Rozszerzanie zapytań
Komponent Rozszerzanie zapytań w FlowHunt zwiększa dokładność chatbota poprzez rozszerzanie zapytań o synonimy i poprawianie pisowni, zapewniając precyzyjne i spójne odpowiedzi AI.
Opis komponentu
Jak działa komponent Rozszerzanie zapytań
Komponent Rozszerzanie zapytań
Rozszerzanie zapytań to komponent zaprojektowany do parafrazowania podanego tekstu wejściowego na wiele alternatywnych zapytań. Jego głównym celem jest zwiększenie możliwości semantycznego wyszukiwania w bazie wiedzy poprzez generowanie różnych sformułowań oryginalnego zapytania, co zwiększa szansę na dopasowanie odpowiednich informacji podczas procesu wyszukiwania.
Co robi ten komponent?
Komponent ten przyjmuje początkową wiadomość wejściową i generuje kilka alternatywnych zapytań wyrażających tę samą intencję na różne sposoby. Wykorzystując model językowy, potrafi tworzyć takie parafrazy zapytań, dzięki czemu kolejne etapy wyszukiwania czy pobierania informacji są bardziej skuteczne i kompleksowe. Jest to szczególnie przydatne w przepływach AI, które obejmują przeszukiwanie dużych korpusów lub baz wiedzy, ponieważ ogranicza problem niedopasowań semantycznych między zapytaniami użytkownika a przechowywanymi dokumentami.
Wejścia
Komponent obsługuje następujące wejścia:
| Pole | Typ | Wymagane | Opis |
|---|---|---|---|
| Input | Message | Tak | Główny tekst (zapytanie), który ma zostać rozszerzony na alternatywne formy. |
| LLM (Model) | BaseChatModel | Nie | Model językowy używany do generowania parafrazowanych zapytań. Jeśli nie podano, może być użyty domyślny model. |
| Chat History | InMemoryChatMessageHistory | Nie | Poprzednie wiadomości czatu, które dostarczają kontekstu do generowania bardziej trafnych alternatyw zapytań. |
| Number of Alternatives (Limit) | Integer | Tak | Ile alternatywnych zapytań wygenerować. Domyślnie 5. |
| Include Original Query | Boolean | Nie | Opcja dołączenia oryginalnego zapytania do listy alternatyw (domyślnie tak). |
| System Message | String (multiline) | Nie | Dodatkowe instrukcje systemowe dołączane do promptu, które kierują zachowaniem modelu. |
Szybka ściąga wejść
- Input: Tekst do parafrazowania (wymagane)
- LLM: Wybierz model AI do użycia (opcjonalnie)
- Chat History: Kontekstowa historia, która pomaga modelowi generować lepsze zapytania (opcjonalnie)
- Number of Alternatives: Ile wariantów wygenerować (wymagane)
- Include Original Query: Czy zachować oryginał w wyjściu (opcjonalnie)
- System Message: Instrukcje dla modelu (opcjonalnie, zaawansowane)
Wyjścia
| Nazwa | Typ | Opis |
|---|---|---|
| Message | Message | Wiadomość zawierająca listę alternatywnych zapytań. |
Wyjściem jest obiekt wiadomości, który zawiera wszystkie wygenerowane alternatywne zapytania (i ewentualnie oryginał, jeśli wybrano taką opcję). Alternatywy te mogą być bezpośrednio wykorzystywane w kolejnych komponentach wyszukiwania lub analizy.
Kiedy i dlaczego używać
- Poprawa skuteczności wyszukiwania: Generując semantycznie różnorodne zapytania, zwiększasz szanse na odnalezienie wszystkich istotnych dokumentów, nawet jeśli używają innej terminologii.
- Radzenie sobie z niejednoznacznością: Przydatne, gdy zapytania użytkowników są nieprecyzyjne lub niedookreślone; alternatywne zapytania mogą pokryć różne interpretacje.
- Wzmacnianie AI konwersacyjnej: Integruj z chatbotami lub asystentami wirtualnymi, aby elastyczniej interpretować intencje użytkowników.
- Wstępne przetwarzanie dla systemów QA: Przed przekazaniem zapytania użytkownika do modelu odpowiadającego na pytania, rozszerz je, by objąć więcej możliwych odpowiedzi.
Przykład użycia
Załóżmy, że użytkownik pyta: “Jak zresetować hasło?” Komponent Rozszerzania zapytań może wygenerować takie alternatywy jak:
- “Jakie kroki wykonać, aby zmienić hasło?”
- “Jak odzyskać zapomniane hasło?”
- “Instrukcje resetowania hasła”
- “Jak zaktualizować hasło do konta?”
Te rozszerzone zapytania można następnie wykorzystać do przeszukania bazy wiedzy, zwiększając szansę na znalezienie najbardziej odpowiednich artykułów.
Tabela podsumowująca
| Funkcja | Opis |
|---|---|
| Parafrazowanie | Generuje wiele alternatywnych zapytań dla jednego wejścia |
| Model konfigurowalny | Obsługuje wybór różnych modeli językowych |
| Świadomość kontekstu | Może wykorzystywać historię czatu do generowania zapytań |
| Elastyczność wyjścia | Opcjonalnie dołącza oryginalne zapytanie do wyjścia |
| Zaawansowane promptowanie | Przyjmuje systemową wiadomość, aby dostosować sposób parafrazowania przez model |
Ten komponent to wartościowy element każdego przepływu AI, który wymaga solidnego, kontekstowego rozszerzania zapytań dla lepszych możliwości wyszukiwania i pobierania informacji.
Przykłady szablonów przepływu wykorzystujących komponent Rozszerzanie zapytań
Aby pomóc Ci szybko zacząć, przygotowaliśmy kilka przykładowych szablonów przepływu, które pokazują, jak efektywnie używać komponentu Rozszerzanie zapytań. Te szablony prezentują różne przypadki użycia i najlepsze praktyki, ułatwiając zrozumienie i implementację komponentu w Twoich własnych projektach.
Najczęściej zadawane pytania
- Czym jest komponent Rozszerzanie zapytań?
Rozszerzanie zapytań znajduje synonimy lub powiązane słowa i poprawia błędy pisowni, aby pomóc Botowi zrozumieć Twoje zapytanie.
- Co się stanie, jeśli nie użyję Rozszerzania zapytań?
Użytkownicy mają różne poziomy językowe i style słownictwa. Bez rozszerzania Twój bot może czasami źle zrozumieć zapytania.
- Jaka jest różnica między Rozszerzaniem zapytań a Rozkładem zadania?
Oba pomagają botowi lepiej zrozumieć zapytanie. Rozszerzanie zapytań uzupełnia niepełne lub błędne zapytania, czyniąc je jasnymi i kompletnymi. Z kolei Rozkład zadania bierze złożone lub złożone zapytania i rozbija je na mniejsze, wykonalne kroki.
Wypróbuj Rozszerzanie zapytań FlowHunt
Zwiększ dokładność i satysfakcję użytkowników swojego chatbota dzięki zaawansowanemu komponentowi Rozszerzanie zapytań FlowHunt.
Dowiedz się więcej
