouden of alternatieve vragen te genereren. |
| Context | Message | Nee | Extra contextinformatie die in de prompt moet worden opgenomen. |
| Input | Message | Nee | De belangrijkste gebruikersinvoer of boodschap. |
| Systeembericht | String (meerdere regels) | Nee | Instructies op systeemniveau om het AI-gedrag te sturen. |
| Sjabloon | Prompt (meerdere regels) | Nee | Het daadwerkelijke sjabloon voor de prompt, met ondersteuning voor dynamische variabelen. |
Outputs
- Bericht:
De component levert een enkel berichtobject dat de samengestelde prompt bevat, waarbij alle dynamische variabelen zijn vervangen door hun bijbehorende waarden.
| Outputnaam | Type | Beschrijving |
|---|---|---|
| Bericht | Message | De gegenereerde prompt, klaar voor gebruik in achterliggende AI-componenten. |
Voorbeelden van gebruik
- Conversatie-AI: Automatisch prompts genereren voor chatbots op basis van gebruikersinvoer, gesprekshistorie en extra context.
- Retrieval-Augmented Generation: Prompts aanpassen voor retrieval-taken door relevante eerdere interacties en systeeminstructies mee te nemen.
- Instruction Tuning: Prompts eenvoudig afstemmen op verschillende taken of gebruikerspersona’s door het sjabloon en systeembericht aan te passen.
Waarom deze component gebruiken?
- Verbetert Prompt Engineering: Beheer en werk prompt-sjablonen eenvoudig bij zonder hardcoding.
- Verhoogt AI-relevantie: Door context, systeemberichten en historie toe te voegen, worden prompts informatiever en nauwkeuriger.
- Vergroot flexibiliteit: Ondersteunt een breed scala aan toepassingen, van eenvoudige Q&A tot complexe, meerstapsgesprekken.
Samenvattende tabel
| Kenmerk | Voordeel |
|---|---|
| Dynamische variabeleninvoer | Contextbewuste, aanpasbare prompts |
| Ondersteuning voor chatgeschiedenis | Behoudt continuïteit in meerstapsinteracties |
| Integratie van systeemberichten | Fijn afstemmen van AI-persoonlijkheid of instructies |
| Eenvoudige integratie in workflows | Versnelt promptcreatie voor achterliggende AI |
Deze component is een fundamenteel hulpmiddel voor iedereen die geavanceerde, contextgevoelige AI-workflows bouwt waarbij promptconstructie essentieel is om hoogwaardige resultaten te behalen.
Sjabloon
Dit is een geavanceerde optionele instelling. Je kunt prompt-sjablonen maken met opgegeven variabelen om de chatoutput volledig te beheersen. Bijvoorbeeld:
Als ervaren SEO analyseer je de inhoud van de URL en bedenk je een titel van maximaal 65 tekens.— Inhoud van de URL —{input}Taak: Genereer een Titel vergelijkbaar met anderen via de {human_input} query. Wijzig {human_input} niet in de nieuwe titel. NIEUWE TITEL:
Het standaard prompt-sjabloon ziet er als volgt uit:
Je bent een AI-taalmodelassistent.
Je taak is om een antwoord te genereren op basis van de inputquery.
Als er context is, gebruik deze dan om het antwoord te genereren op de INPUT en HUMAN_INPUT query.
Formatteer het antwoord met markdown.
ANTWOORD IN TAAL: {lang}
VARIABELEN:
{"session_start_time": "2025-06-03 07:35:22", "current_page_url": "https://app.flowhunt.io/aistudio/flows/de6c2e2c-d817-4b2f-af2c-12dba3f46870?ws=74be5f74-d7c5-4076-839d-8ac1771a3b75"}
INPUT: {input}
ANTWOORD:
Het standaardprompt volgt dezelfde structuur als de instellingen van de component. Je kunt de instellingen overschrijven door de variabelen in het sjabloonveld aan te passen en te gebruiken. Je eigen sjablonen maken geeft je meer controle over de output.
Hoe verbind je de Promptcomponent met je flow
De prompt is een optionele component die de uiteindelijke output verder aanpast en specificeert. Er moeten verschillende componenten worden aangesloten:
- Chatgeschiedenis: Het verbinden van chatgeschiedenis is niet verplicht, maar vaak wel handig. Door eerdere berichten te onthouden worden toekomstige antwoorden relevanter.
- Context: Elke betekenisvolle tekstoutput kan dienen als context. Meestal wordt de kennis van retrievers gekoppeld.
- Input: Alleen de Chat Input-component kan hier worden aangesloten.
De output van deze component is tekst die met diverse componenten verbonden kan worden. Meestal sluit je direct aan met de Generatorcomponent om de prompt aan een LLM te koppelen.
Voorbeeld
Laten we een heel eenvoudige bot maken. We borduren voort op het voorbeeld van de middeleeuwse ridderbot van eerder. Hoewel deze grappig praat, is zijn belangrijkste missie om een behulpzame klantenservicebot te zijn en willen we dat hij relevante informatie geeft.
Laten we onze bot een typische klantenservicevraag stellen. We vragen naar de prijzen van URLsLab. Om een goed antwoord te krijgen, moeten we:
- Context geven: Voor dit voorbeeld gebruiken we de URL-retrievercomponent om een pagina met alle benodigde informatie te geven.
- Input verbinden: Input is altijd het menselijke bericht uit de Chat Input-component.
- Chatgeschiedenis: Optioneel, maar voor dit geval koppelen we het.
- Sjabloon: We houden het prompt eenvoudig: “Je bent een behulpzame klantenservicebot die praat als een middeleeuwse ridder.”. Prompts kunnen veel uitgebreider zijn. Zie onze promptbibliotheek voor inspiratie.
- Generator toevoegen: We willen dat de bot conversatievaardig is. Hiervoor koppel je de Generator. De Prompt dient als input voor de generator.
De resulterende flow ziet er ongeveer zo uit:
Het is tijd om de kennis van onze middeleeuwse ridderbot te testen. De URL die we gaven bevat de prijzen van URLsLab. Dus laten we daar naar vragen:
Onze bot gebruikt nu pompeus ouderwets taalgebruik om eenvoudige vragen te beantwoorden. Maar belangrijker: let op hoe de bot vasthoudt aan zijn centrale rol als behulpzame klantenservicebot. Tot slot gebruikt hij succesvol de informatie van de opgegeven URL.
Voorbeelden van flowsjablonen met Promptcomponent in FlowHunt-component
Om u snel op weg te helpen, hebben we verschillende voorbeeld-flowsjablonen voorbereid die laten zien hoe u de Promptcomponent in FlowHunt-component effectief kunt gebruiken. Deze sjablonen tonen verschillende gebruikscases en best practices, waardoor het voor u gemakkelijker wordt om de component te begrijpen en te implementeren in uw eigen projecten.
Vorige
Volgende
Tonen 1 tot 60 van 69 resultaten
Veelgestelde vragen
- Wat is de Promptcomponent?
De Promptcomponent geeft de bot instructies en context, zodat deze op de gewenste manier antwoordt.
- Moet ik altijd een Prompt toevoegen aan mijn flows?
Het is vaak een goed idee om het toe te voegen voor veel toepassingen, maar de component is optioneel.
- Wat is het systeembericht?
Dit is een bewerkbaar tekstveld waarin je de persoonlijkheid en rol van de bot instelt. Vul eenvoudig het sjabloon in: 'Je bent een {rol} die {gedrag}.' Bijvoorbeeld: 'Je bent een behulpzame klantenservicebot die praat als een middeleeuwse ridder.'
- Moet ik altijd een Prompt toevoegen aan mijn flows?
Het is zeker een goed idee om het toe te voegen voor veel toepassingen, maar de component is optioneel.
Probeer de Promptcomponent van FlowHunt
Begin met het bouwen van gepersonaliseerde, contextbewuste AI-chatbots met de intuïtieve Promptfunctie van FlowHunt. Definieer rollen, gedrag en beheer de output voor slimmere automatiseringen.
Meer informatie
