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Résumer une page avec l'IA

Ajoutez un modèle de chat, sur votre appareil, avec une clé d'API ou avec Ollama, et obtenez trois points clés pour n'importe quelle page que vous lisez.

Leçon 3 sur 5· 8 min · Niveau 1 Fonctionne sur l'appareil
Vous allez
  • Lire toute une page avec Obtenir tout le texte
  • Connecter un modèle de chat à une chaîne LLM basique
  • Écrire un prompt qui utilise le texte de la page
  • Afficher le résultat
Avant de commencer

L’IA dans un workflow demande deux nœuds : une chaîne qui contient le prompt, et un modèle branché sur l’emplacement Modèle de la chaîne. Le modèle peut s’exécuter sur votre appareil (gratuit, privé, hors ligne après le téléchargement), via un fournisseur avec votre clé d’API, ou via Ollama sur votre ordinateur.

workflow · summarize-page-llm-chain.awf 4 étapes

Summarise this page in 3 bullets : un workflow de 4 étapes, qui commence par When Started et se termine par Display Markdown.

  1. When Started(Déclencheur — ouvrir sa page de documentation)
  2. Get All Text(Action dans la page — ouvrir sa page de documentation)
  3. Basic LLM Chain(IA — ouvrir sa page de documentation) + Web LLM
  4. Display Markdown(Action dans la page — ouvrir sa page de documentation)
Ouvrir dans AWFlow
Ce que vous allez créer : lire la page, demander au modèle trois points clés, les afficher.

Étapes

Section intitulée « Étapes »

Étape 1 : Démarrer un workflow qui lit la page

Créez un nouveau workflow Blank canvas nommé Summarise this page, comme dans la leçon 2. Ajoutez le déclencheur Au démarrage, puis cliquez sur son + et ajoutez Obtenir tout le texte. Définissez Nom du champ de sortie sur text.

Step 1, close-up of the app: Blank canvas, outlined.Step 1, close-up of the app: Blank canvas, outlined.Plein écran
Blank canvas
The Create a workflow dialog, step 1 of 3 (Source, Choose, Details): Start from a template (recommended) at the top, then Blank canvas, which is selected, From the marketplace and Import, with Cancel and Continue buttons.The Create a workflow dialog, step 1 of 3 (Source, Choose, Details): Start from a template (recommended) at the top, then Blank canvas, which is selected, From the marketplace and Import, with Cancel and Continue buttons.

Vérification : Au démarrage → Obtenir tout le texte est sur un nouveau canevas.

Étape 2 : Ajouter une chaîne LLM basique

Cliquez sur le + à droite de Obtenir tout le texte, saisissez LLM et choisissez Chaîne LLM basique. Son emplacement Modèle se trouve sous le nœud, avec son propre +.

Step 2, close-up of the app: Basic LLM Chain, outlined.Step 2, close-up of the app: Basic LLM Chain, outlined.Plein écran
Basic LLM Chain
The workflow editor with the Summarise this page in 3 bullets example: a sticky note, then When Started, Get All Text, Basic LLM Chain and Display Markdown in a row. A Web LLM model node hangs under the chain’s Model slot. The chain has a warning badge and the Ready to run? button counts one setting still to fill.The workflow editor with the Summarise this page in 3 bullets example: a sticky note, then When Started, Get All Text, Basic LLM Chain and Display Markdown in a row. A Web LLM model node hangs under the chain’s Model slot. The chain has a warning badge and the Ready to run? button counts one setting still to fill.

Vérification : une Chaîne LLM basique est reliée à Obtenir tout le texte, avec un emplacement Modèle vide en dessous.

Étape 3 : Connecter un modèle

Cliquez sur le + sous Modèle et choisissez l’une de ces options :

Choisissez Web LLM. Dans Modèle, ouvrez la liste et choisissez un modèle sous Disponible au téléchargement. Llama 3.2 1B Instruct est le plus petit et le plus rapide à télécharger ; un modèle 3B rédige de meilleurs résumés. Il se télécharge la première fois qu’il s’exécute, puis fonctionne hors ligne et rien ne quitte votre appareil. Voir IA locale pour installer des modèles à l’avance.

Dans Firefox, certaines configurations graphiques ne peuvent pas exécuter Web LLM ; le modèle affiche alors Non pris en charge ici. Utilisez plutôt Conversation Transformers.

Step 3, close-up of the app: Model slot, with a model node under it, outlined.Step 3, close-up of the app: Model slot, with a model node under it, outlined.Plein écran
Model slot, with a model node under it
The workflow editor with the Summarise this page in 3 bullets example: a sticky note, then When Started, Get All Text, Basic LLM Chain and Display Markdown in a row. A Web LLM model node hangs under the chain’s Model slot. The chain has a warning badge and the Ready to run? button counts one setting still to fill.The workflow editor with the Summarise this page in 3 bullets example: a sticky note, then When Started, Get All Text, Basic LLM Chain and Display Markdown in a row. A Web LLM model node hangs under the chain’s Model slot. The chain has a warning badge and the Ready to run? button counts one setting still to fill.

Vérification : un nœud de modèle est accroché sous l'emplacement Modèle de la chaîne et affiche le modèle que vous avez choisi.

Étape 4 : Écrire le prompt

Ouvrez Chaîne LLM basique et collez ceci dans Message :

Prompt
Summarise this page in 3 short bullets for a busy reader.


{{ $input.text }}

{{ $input.text }} est remplacé par le texte de la page issu de Obtenir tout le texte quand le workflow s’exécute.

Step 4, close-up of the app: The Prompt field, outlined.Step 4, close-up of the app: The Prompt field, outlined.Plein écran
The Prompt field
The settings panel of the Basic LLM Chain step in the Summarise this page example, with the Prompt field asking for 3 short bullets and ending with {{ $input.text }}.The settings panel of the Basic LLM Chain step in the Summarise this page example, with the Prompt field asking for 3 short bullets and ending with {{ $input.text }}.

Vérification : le champ Message affiche votre texte, avec {{ $input.text }} à la fin.

Étape 5 : Afficher le résultat

Cliquez sur le + à droite de Chaîne LLM basique et ajoutez Afficher le Markdown. Définissez Titre sur Page summary et Contenu sur {{ $input.response }} : la chaîne place la réponse du modèle dans un champ appelé response.

Step 5, close-up of the app: Display Markdown shows the result, outlined.Step 5, close-up of the app: Display Markdown shows the result, outlined.Plein écran
Display Markdown shows the result
The workflow editor with the Summarise this page in 3 bullets example: a sticky note, then When Started, Get All Text, Basic LLM Chain and Display Markdown in a row. A Web LLM model node hangs under the chain’s Model slot. The chain has a warning badge and the Ready to run? button counts one setting still to fill.The workflow editor with the Summarise this page in 3 bullets example: a sticky note, then When Started, Get All Text, Basic LLM Chain and Display Markdown in a row. A Web LLM model node hangs under the chain’s Model slot. The chain has a warning badge and the Ready to run? button counts one setting still to fill.

Vérification : Afficher le Markdown est relié après la chaîne, avec Contenu défini sur {{ $input.response }}.

Étape 6 : L'exécuter sur un article

Passez à l’onglet de l’article, puis revenez au panneau et cliquez sur Tester le workflow. La première exécution sur l’appareil attend le téléchargement du modèle (la progression s’affiche dans le journal d’exécution du nœud) ; les suivantes prennent quelques secondes. Cliquez sur Enregistrer quand tout fonctionne.

Step 6, close-up of the app: Test Workflow, outlined.Step 6, close-up of the app: Test Workflow, outlined.Plein écran
Test Workflow
The workflow editor with the Summarise this page in 3 bullets example: a sticky note, then When Started, Get All Text, Basic LLM Chain and Display Markdown in a row. A Web LLM model node hangs under the chain’s Model slot. The chain has a warning badge and the Ready to run? button counts one setting still to fill.The workflow editor with the Summarise this page in 3 bullets example: a sticky note, then When Started, Get All Text, Basic LLM Chain and Display Markdown in a row. A Web LLM model node hangs under the chain’s Model slot. The chain has a warning badge and the Ready to run? button counts one setting still to fill.

Vérification : Chaîne LLM basique → Output → Actual affiche une réponse avec trois points clés sur l'article.

Les nœuds de cette leçon : Obtenir tout le texte, Chaîne LLM basique, Afficher le Markdown. Comment les modèles se branchent sur les nœuds : Dépendances de modèle.

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