【文心智能体】通过低代码工作流编排创建应用《挑战奥运问答拿奖牌》

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这是《文心智能体平台》系列文章,每篇文章将以博主理解的角度展开讲解。
温馨提示:博主能力有限,理解水平有限,若有不对之处望指正!

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背景

前段时间是奥运会,加上文心智能体平台开启奥运相关智能体创作比赛。
因此,基于上面创建了一个关于奥运答题的智能体,不仅能够快速了解运动员信息,还能参赛,何乐不为呢。
这里通过低代码工作流编排的方式去创建,使用了大模型链和工具链的方式实现。
目前文心智能体平台已经逐步下线低代码功能,改为了工作流,这里也小小记录下。

整体界面

大模型链、工具链
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大模型链

大模型链(LLMChain)是一种链式结构,它将多个输入转化为模型提示,并可进一步格式化输出。
拥有提示词、模型两个重要属性,提示词非必填,模型是必选。
可设置开关是否传入对话历史记录。可设置输出关键词output_key。在这里插入图片描述

提示词

提示词模板(PromptTemplate)用于创建提示并定义输出格式,作为指令提供给模型。
提示词节点拥有模板属性,可编辑填写,必填选项。
同时也可设置输出格式,定义大模型输出包含的一些json格式关键词,结合输出关键词使用,比如:result.name。
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  • 模板

你的目的是取出上下文guid值,没有就默认为空。

  • 输出格式
[
    {
        "key":"guid",
        "description":"上下文的guid值"
    }
]

模型

文心一言(ERNIE)是百度发布的知识增强大语言模型。
模型名称提供了:Ernie-Bot、Ernie-Bot-Turbo、Ernie-Bot-4。
多样性(Temperature)设置默认的0.9、采样范围(Top-P)设置默认的0.8
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工具链

工具链(ToolChain)可调用工具进行查询。
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HTTP请求工具

HTTP请求工具(RequestTool),用于发起请求并返回结果。
如果纯使用http请求工具,那么返回的数据就是显示的数据。
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逻辑说明

通过大模型链实现上下文值的解析,提取http请求返回的guid值。
默认由http请求返回guid值,用于标识唯一用户。
具体实现逻辑由API后端进行实现出题和答题操作。

IP唯一标识用户

由于大模型的传入历史对话历史非常不稳定,无法确保guid值得短时间内唯一。
因此还是沿用刚开始得IP值来作为用户唯一标识。

体验效果

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总结:温故而知新,不同阶段重温知识点,会有不一样的认识和理解,博主将巩固一遍知识点,并以实践方式和大家分享,若能有所帮助和收获,这将是博主最大的创作动力和荣幸。也期待认识更多优秀新老博主。

### 使用文心智能平台创建工作流智能 #### 创建工作流基础设置 在文心智能平台创建一个新的工作流时,需要遵循特定的命名规则。工作流名称应当以英文字母开头,并且只允许使用英文字符、下划线和数字[^3]。 ```python workflow_name = "exampleWorkflow_1" ``` #### 描述工作流用途与逻辑 对于每一个新建的工作流而言,提供详细的描述至关重要。这不仅有助于其他开发者理解该工作的应用场景及其核心能力,而且这些信息会被当作提示词来指导大模型理解和调用相应的工作流。 ```plaintext description = """ This workflow is designed to handle Olympic athlete information queries. It integrates multiple data sources and provides users with detailed profiles of athletes, including their achievements, personal records, etc., through an intuitive interface. """ ``` #### 构建工作流组件 利用可视化编辑器连接不同模块,形成稳定可靠的数据处理管道。例如,在构建奥运查询智能的过程中,可以通过拖拽方式添加如下几个主要环节: - **信息检索引擎**:配置搜索引擎参数以便高效查找目标资料; - **自然语言处理单元**:解析并转换原始文本成结构化输出; - **多模态交互界面**:设计友好的前端页面供最终呈现结果给访客查看。 #### 实现联网搜索功能 为了让智能具备实时获取最新资讯的能力,可以在适当位置嵌入网络爬虫或者API接口调用来补充本地存储之外的信息。当遇到未知领域的问题时,这种机制可以帮助智能迅速定位权威解答来源[^2]。 ```json { "search_module": { "type": "web_search", "params": { "query_template": "{{athlete_name}} latest news", "source_priority": ["sports_news", "official_websites"] } } } ``` #### 自动追问策略设定 为了提高用户验质量,还可以引入自动提问的功能。即每当给出一次回应之后,系统会依据当前上下文环境自动生成若干个可能感兴趣的后续话题选项让用户选择继续深入探讨的方向。 ```yaml auto_follow_ups: - template: "What do you want to know more about {{current_topic}}?" conditions: confidence_score >= 0.8 AND user_engagement_level > medium ```
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