
تحليل البيانات
يحوّل مكون تحليل البيانات البيانات المهيكلة إلى نص عادي باستخدام قوالب قابلة للتخصيص. يتيح ذلك تنسيقًا مرنًا وتحويلًا لمدخلات البيانات لاستخدامها لاحقًا في سير ...
تحليل المهام يقسم الاستعلامات المعقدة إلى استعلامات فرعية أصغر، مما يساعد روبوتات الدردشة الذكية على تقديم إجابات أكثر دقة وتركيزًا.
وصف المكون
تحليل الاستعلام هو مكون في سير العمل مصمم لتعزيز دقة وفعالية العمليات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي عن طريق تفكيك الاستعلامات المعقدة إلى استعلامات فرعية واضحة وقابلة للإدارة. تساعد هذه العملية في التأكد من معالجة كل جانب من جوانب سؤال المستخدم الأصلي، مما يؤدي إلى استجابات أكثر شمولاً ودقة.
الوظيفة الأساسية لمكون تحليل الاستعلام هي أخذ نص الإدخال — عادةً سؤال معقد أو متعدد الأجزاء — وتقسيمه إلى عدة استعلامات بديلة أو فرعية. تُمثل هذه الاستعلامات الفرعية الأجزاء الفردية من المعلومات التي يجب معالجتها للإجابة الكاملة على الاستعلام الأصلي. هذا النهج مفيد بشكل خاص في الحالات التي يكون فيها السؤال واسعًا أو غامضًا أو يتكوّن من عدة عناصر متداخلة.
اسم المدخل | النوع | مطلوب | الوصف |
---|---|---|---|
نص الإدخال | Message | نعم | النص الرئيسي أو السؤال الذي ترغب في تقسيمه إلى استعلامات بديلة متعددة. |
سجل الدردشة | InMemoryChatMessageHistory | لا | رسائل الدردشة السابقة لتوفير السياق وتحسين دقة الاستعلامات الفرعية. |
LLM (النموذج) | BaseChatModel | لا | نموذج اللغة المستخدم لتوليد الاستعلامات البديلة. |
تضمين الاستعلام الأصلي | Boolean | لا | خيار لتضمين الاستعلام الأصلي ضمن قائمة الاستعلامات البديلة. |
رسالة النظام | String | لا | تعليمات إضافية على مستوى النظام يمكن إضافتها إلى التنبيه لتخصيص السلوك. |
يعد تحليل الاستعلام ذا قيمة في تدفقات عمل الذكاء الاصطناعي المعقدة حيث قد تغطي الاستعلامات المفردة عدة مواضيع أو تتطلب منطقًا متعدد الخطوات. من خلال تقسيم الاستعلامات، يمكنك:
الميزة | الوصف |
---|---|
المدخل | استعلام المستخدم المعقد (نص) |
المخرج | قائمة بالاستعلامات البديلة/الفرعية (ككائن رسالة) |
دعم السياق | نعم (عبر سجل الدردشة) |
اختيار النموذج | نعم (يمكن تحديد نموذج LLM مخصص) |
خيارات متقدمة | تضمين الاستعلام الأصلي، رسالة نظام مخصصة |
من خلال دمج تحليل الاستعلام في سير عمل الذكاء الاصطناعي لديك، تمكّن من معالجة أكثر ذكاءً وتفصيلًا للاستعلامات المعقدة، مما يؤدي إلى نتائج محسنة وتجربة مستخدم أفضل.
يقوم تحليل الاستعلام بتقسيم الاستعلامات المعقدة والمركبة إلى استعلامات فرعية بسيطة يسهل التعامل معها. بهذه الطريقة، يمكنه تقديم إجابات أكثر تفصيلاً وتركيزًا.
تحليل الاستعلام ليس ضروريًا لجميع التدفقات. استخدامه الأساسي هو لإنشاء روبوتات خدمة العملاء واستخدامات أخرى تتطلب معالجة خطوة بخطوة لمدخلات معقدة. يضمن تحليل المهام الحصول على إجابات مفصلة وذات صلة عالية. بدونه، قد يقدم الروبوت إجابات عامة.
كلاهما يساعد الروبوت على فهم الاستعلام بشكل أفضل. تحليل الاستعلام يأخذ الاستعلامات المعقدة أو المركبة ويقسمها إلى خطوات أصغر قابلة للتنفيذ. من ناحية أخرى، يقوم توسيع الاستعلام بإضافة المعلومات إلى الاستعلامات غير الكاملة أو الخاطئة، مما يجعلها واضحة ومتكاملة.
ابدأ في بناء روبوتات دردشة ذكية وقم بأتمتة الاستعلامات المعقدة باستخدام مكون تحليل الاستعلام من FlowHunt.
يحوّل مكون تحليل البيانات البيانات المهيكلة إلى نص عادي باستخدام قوالب قابلة للتخصيص. يتيح ذلك تنسيقًا مرنًا وتحويلًا لمدخلات البيانات لاستخدامها لاحقًا في سير ...
مكون أسئلة المتابعة في FlowHunt يقوم بتوليد أسئلة ذات صلة ليطرحها المستخدم بعد ذلك، استنادًا إلى المحادثة الحالية والسياق والإجابات السابقة. يستفيد من نماذج الذ...
التحليل الدلالي هو تقنية حيوية في معالجة اللغة الطبيعية (NLP) تفسر وتستخلص المعنى من النص، مما يمكّن الآلات من فهم سياق اللغة والمشاعر والدلالات الدقيقة لتحسين ...