Expansión de Consulta
El componente de Expansión de Consulta de FlowHunt mejora la precisión del chatbot ampliando las consultas con sinónimos y corrigiendo la ortografía, garantizando respuestas de IA precisas y consistentes.
Descripción del componente
Cómo funciona el componente Expansión de Consulta
Componente de Expansión de Consulta
El componente de Expansión de Consulta está diseñado para parafrasear un texto de entrada dado en múltiples consultas alternativas. Su objetivo principal es mejorar la búsqueda semántica dentro de una base de conocimientos generando diversas reformulaciones de la consulta original, aumentando así la probabilidad de encontrar información relevante durante los procesos de recuperación.
¿Qué hace el componente?
Este componente toma un mensaje de entrada inicial y produce varias consultas alternativas que expresan la misma intención de diferentes maneras. Al aprovechar un modelo de lenguaje, puede generar estas consultas parafraseadas, haciendo que las tareas de búsqueda o recuperación de información posteriores sean más robustas y completas. Esto es especialmente útil en flujos de trabajo de IA que implican la búsqueda en grandes corpus o bases de conocimientos, ya que mitiga el problema de los desajustes semánticos entre las consultas de los usuarios y los documentos almacenados.
Entradas
El componente admite las siguientes entradas:
| Campo | Tipo | Requerido | Descripción |
|---|---|---|---|
| Input | Mensaje | Sí | El texto principal (consulta) que se va a expandir en formas alternativas. |
| LLM (Modelo) | BaseChatModel | No | El modelo de lenguaje utilizado para generar las consultas parafraseadas. Si no se proporciona, se puede usar un modelo predeterminado. |
| Historial de Chat | InMemoryChatMessageHistory | No | Mensajes de chat previos que proporcionan contexto para generar alternativas de consulta más relevantes. |
| Número de Alternativas (Límite) | Entero | Sí | Cuántas consultas alternativas generar. El valor predeterminado es 5. |
| Incluir Consulta Original | Booleano | No | Opción para incluir la consulta original en la lista de alternativas (el valor predeterminado es verdadero). |
| Mensaje del Sistema | Cadena (multilínea) | No | Instrucciones adicionales a nivel del sistema añadidas al prompt para guiar el comportamiento del modelo. |
Referencia Rápida de Entradas
- Input: El texto a parafrasear (requerido)
- LLM: Elige qué modelo de IA usar (opcional)
- Historial de Chat: Historial contextual para ayudar al modelo a generar mejores consultas (opcional)
- Número de Alternativas: Cuántas variaciones producir (requerido)
- Incluir Consulta Original: Si se mantiene la original en la salida (opcional)
- Mensaje del Sistema: Instrucciones para el modelo (opcional, avanzado)
Salidas
| Nombre | Tipo | Descripción |
|---|---|---|
| Mensaje | Mensaje | Un mensaje que contiene la lista de consultas alternativas. |
La salida es un objeto de mensaje que incluye todas las consultas alternativas generadas (y posiblemente la original, si se especifica). Estas alternativas se pueden usar directamente en componentes de búsqueda o análisis posteriores.
Cuándo y por qué usarlo
- Mejorar la recuperación de búsquedas: Al generar consultas semánticamente diversas, aumentas las probabilidades de recuperar todos los documentos relevantes, incluso si usan terminología diferente.
- Manejar la ambigüedad: Útil cuando las consultas de los usuarios son vagas o poco especificadas; las consultas alternativas pueden cubrir múltiples interpretaciones.
- Mejorar la IA conversacional: Integra en chatbots o asistentes virtuales para interpretar las intenciones del usuario de manera más flexible.
- Preprocesamiento para sistemas de preguntas y respuestas: Antes de pasar la entrada del usuario a un modelo de preguntas y respuestas, expande la consulta para cubrir más posibles respuestas.
Ejemplo de caso de uso
Supón que un usuario pregunta: “¿Cómo restablezco mi contraseña?” El componente de Expansión de Consulta podría generar alternativas como:
- “¿Qué pasos debo seguir para cambiar mi contraseña?”
- “¿Cómo puedo recuperar una contraseña olvidada?”
- “Instrucciones para restablecer una contraseña”
- “¿Cómo actualizar la contraseña de la cuenta?”
Estas consultas expandidas se pueden usar para buscar en una base de conocimientos, mejorando la probabilidad de encontrar los artículos más relevantes.
Tabla Resumen
| Característica | Descripción |
|---|---|
| Parafraseo | Genera múltiples consultas alternativas para una sola entrada |
| Modelo Personalizable | Permite seleccionar diferentes modelos de lenguaje |
| Consciente del contexto | Puede usar historial de chat para informar la generación de consultas |
| Flexibilidad de Salida | Incluye opcionalmente la consulta original en la salida |
| Prompting Avanzado | Acepta un mensaje del sistema para adaptar el comportamiento de parafraseo del modelo |
Este componente es un valioso bloque de construcción para cualquier flujo de trabajo de IA que requiera una expansión de consulta robusta y consciente del contexto para mejorar las capacidades de búsqueda y recuperación.
Ejemplos de plantillas de flujo utilizando el componente Expansión de Consulta
Para ayudarle a comenzar rápidamente, hemos preparado varios ejemplos de plantillas de flujo que demuestran cómo utilizar el componente Expansión de Consulta de manera efectiva. Estas plantillas muestran diferentes casos de uso y mejores prácticas, facilitando la comprensión e implementación del componente en sus propios proyectos.
Preguntas frecuentes
- ¿Qué es el componente de Expansión de Consulta?
La Expansión de Consulta encuentra sinónimos o palabras relacionadas y corrige errores ortográficos para ayudar al Bot a comprender tu consulta.
- ¿Qué sucede si no utilizo la Expansión de Consulta?
Los usuarios tendrán diferentes niveles de lenguaje y estilos de vocabulario. Sin la expansión, tu bot puede ocasionalmente malinterpretar las consultas.
- ¿Cuál es la diferencia entre Expansión de Consulta y Descomposición de Tareas?
Ambos ayudan al bot a entender mejor la consulta. La Expansión de Consulta completa las consultas incompletas o incorrectas, haciéndolas claras y completas. Por otro lado, la Descomposición de Tareas toma consultas complejas o compuestas y las divide en pasos más pequeños y ejecutables.
Prueba la Expansión de Consulta de FlowHunt
Mejora la precisión de tu chatbot y la satisfacción del usuario con el avanzado componente de Expansión de Consulta de FlowHunt.
Saber más
