
查询扩展
FlowHunt 的查询扩展通过查找同义词、修正拼写错误,确保用户查询得到一致且准确的响应,从而提升聊天机器人的理解能力。...
组件描述
后续问题组件旨在帮助用户根据提供的上下文、回答和对话历史,生成有洞察力的后续问题。这一功能在需要加深对主题理解或澄清疑问的 AI 工作流中尤为有价值,比如聊天机器人、辅导系统或知识探索工具等。
该组件接收一段输入文本(通常是用户的问题或陈述),并利用语言模型生成一系列用户应当追问以获得更深层或更清晰理解的问题。它还可以结合当前聊天历史、上下文和先前的回答,生成更精准、相关性更高的问题。
该组件支持多个输入字段,其中部分为必填,部分为可选。如下所示:
输入项名称 | 类型 | 必填 | 说明 |
---|---|---|---|
输入文本 | 字符串(消息) | 是 | 生成后续问题所依据的主要文本输入(用户查询或陈述)。 |
聊天历史 | InMemoryChatMessageHistory | 否 | 对话历史,有助于模型生成更有针对性的后续问题。 |
LLM | BaseChatModel | 否 | 用于问题生成的语言模型。 |
回答 | 字符串(消息) | 否 | 对输入文本的回答,可提升后续问题的相关性。 |
上下文 | 字符串(消息) | 否 | 生成更聚焦问题的额外上下文。 |
问题数量 | 整数 | 是 | 指定生成多少个后续问题。默认为 5。 |
系统消息 | 字符串 | 否 | 可选的系统级消息,用于修改或引导发送给语言模型的提示信息。 |
功能特性 | 优势 |
---|---|
上下文感知 | 生成更相关的问题 |
模型无关性 | 可兼容不同的大型语言模型 |
输出可定制 | 可控制问题数量及风格 |
历史集成 | 考虑先前的对话内容 |
集成后续问题组件,可让您的 AI 工作流变得更加互动、信息丰富且易于使用。
它会根据用户输入、上下文和聊天历史生成相关的后续问题,帮助用户更深入地探索话题。
可以,您可以根据需要设置生成后续问题的数量。
会,结合聊天历史可帮助组件生成更精准、有上下文相关性的后续问题。
您可以在 FlowHunt 中连接任何受支持的大型语言模型(LLM)来进行问题生成。
建议在需要引导用户深入理解或进一步提问的流程中使用,比如研究助手、客户支持机器人或教育类聊天机器人。
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