Komponenta Dekompozice dotazu

Dekompozice dotazu je komponenta toku navržená pro zvýšení přesnosti a efektivity AI procesů tím, že rozkládá složité vstupní dotazy na samostatné, lépe zvládnutelné poddotazy. Tento postup pomáhá zajistit, že každá část původní otázky uživatele je zodpovězena, což vede k důkladnějším a přesnějším odpovědím.

Co tato komponenta dělá?

Hlavní funkcí komponenty Dekompozice dotazu je přijmout vstupní text – obvykle složitou nebo vícedílnou otázku – a rozdělit jej na několik alternativních dotazů nebo podotázek. Tyto poddotazy představují jednotlivé informace, které je třeba vyřešit, aby bylo možné plně odpovědět na původní dotaz. Tento přístup je obzvláště užitečný v situacích, kdy je otázka široká, nejasná nebo složená z několika vzájemně propojených prvků.

Klíčové vlastnosti a vstupy

• Vstupní text (povinný): Text, který má být analyzován a rozložen. Jedná se o hlavní dotaz uživatele.
• Historie chatu: (nepovinné) Pokud je k dispozici, lze doplnit předchozí konverzaci pro zvýšení relevance a přesnosti vygenerovaných poddotazů.
• LLM (Model): (nepovinné) Můžete určit, který velký jazykový model (LLM) bude použit pro proces dekompozice, což umožňuje flexibilní integraci různých AI modelů.
• Zahrnout původní dotaz: (pokročilé, nepovinné) Určuje, zda má výstup obsahovat i původní dotaz společně s vygenerovanými poddotazy.
• Systémová zpráva: (pokročilé, nepovinné) Umožňuje přidat vlastní systémovou zprávu pro ovlivnění výstupu nebo dodání dalších instrukcí modelu.

Výstupy

• Zpráva: Komponenta vrací objekt zprávy obsahující seznam alternativních dotazů nebo podotázek. Tento výstup lze využít jako vstup pro další AI procesy, jako je samostatné odpovídání, vyhledávání nebo další analýza.

Proč je to užitečné?

Dekompozice dotazu je cenná v komplexních AI procesech, kde jeden dotaz může zahrnovat více témat nebo vyžadovat vícekrokové uvažování. Rozkladem dotazů můžete:

• Zajistit zodpovězení všech částí složité otázky.
• Usnadnit přesnější hledání či vyhledávání informací.
• Umožnit modulární, krokové zpracování v AI pipeline.
• Zvýšit transparentnost a srozumitelnost AI odpovědí.

Příklady využití

• Zákaznická podpora: Rozložení dlouhého zákaznického dotazu na jednotlivé problémy pro cílenější odpovědi.
• Výzkumná asistence: Rozklad široké výzkumné otázky na konkrétní podtémata pro efektivnější rešerši.
• Vícekrokové uvažování: Příprava otázek pro AI agenty, které vyžadují sekvenční řešení nebo plánování.

Shrnutí ve zkratce

Začleněním dekompozice dotazu do vašeho AI workflow umožníte chytřejší a detailnější zpracování složitých dotazů, což vede k lepším výsledkům a spokojenějším uživatelům.