Terjemahan disediakan oleh mesin penerjemah. Jika konten terjemahan yang diberikan bertentangan dengan versi bahasa Inggris aslinya, utamakan versi bahasa Inggris.
Terminologi dan konsep kunci
Amazon Quick Flows memberdayakan pengguna bisnis untuk mengubah tugas sehari-hari mereka menjadi alur kerja untuk produktivitas individu dan tim. Memahami terminologi dan konsep inti membantu Anda secara efektif membuat, menjalankan, berbagi, dan memelihara Arus dalam organisasi Anda. Flow menawarkan dukungan runtime agen yang memungkinkan pengguna akhir untuk mengobrol dengan alur kerja mereka dan meminta pembaruan seperti meringkas output atau melewatkan satu langkah.
Masukan pengguna
Input pengguna mewakili titik masuk di mana pengguna memberikan informasi untuk memulai aliran. Langkah-langkah ini menangkap konteks yang diperlukan dari pengguna yang diperlukan untuk menjalankan alur. Langkah-langkah input dapat mencakup bidang teks untuk kueri pengguna atau kemampuan mengunggah file untuk pemrosesan dokumen. Desain langkah-langkah input secara langsung memengaruhi pengalaman pengguna dan menentukan seberapa efektif pengguna dapat mengkomunikasikan kebutuhan mereka ke arus.
Saat mengonfigurasi input pengguna, pertimbangkan jenis informasi yang dibutuhkan aliran Anda untuk diproses dan pilih metode input yang sesuai yang sesuai dengan harapan pengguna. Input pengguna yang dirancang dengan baik memberikan panduan yang jelas tentang informasi apa yang diperlukan melalui teks placeholder dan beberapa nilai default, jika berlaku.
catatan
Langkah-langkah yang memenuhi syarat dapat direferensikan dalam langkah selanjutnya melalui notasi referensi @. Ketik @ di prompt untuk melihat menu langkah-langkah yang memenuhi syarat dalam alur itu.
Tanggapan yang dihasilkan AI
Respons yang dihasilkan AI adalah output yang menentukan bagaimana Amazon Quick Flows menyajikan hasil dan informasi kembali kepada pengguna. Langkah-langkah ini mencakup berbagai format termasuk respons teks, gambar yang dihasilkan AI menggunakan model Bedrock, atau presentasi data terstruktur sebagai visual Amazon Quick Sight. Menambahkan langkah spesifik untuk respons yang dihasilkan AI menunjukkan data apa yang akan digunakan untuk menghasilkan output untuk langkah itu, yang akan tersedia nanti dalam aliran untuk diproses lebih lanjut. Output ini dapat dihasilkan dari basis pengetahuan yang terhubung, dasbor dan topik Amazon Quick Sight, spasi yang ditentukan dalam Quick Suite, atau hasil dari web.
Kemampuan pembuatan gambar memungkinkan Flows membuat konten visual secara dinamis, membuat gambar yang disesuaikan dan konsisten untuk iklan, aset pemasaran, stok foto, media sosial, dan konten e-commerce. Output gambar bertenaga AI ini dapat disesuaikan dengan persyaratan spesifik dan diintegrasikan secara mulus dengan format keluaran lain dalam Flow yang sama.
Langkah tindakan
Langkah-langkah tindakan memungkinkan Amazon Quick Flows untuk berinteraksi dengan sistem eksternal dan melakukan tugas otomatis di luar pembuatan konten. Langkah-langkah ini menghubungkan alur Anda ke aplikasi, AWS layanan, dan sistem internal pihak ketiga melalui pustaka komprehensif konektor pra-bangun. Langkah tindakan dapat melakukan tugas seperti mengirim notifikasi, memperbarui database, membuat acara kalender, atau tindakan kustom apa pun yang ditentukan dengan MCP atau spesifikasi OpenAPI (pelajari selengkapnya tentang tindakan Cepat di). Langkah tindakan dalam arus
Pustaka konektor tindakan yang luas mendukung integrasi dengan aplikasi bisnis populer, alat pengembangan, dan AWS layanan. Saat menerapkan langkah-langkah tindakan, pertimbangkan persyaratan otentikasi, implikasi keamanan data, dan izin khusus yang diperlukan untuk integrasi yang Anda inginkan.
Kelompok penalaran
Grup penalaran mengatur logika pemrosesan terkait dalam Amazon Quick Flows, memungkinkan pembuat konten mengontrol cara alur dijalankan, menggunakan instruksi bahasa alami. Kelompok-kelompok ini membantu mengelola arus informasi dan proses pengambilan keputusan dengan mengelompokkan langkah-langkah terkait yang bekerja sama untuk mencapai tujuan tertentu. Kelompok penalaran meningkatkan organisasi alur kerja, membuat Flow lebih mudah dipahami, dipelihara, dan dipecahkan.
Dalam grup penalaran, Anda dapat menetapkan dependensi antar langkah, mengontrol urutan eksekusi, dan mengelola aliran data antara berbagai komponen alur kerja Anda. Struktur organisasi ini menjadi sangat berharga ketika membangun aliran yang membutuhkan beberapa tahap pemrosesan atau logika bersyarat. Instruksi dalam kelompok penalaran memberikan panduan khusus untuk menentukan bagaimana aliran harus menafsirkan input, memproses informasi, dan menghasilkan tanggapan yang sesuai.
Mode Editor dan Jalankan
Amazon Quick Flows menyediakan dua mode berbeda untuk bekerja dengan alur: Mode editor untuk membangun dan mengonfigurasi alur, dan mode Jalankan untuk mengeksekusi dan mengujinya. Anda dapat beralih di antara mode ini menggunakan sakelar mode di antarmuka.
Dalam mode Editor, Anda mendesain alur Anda dengan menambahkan dan mengonfigurasi langkah-langkah, mendefinisikan logika, dan menyiapkan struktur alur kerja. Di sinilah Anda membangun otomatisasi sebelum membuatnya tersedia untuk pengguna.
Mode Jalankan memungkinkan Anda untuk mengeksekusi dan menguji aliran Anda. Dalam mode Jalankan, Anda dapat berinteraksi dengan alur menggunakan dua pola interaksi yang berbeda: mode obrolan untuk percakapan, interaksi berulang di mana pengguna dapat mengajukan pertanyaan tindak lanjut dan menyempurnakan permintaan mereka, atau mode terstruktur untuk step-by-step alur kerja terpandu yang mengikuti jalur yang telah ditentukan sebelumnya dan memastikan pengumpulan data yang konsisten.
Memulai dengan terminologi
Memahami konsep inti ini memberikan dasar untuk menggunakan Amazon Quick Flows secara efektif. Saat Anda mulai membangun alur, lihat kembali definisi ini untuk memastikan Anda memanfaatkan komponen yang sesuai untuk kasus penggunaan spesifik dan persyaratan organisasi Anda.
