Frågedekomposition
Uppgiftsdekomposition bryter ner komplexa frågor i mindre del-frågor, vilket hjälper AI-chattbottar att leverera mer exakta och fokuserade svar.
Komponentbeskrivning
Så fungerar Frågedekomposition-komponenten
Frågedekompositionskomponent
Frågedekomposition är en flödeskomponent som är utformad för att öka precisionen och effektiviteten i AI-drivna arbetsflöden genom att bryta ner komplexa inmatade frågor till separata, hanterbara del-frågor. Denna process hjälper till att säkerställa att varje aspekt av användarens ursprungliga fråga besvaras, vilket leder till mer noggranna och utförliga svar.
Vad gör denna komponent?
Den primära funktionen för frågedekompositionskomponenten är att ta emot en text—vanligtvis en komplex eller mångfacetterad fråga—och dela upp den i flera alternativa eller mindre del-frågor. Dessa del-frågor representerar de individuella informationsbitar som behöver lösas för att kunna besvara den ursprungliga frågan helt och hållet. Detta arbetssätt är särskilt användbart i situationer där en fråga är bred, oklar eller består av flera sammanflätade delar.
Nyckelfunktioner och indata
| Inputnamn | Typ | Obligatorisk | Beskrivning |
|---|---|---|---|
| Input Text | Message | Ja | Den huvudsakliga texten eller frågan som du vill dela upp i flera alternativa frågor. |
| Chat History | InMemoryChatMessageHistory | Nej | Tidigare chattmeddelanden för att ge kontext till genereringen av mer precisa del-frågor. |
| LLM (Model) | BaseChatModel | Nej | Språkmodellen som används för att generera alternativa frågor. |
| Include Original Query | Boolean | Nej | Alternativ för att inkludera den ursprungliga frågan i listan över alternativa frågor. |
| System Message | String | Nej | Ytterligare systeminstruktion som kan läggas till prompten för att anpassa beteendet. |
- Input Text (obligatorisk): Texten som ska analyseras och delas upp. Detta är användarens huvudsakliga fråga.
- Chat History: (valfritt) Om tillgänglig kan tidigare konversation användas för att förbättra relevansen och precisionen i de genererade del-frågorna.
- LLM (Model): (valfritt) Ange vilken stor språkmodell (LLM) som ska användas för dekompositionsprocessen, vilket möjliggör flexibel integrering med olika AI-modeller.
- Include Original Query: (avancerat, valfritt) Styr om utdata även ska inkludera den ursprungliga frågan tillsammans med de genererade del-frågorna.
- System Message: (avancerat, valfritt) Gör det möjligt att lägga till ett anpassat systemmeddelande för att styra utdata eller ge ytterligare instruktioner till modellen.
Utdata
- Message: Komponentens utdata är ett meddelandeobjekt som innehåller listan över alternativa frågor eller del-frågor. Detta kan användas som indata för nedströms AI-bearbetningssteg, såsom separata svar, sökning eller vidare analys.
Varför är detta användbart?
Frågedekomposition är värdefullt i komplexa AI-arbetsflöden där enskilda frågor kan omfatta flera ämnen eller kräva stegvis resonemang. Genom att dela upp frågor kan du:
- Säkerställa att alla delar av en komplex fråga adresseras.
- Underlätta mer exakt sökning eller informationshämtning.
- Möjliggöra modulär, steg-för-steg-bearbetning i AI-pipelines.
- Förbättra transparensen och förklarbarheten i AI-genererade svar.
Exempel på användningsområden
- Kundsupport: Dela upp en lång kundförfrågan i enskilda ärenden för mer målinriktade svar.
- Forskningshjälp: Bryta ner en bred forskningsfråga i specifika delämnen för mer fokuserad litteratursökning.
- Stegvis resonemang: Förbereda frågor till AI-agenter som kräver sekventiell problemlösning eller planering.
Sammanfattningstabell
| Funktion | Beskrivning |
|---|---|
| Input | Komplext användarfråga (text) |
| Output | Lista med alternativa/del-frågor (som ett meddelandeobjekt) |
| Kontextstöd | Ja (via chatt-historik) |
| Modellval | Ja (anpassningsbar LLM kan anges) |
| Avancerade alternativ | Inkludera ursprunglig fråga, anpassat systemmeddelande |
Genom att integrera frågedekomposition i ditt AI-arbetsflöde möjliggör du smartare och mer uppdelad hantering av komplexa frågor, vilket leder till bättre resultat och en förbättrad användarupplevelse.
Vanliga frågor
- Vad är komponenten för frågedekomposition?
Frågedekomposition bryter ner komplexa och sammansatta frågor till enkla del-frågor som är lättare att hantera. På så sätt kan den ge mer detaljerade och fokuserade svar.
- Vad händer om jag inte använder frågedekomposition?
Frågedekomposition är inte nödvändig för alla Flows. Dess huvudsakliga användning är för att skapa kundservicebottar och andra användningar där inmatningen kräver ett steg-för-steg-sätt till komplexa frågor. Att använda uppgiftsdekomposition säkerställer detaljerade och mycket relevanta svar. Utan den kan botten ge vaga svar.
- Vad är skillnaden mellan frågeexpansion och frågedekomposition?
Båda hjälper botten att förstå frågan bättre. Frågedekomposition tar komplexa eller sammansatta frågor och bryter ner dem i mindre hanterbara steg. Frågeexpansion å andra sidan, kompletterar ofullständiga eller felaktiga frågor, så att de blir tydliga och kompletta.
Prova frågedekomposition med FlowHunt
Börja bygga smartare AI-chattbottar och automatisera komplexa frågor med FlowHunt’s frågedekompositionskomponent.