Dekonstrukcja zapytań
Dekonstrukcja zadań rozbija złożone zapytania na mniejsze podzapytania, pomagając chatbotom AI udzielać dokładniejszych i bardziej precyzyjnych odpowiedzi.
Opis komponentu
Jak działa komponent Dekonstrukcja zapytań
Komponent Dekonstrukcji Zapytania
Dekonstrukcja zapytań to komponent przepływu zaprojektowany, aby zwiększyć precyzję i skuteczność przepływów opartych na AI poprzez rozkładanie złożonych zapytań wejściowych na odrębne, łatwe do zarządzania podzapytania. Ten proces pomaga zapewnić, że każdy aspekt pierwotnego pytania użytkownika zostanie uwzględniony, prowadząc do bardziej szczegółowych i trafnych odpowiedzi.
Co robi ten komponent?
Główną funkcją komponentu Dekonstrukcji Zapytania jest pobranie tekstu wejściowego — zazwyczaj złożonego lub wieloczęściowego pytania — i podzielenie go na kilka alternatywnych zapytań lub podzapytań. Te podzapytania reprezentują pojedyncze elementy informacji, które należy rozwiązać, aby w pełni odpowiedzieć na pierwotne pytanie. To podejście jest szczególnie przydatne w sytuacjach, gdy pytanie jest szerokie, niejasne lub składa się z kilku powiązanych ze sobą elementów.
Kluczowe cechy i wejścia
| Nazwa wejścia | Typ | Wymagane | Opis |
|---|---|---|---|
| Tekst wejściowy | Wiadomość | Tak | Główny tekst lub pytanie, które chcesz podzielić na wiele alternatywnych zapytań. |
| Historia czatu | InMemoryChatMessageHistory | Nie | Poprzednie wiadomości czatu, aby zapewnić kontekst do generowania bardziej precyzyjnych podzapytań. |
| LLM (Model) | BaseChatModel | Nie | Model językowy używany do generowania alternatywnych zapytań. |
| Dołącz oryginalne zapytanie | Boolean | Nie | Opcja dołączenia oryginalnego zapytania do listy alternatywnych zapytań. |
| Wiadomość systemowa | String | Nie | Dodatkowa instrukcja systemowa, którą można dołączyć do promptu w celu dostosowania działania. |
- Tekst wejściowy (wymagane): Tekst do analizy i rozłożenia. To główne zapytanie użytkownika.
- Historia czatu: (opcjonalne) Jeśli jest dostępna, można przekazać kontekst poprzedniej rozmowy, aby poprawić trafność i precyzję generowanych podzapytań.
- LLM (Model): (opcjonalne) Określ, który duży model językowy (LLM) powinien być użyty do procesu dekonstrukcji, co umożliwia elastyczną integrację z różnymi modelami AI.
- Dołącz oryginalne zapytanie: (zaawansowane, opcjonalne) Kontroluj, czy wynik powinien również zawierać oryginalne zapytanie obok wygenerowanych podzapytań.
- Wiadomość systemowa: (zaawansowane, opcjonalne) Pozwala dodać własną wiadomość systemową, aby ukierunkować wynik lub przekazać dodatkowe instrukcje modelowi.
Wyjścia
- Wiadomość: Komponent zwraca obiekt wiadomości zawierający listę alternatywnych zapytań lub podpytań. Może to być użyte jako wejście dla kolejnych etapów przetwarzania AI, takich jak osobna odpowiedź, wyszukiwanie lub dalsza analiza.
Dlaczego to jest przydatne?
Dekonstrukcja zapytań jest cenna w złożonych przepływach AI, gdzie pojedyncze zapytania mogą obejmować wiele tematów lub wymagać rozumowania wieloetapowego. Rozbijając zapytania, możesz:
- Upewnić się, że wszystkie części złożonego pytania zostały uwzględnione.
- Ułatwić dokładniejsze wyszukiwanie lub pozyskiwanie informacji.
- Umożliwić modułowe, krok po kroku przetwarzanie w pipeline’ach AI.
- Poprawić przejrzystość i wyjaśnialność odpowiedzi generowanych przez AI.
Przykłady zastosowań
- Obsługa klienta: Rozbijanie długich zapytań klientów na pojedyncze kwestie w celu bardziej ukierunkowanych odpowiedzi.
- Wsparcie w badaniach: Rozkładanie szerokiego pytania badawczego na konkretne podtematy dla bardziej precyzyjnych wyszukiwań literatury.
- Wieloetapowe rozumowanie: Przygotowanie pytań dla agentów AI, które wymagają sekwencyjnego rozwiązywania problemów lub planowania.
Tabela podsumowująca
| Funkcja | Opis |
|---|---|
| Wejście | Złożone zapytanie użytkownika (tekst) |
| Wyjście | Lista alternatywnych/podpytań (jako obiekt wiadomości) |
| Wsparcie kontekstu | Tak (poprzez historię czatu) |
| Wybór modelu | Tak (można wskazać własny LLM) |
| Opcje zaawansowane | Dołączenie oryginalnego zapytania, własna wiadomość systemowa |
Integrując Dekonstrukcję Zapytania w swoim workflow AI, umożliwiasz inteligentniejsze i bardziej szczegółowe przetwarzanie złożonych zapytań, co prowadzi do lepszych rezultatów i wyższej satysfakcji użytkowników.
Najczęściej zadawane pytania
- Czym jest komponent Dekonstrukcji Zapytania?
Dekonstrukcja zapytań rozbija złożone i złożone zapytania na proste podzapytania, które są łatwiejsze do rozwiązania. W ten sposób może zapewnić bardziej szczegółowe i precyzyjne odpowiedzi.
- Co się stanie, jeśli nie użyję Dekonstrukcji Zapytania?
Dekonstrukcja zapytań nie jest niezbędna do wszystkich Flow. Jej głównym zastosowaniem jest tworzenie botów obsługi klienta oraz wszędzie tam, gdzie wejście wymaga podejścia krok po kroku do złożonego zapytania. Użycie Dekonstrukcji Zadań zapewnia szczegółowe i bardzo trafne odpowiedzi. Bez tego bot może udzielać ogólnikowych odpowiedzi.
- Jaka jest różnica między Rozszerzaniem Zapytania a Dekonstrukcją Zapytania?
Oba pomagają botowi lepiej zrozumieć zapytanie. Dekonstrukcja zapytań bierze złożone lub złożone zapytania i rozkłada je na mniejsze, wykonalne kroki. Z kolei Rozszerzanie Zapytania uzupełnia niekompletne lub błędne zapytania, czyniąc je jasnymi i kompletnymi.
Wypróbuj Dekonstrukcję Zapytania z FlowHunt
Zacznij budować inteligentniejsze chatboty AI i automatyzuj złożone zapytania dzięki komponentowi Dekonstrukcji Zapytania w FlowHunt.
Dowiedz się więcej
