Decompoziție a Interogărilor

Decompoziție a Interogărilor

Decompoziția sarcinilor descompune interogările complexe în subinterogări mai mici, ajutând chatboții AI să ofere răspunsuri mai precise și focalizate.

Descrierea componentei

Cum funcționează componenta Decompoziție a Interogărilor

Componenta Decompoziție a Interogărilor

Decompoziția interogărilor este o componentă de flux concepută pentru a îmbunătăți precizia și eficiența fluxurilor de lucru bazate pe AI, prin descompunerea interogărilor complexe în sub-interogări distincte și gestionabile. Acest proces ajută la asigurarea faptului că fiecare aspect al întrebării inițiale a utilizatorului este abordat, ducând la răspunsuri mai detaliate și mai precise.

Ce face această componentă?

Funcția principală a componentei Decompoziție a Interogărilor este de a prelua un text de input—de obicei o întrebare complexă sau cu mai multe părți—și de a-l împărți în mai multe interogări alternative sau sub-interogări. Aceste sub-interogări reprezintă bucățile individuale de informație care trebuie rezolvate pentru a răspunde pe deplin la interogarea originală. Această abordare este deosebit de utilă în scenarii unde o întrebare este largă, ambiguă sau compusă din mai multe elemente interconectate.

Caracteristici cheie și inputuri

Nume InputTipObligatoriuDescriere
Text de IntrareMessageDaTextul principal sau întrebarea pe care dorești să o descompui în mai multe interogări alternative.
Istoric ChatInMemoryChatMessageHistoryNuMesajele anterioare din chat pentru a oferi context în generarea unor sub-interogări mai precise.
LLM (Model)BaseChatModelNuModelul lingvistic folosit pentru generarea interogărilor alternative.
Include Interogarea InițialăBooleanNuOpțiune de a include interogarea originală în lista interogărilor alternative.
Mesaj de SistemStringNuInstrucțiune suplimentară la nivel de sistem care poate fi adăugată promptului pentru personalizare.
  • Text de Intrare (obligatoriu): Textul care va fi analizat și descompus. Aceasta este interogarea principală a utilizatorului.
  • Istoric Chat: (opțional) Dacă este disponibil, contextul conversației anterioare poate fi adăugat pentru a îmbunătăți relevanța și precizia sub-interogărilor generate.
  • LLM (Model): (opțional) Specifică ce model lingvistic de mari dimensiuni (LLM) ar trebui folosit pentru procesul de descompunere, permițând integrarea flexibilă cu diverse modele AI.
  • Include Interogarea Inițială: (avansat, opțional) Controlează dacă outputul ar trebui să includă și interogarea originală alături de sub-interogările generate.
  • Mesaj de Sistem: (avansat, opțional) Permite adăugarea unui mesaj de sistem personalizat pentru a ghida outputul sau pentru a oferi instrucțiuni suplimentare modelului.

Outputuri

  • Message: Componenta returnează un obiect mesaj care conține lista interogărilor alternative sau a sub-întrebărilor. Acesta poate fi folosit ca input pentru pași ulteriori de procesare AI, cum ar fi răspunsuri separate, recuperare de informații sau analize suplimentare.

De ce este utilă?

Decompoziția interogărilor este valoroasă în fluxurile AI complexe, unde o singură interogare poate acoperi mai multe subiecte sau poate necesita raționament pe mai mulți pași. Prin descompunerea interogărilor poți:

  • Să te asiguri că toate părțile unei întrebări complexe sunt abordate.
  • Să facilitezi căutarea sau recuperarea de informații mai precisă.
  • Să permiți procesarea modulară, pas-cu-pas, în fluxuri AI.
  • Să îmbunătățești transparența și explicabilitatea răspunsurilor generate de AI.

Exemple de utilizare

  • Asistență Clienți: Descompunerea unei solicitări lungi a clientului în probleme individuale pentru răspunsuri mai țintite.
  • Asistență în Cercetare: Descompunerea unei întrebări de cercetare ample în subiecte specifice pentru căutări bibliografice mai focalizate.
  • Raționament pe mai mulți pași: Pregătirea întrebărilor pentru agenți AI care necesită rezolvare secvențială de probleme sau planificare.

Tabel sumar

CaracteristicăDescriere
InputInterogare complexă a utilizatorului (text)
OutputListă de interogări alternative/sub-interogări (ca obiect mesaj)
Suport pentru ContextDa (prin istoric chat)
Selectare ModelDa (se poate specifica un LLM personalizat)
Opțiuni AvansateInclude interogarea inițială, mesaj de sistem personalizat

Prin integrarea componentei Decompoziție a Interogărilor în fluxul tău AI, permiți gestionarea mai inteligentă și granulară a interogărilor complexe, ceea ce duce la rezultate îmbunătățite și o experiență mai bună pentru utilizator.

Întrebări frecvente

Ce este componenta Decompoziție a Interogărilor?

Decompoziția interogărilor descompune interogările complexe și compuse în subinterogări simple, mai ușor de abordat. Astfel, poate oferi răspunsuri mai detaliate și focalizate.

Ce se întâmplă dacă nu folosesc Decompoziția Interogărilor?

Decompoziția interogărilor nu este necesară pentru toate fluxurile. Utilizarea sa principală este pentru crearea boților de asistență clienți și în alte cazuri unde inputul necesită o abordare pas-cu-pas a unei cereri complexe. Folosirea Decompoziției Sarcinilor asigură răspunsuri detaliate și foarte relevante. Fără ea, botul poate oferi răspunsuri vagi.

Care este diferența dintre Extinderea Interogărilor și Decompoziția Interogărilor?

Ambele ajută botul să înțeleagă mai bine interogarea. Decompoziția Interogărilor preia interogări complexe sau compuse și le descompune în pași executabili mai mici. Pe de altă parte, Extinderea Interogărilor completează interogările incomplete sau greșite, făcându-le clare și complete.

Încearcă Decompoziția Interogărilor cu FlowHunt

Începe să construiești chatboți AI mai inteligenți și automatizează interogările complexe cu componenta Decompoziție a Interogărilor din FlowHunt.

Află mai multe

Extinderea Interogărilor
Extinderea Interogărilor

Extinderea Interogărilor

Extinderea interogărilor în FlowHunt îmbunătățește înțelegerea chatbotului prin găsirea de sinonime, corectarea greșelilor de scriere și asigurarea unor răspuns...

3 min citire
AI Chatbot +3
Separator
Separator

Separator

Componenta Separator împarte textul simplu într-o listă de texte folosind un delimitator specificat. Este esențială pentru fluxurile de lucru care necesită divi...

2 min citire
Automation Components +3
Agent AI
Agent AI

Agent AI

Componenta Agent AI din FlowHunt îți împuternicește fluxurile de lucru cu capacități autonome de luare a deciziilor și de utilizare a instrumentelor. Folosește ...

3 min citire
AI Automation +4