AI-spørsmålsgenerator
Gjør ethvert tema eller innhold om til engasjerende og tankevekkende spørsmål med vår AI-spørsmålsgenerator. Perfekt for lærere, kursholdere og innholdsskapere ...
2 min lesing
AI
Education
+4
Spørsmålsnedbrytning
Oppgaveoppdeling bryter komplekse spørsmål ned i mindre delspørsmål, og hjelper AI-chatboter med å levere mer presise og fokuserte svar.
AI
Query Decomposition
Chatbot
Customer Service
Komponentbeskrivelse
Hvordan Spørsmålsnedbrytning-komponenten fungerer
Komponent for spørsmålsnedbrytning
Spørsmålsnedbrytning er en komponent i flowen som er utviklet for å øke presisjonen og effektiviteten i AI-drevne arbeidsflyter ved å bryte ned komplekse innspørsmål til distinkte, håndterbare delspørsmål. Denne prosessen hjelper til å sikre at hver del av brukerens opprinnelige spørsmål blir adressert, noe som gir grundigere og mer nøyaktige svar.
Hva gjør denne komponenten?
Hovedfunksjonen til spørsmålsnedbrytning er å ta en inntekst—vanligvis et komplekst eller flerleddet spørsmål—og dele det opp i flere alternative spørsmål eller delspørsmål. Disse delspørsmålene representerer de individuelle informasjonsbitene som må løses for å kunne besvare det opprinnelige spørsmålet fullt ut. Denne tilnærmingen er spesielt nyttig i situasjoner hvor et spørsmål er bredt, tvetydig, eller satt sammen av flere sammenflettede elementer.
Viktige funksjoner og inndata
| Inndatanavn | Type | Påkrevd | Beskrivelse |
|---|---|---|---|
| Input Text | Message | Ja | Hovedteksten eller spørsmålet du ønsker å dele opp i flere alternative spørsmål. |
| Chat History | InMemoryChatMessageHistory | Nei | Tidligere chatmeldinger for å gi kontekst og generere mer presise delspørsmål. |
| LLM (Model) | BaseChatModel | Nei | Språkmodellen som brukes for å generere alternative spørsmål. |
| Include Original Query | Boolean | Nei | Valg for å inkludere det opprinnelige spørsmålet i listen over alternative spørsmål. |
| System Message | String | Nei | Tilleggsinstruksjon på systemnivå som kan legges til prompten for å tilpasse oppførselen. |
- Input Text (påkrevd): Teksten som skal analyseres og brytes ned. Dette er hovedspørsmålet fra brukeren.
- Chat History: (valgfritt) Hvis tilgjengelig, kan tidligere samtalekontekst benyttes for å forbedre relevansen og presisjonen til de genererte delspørsmålene.
- LLM (Model): (valgfritt) Spesifiser hvilken stor språkmodell (LLM) som skal brukes i nedbrytningsprosessen, og muliggjør fleksibel integrasjon med ulike AI-modeller.
- Include Original Query: (avansert, valgfritt) Kontroller om utdataene også skal inkludere det opprinnelige spørsmålet sammen med de genererte delspørsmålene.
- System Message: (avansert, valgfritt) Lar deg legge til en egendefinert systemmelding for å styre utdataene eller gi tilleggsinstruksjoner til modellen.
Utdata
- Message: Komponenten gir ut et meldingsobjekt som inneholder listen med alternative spørsmål eller delspørsmål. Dette kan brukes som inndata for videre AI-behandlingssteg, som separat besvarelse, informasjonsinnhenting eller videre analyse.
Hvorfor er dette nyttig?
Spørsmålsnedbrytning er verdifullt i komplekse AI-arbeidsflyter hvor enkeltspørsmål kan dekke flere temaer eller kreve flerstegs resonnement. Ved å bryte spørsmål ned kan du:
- Sikre at alle deler av et komplekst spørsmål blir adressert.
- Legge til rette for mer presis søk eller informasjonsinnhenting.
- Muliggjøre modulær, steg-for-steg-prosessering i AI-pipelines.
- Forbedre transparens og forklarbarhet i AI-genererte svar.
Eksempler på brukstilfeller
- Kundesupport: Bryte opp en lang kundehenvendelse i individuelle problemstillinger for mer målrettede svar.
- Forskningsassistanse: Dele opp et bredt forskningsspørsmål i spesifikke undertemaer for mer fokuserte litteratursøk.
- Flerstegsresonnement: Forberede spørsmål til AI-agenter som krever sekvensiell problemløsning eller planlegging.
Oppsummeringstabell
| Funksjon | Beskrivelse |
|---|---|
| Inndata | Kompleks brukerforespørsel (tekst) |
| Utdata | Liste over alternative/delspørsmål (som et meldingsobjekt) |
| Kontekststøtte | Ja (via chat-historikk) |
| Modellvalg | Ja (egendefinert LLM kan spesifiseres) |
| Avanserte alternativer | Inkluder opprinnelig spørsmål, egendefinert systemmelding |
Ved å integrere spørsmålsnedbrytning i din AI-arbeidsflyt, muliggjør du smartere og mer detaljert håndtering av komplekse spørsmål, noe som gir bedre resultater og en bedre brukeropplevelse.
Vanlige spørsmål
- Hva er komponenten for spørsmålsnedbrytning?
Spørsmålsnedbrytning bryter komplekse og sammensatte spørsmål ned til enkle delspørsmål som er lettere å håndtere. Slik kan man gi mer detaljerte og fokuserte svar.
- Hva skjer hvis jeg ikke bruker spørsmålsnedbrytning?
Spørsmålsnedbrytning er ikke nødvendig for alle Flows. Hovedbruken er for å lage kundeserviceboter og andre tilfeller hvor innspillet krever en steg-for-steg-tilnærming til komplekse innspill. Ved å bruke oppgaveoppdeling sikrer du detaljerte og svært relevante svar. Uten dette kan boten komme med vage svar.
- Hva er forskjellen på spørsmålsutvidelse og spørsmålsnedbrytning?
Begge hjelper boten med å forstå spørsmålet bedre. Spørsmålsnedbrytning tar komplekse eller sammensatte spørsmål og bryter dem ned i mindre, utførbare steg. Spørsmålsutvidelse derimot, legger til mangelfulle eller feilaktige spørsmål, slik at de blir tydelige og komplette.
Prøv spørsmålsnedbrytning med FlowHunt
Begynn å bygge smartere AI-chatboter og automatiser komplekse spørsmål med FlowHunt sin komponent for spørsmålsnedbrytning.
Lær mer
Rekursiv Prompting
Rekursiv prompting er en AI-teknikk som brukes med store språkmodeller som GPT-4, og gjør det mulig for brukere å gradvis forbedre utdata gjennom dialog frem og...
10 min lesing
AI
Prompt Engineering
+3