Generator Ustrukturyzowanego Wyniku
Przekształcaj prompty w ustrukturyzowane, niezawodne dane przy użyciu wybranego modelu językowego — idealne do workflow wymagających niestandardowych formatów wyników.
Opis komponentu
Jak działa komponent Generator Ustrukturyzowanego Wyniku
Generator Ustrukturyzowany
Generator Ustrukturyzowany został zaprojektowany do generowania ustrukturyzowanych danych wyjściowych z wykorzystaniem dużych modeli językowych (LLM). Ten komponent jest szczególnie przydatny, gdy potrzebujesz, aby tekst lub dane generowane przez AI były zgodne z określonym schematem lub strukturą, co ułatwia integrację z systemami, analizami lub workflow na dalszych etapach.
Co robi ten komponent?
Generator Ustrukturyzowany przyjmuje dane wejściowe użytkownika w formie promptu, opcjonalnie uwzględnia obrazy i instrukcje na poziomie systemu, a następnie wykorzystuje wybrany model LLM do wygenerowania wyników zgodnych z zadeklarowaną przez użytkownika strukturą. Dzięki temu świetnie sprawdza się w sytuacjach wymagających spójnego i przewidywalnego formatowania danych — takich jak wypełnianie formularzy, generowanie raportów czy wydobywanie ustrukturyzowanych danych z tekstu.
Wejścia
Komponent obsługuje kilka konfigurowalnych wejść:
| Nazwa wejścia | Typ | Wymagane | Opis |
|---|---|---|---|
| Input | Wiadomość (tekst) | Nie | Główny prompt lub pytanie, na które ma odpowiedzieć LLM. |
| LLM | BaseChatModel | Nie | Instancja modelu językowego używana do generowania wyniku. |
| Images | FlowSessionAttachmentResponse | Nie | Obrazy, które mogą stanowić dodatkowy kontekst dla LLM. |
| Output Structure | NestedDict | Tak | Definiuje pożądaną strukturę i pola wyniku (np. wskazuje klucze i typy danych). |
| System Message | String (wiele linii, opcjonalnie) | Nie | Dodatkowe instrukcje lub kontekst dla LLM na poziomie systemu (zaawansowane, opcjonalne). |
Szczegóły wejść
- Input (Prompt): Główna instrukcja lub pytanie, które ma zostać zrealizowane przez LLM.
- LLM (Model): Wybierz model językowy do wygenerowania odpowiedzi.
- Images: Dołącz obrazy, jeśli LLM obsługuje wejście multimodalne i chcesz dodać kontekst wizualny.
- Output Structure: Określ format wyjścia, np. pola i ich opisy, aby wygenerowana treść była odpowiednio ustrukturyzowana.
- System Message: (Zaawansowane) Dodaj dodatkowy kontekst lub zasady, aby kierować zachowaniem modelu.
Wyjście
Komponent generuje pojedyncze wyjście:
| Nazwa wyjścia | Typ | Opis |
|---|---|---|
| Structured Output | Data | Wygenerowane dane, sformatowane zgodnie z polem Output Structure. |
Ten wynik może zostać użyty przez inne komponenty lub wyeksportowany do dalszego przetwarzania.
Dlaczego warto korzystać z Generatora Ustrukturyzowanego?
- Spójność: Zapewnia, że wyniki generowane przez AI zawsze są zgodne z ustalonym schematem, ograniczając potrzebę dalszej obróbki.
- Elastyczność: Obsługuje szeroki zakres struktur wyników — od prostego tekstu z polami po złożone, zagnieżdżone dane.
- Wejście multimodalne: Opcjonalnie dołącz obrazy do tekstu, by wzbogacić prompt dla modeli, które to obsługują.
- Możliwość dostosowania: Użyj wiadomości systemowych, aby precyzyjnie dostosować zachowanie i styl wyników zgodnie z potrzebami workflow.
- Integracja: Idealny dla workflow AI, gdzie wymagane są ustrukturyzowane dane do odpowiedzi API, baz danych czy strumieni analitycznych.
Przykładowe zastosowania
- Wydobywanie ustrukturyzowanych informacji (np. imion, dat, lokalizacji) z nieustrukturyzowanego tekstu.
- Generowanie standaryzowanych raportów lub podsumowań na podstawie danych wejściowych od użytkownika.
- Wypełnianie formularzy lub tabel na podstawie opisów swobodnych.
- Tworzenie wyników w formacie JSON do zastosowań w aplikacjach internetowych lub dalszego przetwarzania.
Podsumowanie
Generator Ustrukturyzowany to potężne i elastyczne narzędzie do generowania ustrukturyzowanych danych z wykorzystaniem AI. Konfigurując pola wejściowe i schemat wyniku, możesz dostosować go do szerokiego wachlarza zastosowań, w których kluczowe jest generowanie danych w sposób powtarzalny, wiarygodny i ustrukturyzowany.
Przykłady szablonów przepływu wykorzystujących komponent Generator Ustrukturyzowanego Wyniku
Aby pomóc Ci szybko zacząć, przygotowaliśmy kilka przykładowych szablonów przepływu, które pokazują, jak efektywnie używać komponentu Generator Ustrukturyzowanego Wyniku. Te szablony prezentują różne przypadki użycia i najlepsze praktyki, ułatwiając zrozumienie i implementację komponentu w Twoich własnych projektach.
Najczęściej zadawane pytania
- Co robi Generator Ustrukturyzowanego Wyniku?
Generuje ustrukturyzowane dane na podstawie promptu wejściowego i wybranego modelu językowego, pozwalając zdefiniować format wyjścia dla niezawodnych i spójnych rezultatów.
- Czy mogę określić, jakie pola danych mają się znaleźć w wyniku?
Tak, możesz zdefiniować dokładną strukturę i pola generowanego wyniku, co sprawia, że jest to idealne rozwiązanie dla aplikacji wymagających sformatowanych lub ustrukturyzowanych danych.
- Czy Generator Ustrukturyzowanego Wyniku nadaje się do integracji z bazami danych lub API?
Zdecydowanie. Jego zdolność do generowania dobrze ustrukturyzowanych wyników czyni go idealnym do przekazywania danych do innych systemów lub automatyzacji kolejnych procesów.
- Czy mogę używać obrazów lub dodatkowego kontekstu w promptach?
Tak, możesz dołączać obrazy i wiadomości systemowe jako część wejścia, aby jeszcze bardziej ukierunkować wynik modelu.
- Z jakimi modelami LLM mogę używać tego komponentu?
Możesz połączyć dowolny obsługiwany model LLM w środowisku FlowHunt, aby dostosować generowanie wyników do swoich potrzeb.
Wypróbuj Generator Ustrukturyzowanego Wyniku
Doświadcz zaawansowanego generowania danych i precyzyjnego formatowania wyników z Generatorem Ustrukturyzowanego Wyniku w FlowHunt.
Dowiedz się więcej
