springboot 解决跨域问题

在控制层的类或者方法加上注解@CrossOrigin

下面是示例:

@Controller
@RequestMapping(value = "/user")
@CrossOrigin
public class UserController {

    @Autowired
    private UserService userService;

    @ResponseBody
    @RequestMapping(value = "/info",method = RequestMethod.GET)
    public Object USER(){
        return userService.getUser();
    }
}
<think>嗯,用户想了解如何使用Dify创建一个优先根据知识库回答的chatflow,并且需要给出DSL示例。首先,我需要确认Dify的功能是否支持这样的配置。Dify作为一个AI应用开发平台,通常允许用户集成知识库到聊天流程中,所以应该可行。 接下来,用户提到的“优先根据知识库回答”意味着当用户提问时,系统应首先检索知识库中的相关内容,如果找到匹配的信息,就基于该信息生成回答;如果找不到,再调用基础的AI模型。这涉及到流程中的条件判断,需要DSL来定义这些步骤。 然后,我需要回忆Dify的DSL结构。通常,DSL(领域特定语言)会包含触发条件、节点、动作、跳转逻辑等元素。可能需要定义开始节点、知识库检索节点、条件判断节点、回答生成节点和备用回答节点。 还要考虑如何将知识库检索结果作为优先级。可能需要设置一个条件,判断知识库返回的内容是否有效或相关度是否超过某个阈值。如果满足条件,则使用知识库内容生成回答;否则,调用基础模型。 另外,确保DSL语法正确,比如节点之间的连接、条件的表达式、变量的引用等。例如,使用类似{% if ... %}的条件语句,以及如何引用知识库检索的结果变量。 可能还需要考虑错误处理,比如知识库检索失败时的回退机制。同时,保持结构清晰,每个节点有明确的功能,流程逻辑连贯。 最后,给出一个具体的DSL示例,用代码块展示结构,并解释每个部分的作用,确保用户能够理解如何修改和扩展。需要提醒用户替换其中的占位符,如API密钥、知识库ID等,并根据实际需求调整条件阈值和提示词。 检查是否有遗漏点,比如是否需要处理多轮对话、上下文保持等,但根据用户问题,可能暂时不需要涉及太复杂的流程。确保回答符合之前提到的系统级指令,如使用正确的中文、LaTeX格式(虽然这个问题可能用不到数学公式,但如果有变量或代码块,需要正确标注)。 总结步骤:确认需求可行,规划流程结构,定义DSL节点和条件,编写示例,解释各部分,注意事项提示。</think>我将为您分步介绍如何使用Dify创建优先基于知识库回答的Chatflow,并提供一个DSL示例: 一、核心实现逻辑 1. 优先级机制: - 优先检索知识库 - 当知识库匹配度>阈值时使用知识库内容 - 低匹配度时调用基础模型 - 异常时提供默认回复 2. 流程节点设计: 用户输入 → 知识库检索 → 匹配度判断 → 生成回答 → 输出 二、DSL示例(JSON格式) ```json { "version": "1.0", "workflow": { "trigger": { "type": "message", "conditions": { "event_type": "message.new" } }, "nodes": [ { "id": "start", "type": "start", "next": "knowledge_retrieval" }, { "id": "knowledge_retrieval", "type": "knowledge_search", "settings": { "knowledge_base_id": "YOUR_KB_ID", "top_k": 3, "score_threshold": 0.65 }, "next": "decision_node" }, { "id": "decision_node", "type": "condition", "conditions": [ { "expression": "{{ knowledge_retrieval.results | length > 0 }}", "next": "generate_with_knowledge" }, { "expression": "default", "next": "generate_base_model" } ] }, { "id": "generate_with_knowledge", "type": "llm", "settings": { "model": "gpt-3.5-turbo", "prompt": "基于以下内容回答:\n{{ knowledge_retrieval.results | join('\n') }}\n\n问题:{{ input }}" }, "next": "output_response" }, { "id": "generate_base_model", "type": "llm", "settings": { "model": "gpt-3.5-turbo", "prompt": "请回答:{{ input }}" }, "next": "output_response" }, { "id": "output_response", "type": "message", "settings": { "content": "{{ generate_with_knowledge.response | default(generate_base_model.response) }}" } } ] } } ``` 三、关键配置说明 1. 知识库参数: ```json "knowledge_base_id": "替换为实际ID", "top_k": 3, // 返回最多3条结果 "score_threshold": 0.65 // 相似度阈值 ``` 2. 提示词优化技巧: - 添加约束条件: $$ \text{若答案不在知识库中,需明确告知"根据现有资料无法回答"} $$ - 引用格式: ```prompt 请按此格式回答: 【参考内容】 {{ 知识库内容 }} 【正式回答】 {{ 生成回答 }} ``` 四、调试建议 1. 测试不同阈值(0.6-0.75)对准确率的影响 2. 监控知识库命中率指标: $$ \text{命中率} = \frac{\text{知识库回答数}}{\text{总请求数}} \times 100\% $$ 3. 使用测试用例验证边界条件 五、扩展能力 1. 添加缓存层减少重复检索 2. 实现多级阈值策略: - 0.8以上:直接使用 - 0.6-0.8:组合模型生成 - 0.6以下:纯模型生成 实际部署时,建议通过Dify的测试工具进行流程验证,逐步优化阈值和提示词模板。
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