Prompt
为LLM创建包含动态变量的提示模板，支持{input}、{human_input}、{context}、{chat_history}、{system_message}等字段。
概述
此工作流实现了一个简单的检索增强生成（RAG）聊天机器人，借助实时Google搜索从互联网检索最新信息——特别是可以自定义将所有搜索限定在某一个特定域名。主要目标是创建一个能够利用在线最相关、最新内容回答用户问题的聊天机器人，非常适用于静态知识库无法满足需求的场景。
关键组件与流程
该工作流由多个模块化区块组成，每个区块代表一项特定功能。以下是该流程的结构与功能解析：
| 组件 | 作用 |
|---|---|
| 聊天输入 | 接收用户的提问与聊天消息。 |
| 聊天历史 | 维护对话历史，为上下文相关的回复提供支持。 |
| 查询扩展 | 将用户输入释义为多种备选查询，提升搜索覆盖面。 |
| Google搜索 | 在可自定义域名前缀的限制下，执行Google搜索。 |
| URL检索器 | 提取Google搜索返回的URL内容。 |
| 提示模板 | 构建给语言模型的上下文、用户输入和历史记录。 |
| OpenAI LLM | 使用语言模型（如GPT-3/4）生成回复。 |
| 生成器 | 用提示和上下文调用LLM生成答案。 |
| 聊天输出 | 向用户展示机器人的回复。 |
| 按钮组件 | 为用户提供一键尝试的示例问题。 |
| 聊天开启触发器 | 初始化对话并填充快速开始按钮。 |
工作流运行方式
当用户打开聊天窗口时，聊天开启触发器被激活。这将初始化聊天界面，并显示若干按钮组件，其中包含示例问题（如“what dinosaur has 500 teeth?”）。用户点击按钮或通过聊天输入输入自定义消息后，流程如下：
查询扩展：用户输入被释义为多个版本，以最大化检索相关搜索结果的概率。
Google搜索：将扩展后的查询发送至Google搜索。默认情况下，搜索被限定在特定域名（由
query_prefix字段设置，如site: www.YOURDOMAIN.com），让机器人专注于您自己的网站或任何可信来源。URL检索器：该流程将以完整文档形式检索排名靠前的搜索结果（URL）内容。
提示组装：检索到的内容、用户输入与聊天历史通过提示模板组件组合，为答案提供丰富的上下文。
语言模型生成：将组装好的提示发送至OpenAI LLM，生成连贯且上下文相关的回复。
响应输出：通过聊天输出将生成的答案展示给用户。
示例用例流程
- 用户打开聊天：欢迎消息与三个示例问题按钮出现。
- 用户点击“when is mother’s day 2024?”：该问题会立即显示在聊天输出中（即时反馈）。
- 工作流依次进行查询扩展、搜索、内容检索、提示组装和LLM生成，最后将答案显示出来。
为什么这个流程很有用
- 实时知识：机器人可用互联网或指定域名上的最新信息进行答疑。
- 领域限定：通过自定义
query_prefix，确保机器人仅从您的可信网站或知识库获取信息，提高答案可靠性。 - 上下文感知：在提示中包含聊天历史和检索内容，实现多轮对话下的定制化和上下文相关回答。
- 可扩展与自动化：模块化设计易于扩展或适配不同领域，支持在多个主题或网站上的大规模部署。
- 用户体验：快速开始按钮与即时反馈让终端用户易于上手。
工作流总结表
| 步骤 | 描述 |
|---|---|
| 用户输入 | 用户输入问题或点击快速开始按钮 |
| 查询扩展 | 输入被释义以扩大搜索覆盖面 |
| Google搜索 | 在指定域名范围内执行Google搜索 |
| URL内容检索 | 获取排名靠前的搜索结果内容 |
| 提示构建 | 用户输入、搜索结果和聊天历史合并为提示 |
| LLM生成 | OpenAI LLM利用完整上下文生成回复 |
| 输出 | 回复展示给用户 |
个性化定制
- 若需让机器人专注于您的自有域名，请在Google搜索组件中修改
query_prefix字段（如site: www.YOURDOMAIN.com）。 - 可通过按钮组件添加或更改示例问题，为用户带来更贴合需求的体验。
理想应用场景
- 始终基于您最新文档或网页内容答疑的客户支持机器人。
- 仅限于公司内网或支持门户的内部知识助手。
- 必须始终引用或依赖外部权威来源（如合规或准确性要求）的聊天机器人。
通过自动化搜索、检索与答复生成流程，该工作流节省了人工查找时间，并确保用户始终获得最新、最相关的信息。