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做混剪素材下载网站,网站被k申述,上海快速建站平台,上海建站网络公司此智能体简单但实用#xff0c;它构建一个集成会话管理、知识库检索与大模型推理的智能对话系统。传入一本小说文档#xff0c;就能帮你解答关于小说的一切问题。 一、工作流整体概览 核心是一条典型的对话工作流#xff0c;工作流思路#xff1a;接收用户输入 → 管理会…此智能体简单但实用它构建一个集成会话管理、知识库检索与大模型推理的智能对话系统。传入一本小说文档就能帮你解答关于小说的一切问题。一、工作流整体概览核心是一条典型的对话工作流工作流思路接收用户输入 → 管理会话上下文 → 检索相关知识 → 调用大模型生成回答。二、分步教学详解步骤1开始节点默认的【开始】节点工作流的起点触发后续流程。默认输入【USER_INPUT】接收用户发送的文本内容作为本次处理的查询主体query。这里是整个工作流的输入来源通常需在前端界面中配置输入框组件与之绑定。默认输入【CONVERSATION_NAME】设置或传递当前会话的唯一标识。在多轮对话中该名称用于区分不同用户或不同对话线程。步骤2会话管理节点【查询会话历史】根据conversationName检索该会话之前的对话记录messageList。这一步是关键它让AI能够理解上下文实现连贯的多轮对话。要先创建知识库上传小说文档步骤3知识库检索【知识库检索】节点利用用户当前的query在已关联的知识库中进行语义检索。这里会返回与问题相关的知识片段为后续大模型提供准确、专业的信息支持避免【凭空捏造】。注意最小匹配度的意思是0.01表示完全不相关10.99表示完全匹配与查询意图100%一致步骤4大模型调用与推理节点【大模型】这是工作流的核心处理单元。输入整合之前的query、历史对话messageList、以及知识库检索结果。处理大模型基于全部输入信息进行推理生成回答的思考过程reasoning_content和最终回复内容。特色功能【思考深度调节】此处可通过参数如示例中的【豆包:1.6思考深度调节】控制模型思考的复杂度和细致度。数值越高模型可能表现得更深入、更周全但响应时间也可能相应增加。步骤5输出与返回节点【outputList】整理并输出最终的回复内容。通常包括模型生成的自然语言答案可选的可解释性内容如引用来源、简要推理说明输出结果最终返回给用户完成一次完整的交互。试运行成功后点击发布。步骤6智能体创建一个智能体绑定刚刚发布的对话流。人设就让它输出对话流的结果就行。开场白略微写一下。测试无误后点击发布。小记测了多次80%满意因为问他“多少次”、“第几次”发生的事情时【数据库检索】节点的输出提取到的内容不完善原因一是只能检索到20条原因二是时间顺序好像不存在。导致大模型由于拿到的输入不完全正确输出也差点意思如图问韩立跟南宫婉见面的场景有哪些检索了20条内容大模型输出就5条继续追问我要她俩见面的全部场景倒反天罡只给了我4个场景除此之外不问关于次数的问题都还挺好的人物关系捋得很清coze的知识库检索应该加一些功能还有知识库录入的分段感觉还可以更智能比如识别章节目录啥的而不是只有几级标题。