Oppfølgingsspørsmål-komponent
Oppfølgingsspørsmål-komponenten er laget for å hjelpe brukere med å generere innsiktsfulle oppfølgingsspørsmål basert på gitt kontekst, svar og samtalehistorikk. Denne funksjonaliteten er spesielt verdifull i AI-drevne arbeidsflyter hvor det er viktig å utdype forståelsen av et emne eller avklare uklarheter—slik som i chatboter, veiledningssystemer eller kunnskapseksplorasjon.
Hva gjør komponenten?
Denne komponenten tar en inntekst (vanligvis et spørsmål eller en uttalelse fra brukeren), og bruker en språkmodell til å generere en liste med oppfølgingsspørsmål brukeren bør stille for å få en dypere eller klarere forståelse av temaet. Den kan benytte tilleggsinformasjon som nåværende chathistorikk, kontekst og tidligere svar for å lage mer presise og relevante spørsmål.
Inndata
Komponenten støtter flere inndatafelt, noen valgfrie og noen obligatoriske. Her er en oversikt:
| Inputnavn | Type | Obligatorisk | Beskrivelse |
|---|---|---|---|
| Inputtekst | String (Melding) | Ja | Hovedtekst-inndata (brukerspørsmål eller uttalelse) som oppfølgingsspørsmålene skal baseres på. |
| Chathistorikk | InMemoryChatMessageHistory | Nei | Samtalehistorikken, som hjelper modellen å generere bedre målrettede oppfølgingsspørsmål. |
| LLM | BaseChatModel | Nei | Språkmodellen som skal brukes til spørsmåls-generering. |
| Svar | String (Melding) | Nei | Svaret på inndatateksten, som kan bidra til å forbedre relevansen til oppfølgingsspørsmålene. |
| Kontekst | String (Melding) | Nei | Ekstra kontekst for å generere mer fokuserte spørsmål. |
| Antall spørsmål | Integer | Ja | Angir hvor mange oppfølgingsspørsmål som skal genereres. Standard er 5. |
| Systemmelding | String | Nei | En valgfri systemmelding som kan endre eller styre prompten sendt til språkmodellen. |
Utdata
- Melding:
Utdata fra denne komponenten er en melding (eller samling av meldinger) som inneholder de genererte oppfølgingsspørsmålene.
Hvorfor er dette nyttig?
- Øk brukerengasjementet: Ved å foreslå relevante oppfølgingsspørsmål hjelper denne komponenten brukerne med å gå dypere inn i temaer og oppdage informasjon de kanskje ikke har vurdert.
- Forbedre samtaleflyt: I chatboter eller virtuelle assistenter hjelper den brukeren med å avklare eller utdype sine spørsmål, noe som gir mer dynamiske og informative interaksjoner.
- Støtte læring og forskning: I utdannings- eller forskningsmiljøer kan den veilede elever eller forskere til å stille bedre spørsmål, noe som gir økt forståelse og kritisk tenkning.
- Personalisering: Ved å ta hensyn til chathistorikk og kontekst, blir spørsmålene skreddersydd og kontekstuelt tilpasset, noe som gir økt nytte og presisjon.
Eksempler på brukstilfeller
- Kundeservicebots: Foreslå automatisk nyttige oppfølgingsspørsmål til kunder basert på deres tidligere henvendelser og svar.
- Pedagogiske veiledere: Hjelp studenter ved å stille dem ekstra spørsmål for å sikre at de forstår materialet.
- Kunnskapsforvaltning: Veilede brukere i kunnskapsbaser eller forskningsmiljøer til å stille produktive spørsmål.
Oppsummeringstabell
| Funksjon | Fordel |
|---|---|
| Kontekstbevisst | Genererer mer relevante spørsmål |
| Modell-uavhengig | Kan brukes med forskjellige LLM-er |
| Tilpassbart utdata | Kontroll over antall og stil på spørsmål |
| Historikk-integrasjon | Tar hensyn til tidligere samtaler |
Ved å integrere Oppfølgingsspørsmål-komponenten kan du gjøre dine AI-drevne arbeidsflyter mer interaktive, informative og brukervennlige.