Der Modus zur Erstellung von Workflows unterstützt Entwickler beim schnellen Aufbau von Intelligenz durch die Orchestrierung von Workflows, wobei Sie Module wie Modelle, Cues, Codes usw. per Drag & Drop ziehen und kombinieren können, um präzise und komplexe Geschäftsprozesse zu implementieren.
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Prozess Gebäude
Die Erstellung eines intelligenten Körper-Workflows mit visueller Orchestrierung ist so einfach wie das Ziehen von Sidebar-Kits auf die Leinwand und das Verknüpfen dieser Kits, um Pfade zu erstellen. Die Wencent Intelligent Body Platform bietet eine Reihe von Entwicklungskits zur Auswahl, darunter Ketten, Modelle, Cue-Words und mehr.
Entwicklungs-Kit
1. die Beschreibung des Kits
Kits sind die Bausteine eines visuellen Orchestrierungsprozesses. Sie bestehen aus Eingängen, Ausgängen und Parametern, die ihre Funktionalität definieren und eine bequeme und unkomplizierte Möglichkeit zum Aufbau von Intelligenzen bieten.
Bausatz Typ:
- Kette:Die Intelligenz wird zur Orchestrierung des Hauptprozesses verwendet, folgt der Reihenfolge der Kette und gibt nach der Ausführung die Ergebnisse aus; Die Plattform bietet eine Vielzahl von Typen, wie große Modellketten und Verzweigungsketten, um die Geschäftslogik von Intelligenzen auszudrücken.
- Einfache Bausätze: Alle Bausätze außer Ketten sind einfache Bausätze, die mit den entsprechenden Ketten verbunden werden können.Die Verbindung wird als Basiseigenschaft der Kette wirksam.
Betrieb des Bausatzes:
Während der Prozesserstellung sehen Sie Verbindungspunkte (blauer Kreis ○ oder lila Raute ◇), die mit einer oder beiden Seiten des Kits verbunden sind. Diese Verbindungen stellen die Verfügbarkeit von Verbindungen zu anderen Bausätzen dar, und Sie können Verbindungsdetails anzeigen, indem Sie den Mauszeiger über den Verbindungspunkt bewegen. Die violetten Rauten stellen Verbindungspunkte von Kette zu Kette dar, mit Eingängen auf der linken und Ausgängen auf der rechten Seite; die blauen Kreise stellen Verbindungspunkte von Kette zu anderem Kit oder von anderem Kit zu anderem Kit dar, mit Eingängen auf der linken und Ausgängen auf der rechten Seite.
Beispiel Beschreibung:
Wenn Sie ein großes Modellketten-Kit auswählen, sehen Sie blaue ○ und violette ◇ Verbindungspunkte. Sie zeigen an, dass das Kettenpaket Modell- und Stichwortsuiten als Eingänge akzeptiert, und das rote Sternchen * zeigt an, dass diese Art von Eingang angeschlossen werden muss; es akzeptiert auch Verbindungen zu anderen Ketten über den violetten ◇-Anschluss.
Das Symbol für den Kit-Status befindet sich in der oberen rechten Ecke der Kit-Karte. Nachdem die erforderlichen Verbindungen hergestellt, die Tests eingeleitet und die Validierung bestanden wurden, sollte der Status jeder validierten Suite grün sein; der Status einer Suite, bei der ein Fehler aufgetreten ist, wenn die Validierung fehlgeschlagen ist, sollte rot sein, und wenn Sie mit der Maus über den fehlgeschlagenen Status fahren, wird der erkannte Fehler angezeigt.
2) Bausatzliste
Bevor wir die einzelnen Kits im Detail durchgehen, sollten wir einige Begriffe klären, um die spezifischen Funktionen der Kits besser zu verstehen ~
- Eingehender Dialogverlauf: gemeinsames Konfigurationselement, das steuert, ob der historische Dialogverlauf als Kontext in das Modell übernommen werden soll oder nicht;
- Ausgabeschlüsselwörter: allgemeine Konfigurationselemente, Ausgabeergebnisse der aktuellen Kette, Sie können die
{variable_name}Das Format für die Angabe von Variablen, die in die nächste Kette übergeben werden sollen; - Standard-Variable:
{_input_}Diese Variable steht für die Benutzereingabe und kann für alle Kits innerhalb des Canvas wirksam werden.
| Bausatz-Klassifizierung | Bausatz Name | Kit Einführung | Beschreibung der Parameter |
|---|---|---|---|
| Ketten | Große Modellkette (LLMChain) | Large Model Chaining (LLMChain) kann mehrere Eingaben in Modellhinweise umwandeln und so die weitere Formatierung der Ausgaben unterstützen | 1) Anschlusspunkte für die Eingabe: Modelle, Stichwörter |
| Ketten | Große Modellkette (LLMChain) | 2) Ausgangsanschlusspunkt: keiner | |
| Ketten | Große Modellkette (LLMChain) | 3) Konfigurationselemente. | |
| Ketten | Große Modellkette (LLMChain) | Übergabe der Dialoghistorie: Schalter, der steuert, ob die historische Dialoghistorie als Kontext an das Modell übergeben werden soll oder nicht | |
| Ketten | Große Modellkette (LLMChain) | Ausgabeschlüsselwörter: nicht erforderlich, legen das Ausgabeergebnis der Kettenbeschreibung fest | |
| Ketten | Große Modellkette (LLMChain) | 4) Kettenverbindungspunkte: Es gibt Eingangs-/Ausgangsverbindungspunkte der Kette, die mit jeder anderen Kette verbunden werden können. | |
| Ketten | RouterChain | Die Hauptfunktion der RouterChain besteht darin, dynamisch die nächste aufzurufende Kette auszuwählen, die auf der Grundlage der Eingaben an verschiedene Unterketten weitergeleitet werden kann | 1) Anschlusspunkte für die Eingabe: Modelle, Stichwörter |
| Ketten | RouterChain | 2) Ausgangsanschlusspunkt: keiner | |
| Ketten | RouterChain | 3) Konfigurationselemente: | |
| Ketten | RouterChain | Übergabe der Dialoghistorie: Schalter, der steuert, ob die historische Dialoghistorie als Kontext an das Modell übergeben werden soll oder nicht | |
| Ketten | RouterChain | Ausgabeschlüsselwörter: nicht erforderlich, legen das Ausgabeergebnis der Kettenbeschreibung fest | |
| Ketten | RouterChain | 4) Kettenanschlusspunkte: | |
| Ketten | RouterChain | Anschlusspunkt für Ketteneingang: kann an jede andere Kette angeschlossen werden | |
| Ketten | RouterChain | Chain Output Connection Points: Es müssen Intents konfiguriert werden, jeder Intent entspricht einem Chain Output Connection Point | |
| Ketten | RouterChain | ||
| Ketten | RouterChain | Common Intent: erforderlich, unterstützt das Hinzufügen mehrerer Einträge. Wird verwendet, um verschiedene Entsprechungen von Absichten auszudrücken und die Zuordnung zu anderen Unterketten auf der Grundlage der Absicht vorzunehmen; | |
| Ketten | RouterChain | Default Intent: Erforderlich, wenn der gemeinsame Intent nicht getroffen wird, wird er mit dem Default Intent ausgeführt | |
| Ketten | RetrievalChain | RetrievalChain-Aufrufe von Dokumenten der Wissensbasis und Abfragen auf der Grundlage der Modellfähigkeit | 1) Input-Verbindungspunkte: Modell, Stichwort, Wissensbasis |
| Ketten | RetrievalChain | 2) Ausgangsanschlusspunkt: keiner | |
| Ketten | RetrievalChain | 3) Konfigurationselemente: | |
| Ketten | RetrievalChain | Übergabe der Dialoghistorie: Schalter, der steuert, ob die historische Dialoghistorie als Kontext an das Modell übergeben werden soll oder nicht | |
| Ketten | RetrievalChain | 4) Kettenanschlusspunkte: Es gibt Kettenanschlusspunkte für Ein- und Ausgänge, die mit jeder anderen Kette verbunden werden können. | |
| Ketten | ToolChain | ToolChain zum Aufrufen von Tools für Abfragen | 1) Eingang Anschlussstelle: Werkzeug |
| Ketten | ToolChain | 2) Ausgangsanschlusspunkt: keiner | |
| Ketten | ToolChain | 3) Konfigurationselemente: | |
| Ketten | ToolChain | Ausgabeschlüsselwörter: nicht erforderlich, legen das Ausgabeergebnis der Kettenbeschreibung fest | |
| Ketten | ToolChain | 4) Kettenanschlusspunkte: Es gibt Kettenanschlusspunkte für Ein- und Ausgänge, die mit jeder anderen Kette verbunden werden können. | |
| Ketten | AskChain | AskChain wird verwendet, um die Absicht zu spezifizieren und die Fragekomponente aufzurufen, um den Benutzer dazu anzuleiten, weitere Fragen zu stellen. | 1) Eingangsanschlusspunkte: Frageblasen |
| Ketten | AskChain | 2) Ausgangsanschlusspunkt: keiner | |
| Ketten | AskChain | 3) Konfigurationselemente: | |
| Ketten | AskChain | Obligatorischer Intent: obligatorisch, legt den Intent fest, den das Modell ausführen soll, nachdem der Benutzer die Zusatzfrage gemäß dem Leitfaden beantwortet hat; obligatorische Intents müssen innerhalb der Liste der Verzweigungskettenintents liegen, die sie verbinden, um sicherzustellen, dass der Inhalt der Antwort des Benutzers an den Hauptprozess zurückgegeben werden kann; | |
| Ketten | AskChain | 4) Kettenanschlusspunkte: | |
| Ketten | AskChain | Der Eingangsanschlusspunkt muss eine Verzweigungskette sein; | |
| Ketten | AskChain | Kein Anschlusspunkt am Ausgang; | |
| Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen | PromptTemplate | PromptTemplate wird verwendet, um Prompts zu erstellen und das Ausgabeformat zu definieren, das dem Modell als Richtlinie übergeben wird | 1) Eingangsanschlusspunkt: keiner |
| Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen | PromptTemplate | 2) Ausgangsverbindungspunkt: Kette (unterstützt große Modellkette, Verzweigungskette, Abrufkette) | |
| Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen | PromptTemplate | 3) Konfigurationselemente: | |
| Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen | PromptTemplate | Vorlage: erforderlich, Sie können Prompt-Vorlagen erstellen und Variablen zur Steuerung des Instruktionsmodells definieren. Variablen können zur Definition von Anweisungen, Fragen, Kontexten, Eingaben oder Beispielen für das Modell verwendet werden und können mit einem beliebigen Namen in geschweiften Klammern erstellt werden, z. B. `{variable_name}`. Sie dienen als Platzhalter für Textabschnitte, die leicht geändert werden können. (In einem interaktiven Ablauf kann die Standardvariable `{_input_}` als Chat-Eingabe des Benutzers verwendet werden). | |
| Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen | PromptTemplate | Ausgabeformat: Sie können das Ausgabeformat der Antwort festlegen, indem Sie den Inhalt mit dem json-Editor schreiben. | |
| Modelle | Modell des Literarischen Zentrums (ERNIE) | Wenxin Yiyin (ERNIE) ist ein wissensgestütztes großes Sprachmodell, das von Baidu veröffentlicht wurde. | 1) Eingangsanschlusspunkt: keiner |
| Modelle | Modell des Literarischen Zentrums (ERNIE) | 2) Ausgangsverbindungspunkt: Kette (unterstützt große Modellkette, Verzweigungskette, Abrufkette) | |
| Modelle | Modell des Literarischen Zentrums (ERNIE) | 3) Konfigurationselemente: | |
| Modelle | Modell des Literarischen Zentrums (ERNIE) | Modellname: das Modell, das für den aktuellen Prozess verwendet werden soll; derzeit sind ERNIE-bot, ERNIE-bot-turbo, ERNIE-bot 4 verfügbar: | |
| Modelle | Modell des Literarischen Zentrums (ERNIE) | Temperatur: d. h. je höher der Wert, desto zufälliger ist der Ausgabeinhalt; umgekehrt gilt: je niedriger der Wert, desto zielgerichteter und deterministischer ist der Ausgabeinhalt | |
| Modelle | Modell des Literarischen Zentrums (ERNIE) | Diversität: d.h. Top-P, je höher der Wert, desto spezieller der Output-Inhalt; umgekehrt, je niedriger der Wert, desto regelmäßiger der Output-Inhalt. | |
| Wissensdatenbank | Datensätze (VectorStore) | VectorStore für den Aufruf von Datendateien, die Sie hochgeladen und fertig verarbeitet haben, als Quelle für Modellabfragen | 1) Eingangsanschlusspunkt: keiner |
| Wissensdatenbank | Datensätze (VectorStore) | 2) Ausgangsanschlusspunkt: Suchkette | |
| Wissensdatenbank | Datensätze (VectorStore) | 3) Konfigurationselemente: | |
| Wissensdatenbank | Datensätze (VectorStore) | Datensatzauswahl: Sie können hier den hochgeladenen und erfolgreich verarbeiteten Datensatz auswählen oder auf "Neu" klicken, um zum Modul für die Datensatzverwaltung zu gelangen und einen neuen Datensatz hinzuzufügen. Beachten Sie, dass nur erfolgreich verarbeitete Datensätze in der Liste zur Auswahl angezeigt werden. | |
| Werkzeuge | HTTP-Anfrage-Werkzeug (RequestTool) | HTTP RequestTool zum Auslösen von Anfragen und zur Rückgabe von Ergebnissen | 1) Eingangsanschlusspunkt: keiner |
| Werkzeuge | HTTP-Anfrage-Werkzeug (RequestTool) | 2) Ausgangsanschlusspunkt: Werkzeugkette | |
| Werkzeuge | HTTP-Anfrage-Werkzeug (RequestTool) | 3) Konfigurationselemente: | |
| Werkzeuge | HTTP-Anfrage-Werkzeug (RequestTool) | Request Link: Erforderlich, URL der Anfrage | |
| Werkzeuge | HTTP-Anfrage-Werkzeug (RequestTool) | Anfragemethoden: Derzeit unterstützt die Plattform die Methoden GET und POST, weitere werden folgen! | |
| Werkzeuge | HTTP-Anfrage-Werkzeug (RequestTool) | Kopfzeilen: können als Schlüssel-Wert eingegeben werden | |
| Werkzeuge | HTTP-Anfrage-Werkzeug (RequestTool) | Abfrage: kann als Schlüsselwert eingegeben werden. | |
| Werkzeuge | HTTP-Anfrage-Werkzeug (RequestTool) | Body: kann über den json-Editor eingegeben werden | |
| Werkzeuge | Baidu-Suchwerkzeug (BaiduSearchTool) | Baidu SearchTool (BaiduSearchTool), zur Abfrage von Baidu-Suchergebnissen, Rückgabe von Ergebnistitel, Links, Zusammenfassung und anderen Inhalten | 1) Eingangsanschlusspunkt: keiner |
| Werkzeuge | Baidu-Suchwerkzeug (BaiduSearchTool) | 2) Ausgangsanschlusspunkt: Werkzeugkette | |
| Werkzeuge | Baidu-Suchwerkzeug (BaiduSearchTool) | 3) Konfigurationselemente: | |
| Werkzeuge | Baidu-Suchwerkzeug (BaiduSearchTool) | Suchbegriff: Erforderlich, geben Sie die Schlüsselwörter ein, die Sie für eine Baidu-Suche benötigen | |
| Interaktive Komponente für Sprechblasen (MessageUI) | Fragenblase (AskUI) | AskUI bietet eine Reihe von GUI-Komponenten, die den Benutzer auf intuitive Weise durch den Prozess des Fragenstellens führen. | 1) Eingangsanschlusspunkt: keiner |
| Interaktive Komponente für Sprechblasen (MessageUI) | Fragenblase (AskUI) | 2) Ausgangsanschlusspunkt: Fragekette | |
| Interaktive Komponente für Sprechblasen (MessageUI) | Fragenblase (AskUI) | 3) Konfigurationselemente: | |
| Interaktive Komponente für Sprechblasen (MessageUI) | Fragenblase (AskUI) | Component Selection: Erforderlich, zur Auswahl der zu verwendenden UI-Komponenten, derzeit nur "Selector", weitere Komponenten werden verbessert, bleiben Sie dran! | |
| Interaktive Komponente für Sprechblasen (MessageUI) | Fragenblase (AskUI) | Komponentenkonfiguration: Erforderlich, der Konfigurationsinhalt ist mit dem Komponententyp verbunden, führt nun die Selektorkonfiguration wie folgt ein: | |
| Interaktive Komponente für Sprechblasen (MessageUI) | Fragenblase (AskUI) | ||
| Interaktive Komponente für Sprechblasen (MessageUI) | Fragenblase (AskUI) | Titel: Probleme, die zusätzliche Benutzereingaben erfordern | |
| Interaktive Komponente für Sprechblasen (MessageUI) | Fragenblase (AskUI) | Optionen: Fügen Sie bis zu 6 Optionen hinzu, derzeit wird nur eine Auswahl unterstützt. | |
| Interaktive Komponente für Sprechblasen (MessageUI) | Fragenblase (AskUI) | Ausgabevariable: Erforderlich, legt den Variablennamen des Ausgabeergebnisses der Sprechblasenkomponente fest, auf den nachgelagert oder in der Eingabeaufforderungsvorlage verwiesen werden kann, Standardwert ist "Wert". | |
| Interaktive Komponente für Sprechblasen (MessageUI) | Fragenblase (AskUI) | Stichwortvorlagen: Sie können Stichwortvorlagen erstellen und Variablen zur Steuerung des Instruktionsmodells definieren. Variablen können verwendet werden, um Anweisungen, Fragen, Kontexte, Eingaben oder Beispiele für das Modell zu definieren, und sie können mit einem beliebigen Namen in geschweiften Klammern erstellt werden. (Zum Beispiel kann das Format `{Variablenname}` als Variable verwendet werden, und die Standardvariable `{_Eingabe_}` kann als Benutzereingabe für den Chat verwendet werden). |
3. beispielhafter Arbeitsablauf
Die folgenden Beispiele für Arbeitsabläufe sollen Ihnen helfen, die Zusammenhänge und Funktionen der einzelnen Pakete besser zu verstehen.
Einführungsszene
1) Verwenden Sie Modellketten, um aus Modellen und Stichwörtern Witze zu generieren.
Standard-Variable{_input_}Um Benutzereingaben zu erhalten, können Sie das Prompt-Wort in der{_input_}um festzulegen, wie das Modell bestimmte Inhalte auf der Grundlage von Benutzereingaben ausgibt.
2) Aufbau eines mysql-Wissensabfrageassistenten unter Verwendung von Abfrageketten mit ausgehenden Datensätzen und Modellfunktionen
erweiterte Szene
1) Aufbau eines Wetterabfrageassistenten unter Verwendung großer Modellketten und Werkzeugketten
Datenübertragung zwischen mehreren Ketten durch Ausgabeschlüsselwörter: eine nachgeschaltete Kette kann auf die Ausgabe einer vorgeschalteten Kette über die Ausgabeschlüsselwörter der vorgeschalteten Kette zugreifen;
Hinweis: Ausgabeschlüsselwörter können nur in zwei benachbarten Ketten übergeben werden
2) Verwenden Sie mehrere Modellketten, um einen Scherzgenerator zu erstellen, der ein bestimmtes Format ausgeben kann
- Geben Sie das Format an, in dem der Inhalt des Witzes ausgegeben werden soll, indem Sie die Funktion Ausgabeformat in der Prompt-Vorlage verwenden;
- Nachgelagerte Ketten, die auf vorgelagerte Multivariablen verweisen, können mit der outputKey-Kombination kombiniert werden. Syntax zur Ermittlung der
3) Verwenden Sie Verzweigungs- und Frageketten, um einen umfassenden Assistenten zu erstellen, der Inhalte entsprechend den verschiedenen Benutzerintentionen ausgeben kann.
- Die Verzweigungskette kann mit mehreren Intents konfiguriert werden, und wenn der Benutzer einen Treffer-Intent eingibt, wird die entsprechende Verzweigung ausgeführt; ein Standard-Intent wird ausgeführt, wenn ein nicht vorhandener Intent erkannt wird;
- Frageketten können mit Selektorblasenstilen verbunden werden, und wenn der Benutzer die Interaktion abschließt, wird die mit der Verzweigungskette verbundene Zwangsabsicht direkt ausgeführt.
Prozessprüfung
Mit dem Testablauf soll überprüft werden, ob das Kit vollständig konfiguriert und der Pfad korrekt aufgebaut ist. Sobald der Test erfolgreich war, können Sie im Vorschaubildschirm eine Chat-Nachricht senden und den Smartbody ausführen, um die Ergebnisse zu überprüfen.
Wenn die Fehlermeldung angezeigt wird, bedeutet dies, dass im aktuellen Canvas ein Build-Fehler vorliegt. Sie können ihn entsprechend der Meldung und dem "Development Kit"-Dokument ändern, und Sie müssen den Test erneut durchführen, um zu überprüfen, ob der Fehler nach der Änderung behoben ist oder nicht.
Testprobleme im Canvas werden alle im Fehlerbericht gespeichert, und behobene Fehler werden automatisch gelöscht.
Vorschauen
Die Chat-Schnittstelle bietet eine freundliche Erfahrung bei der Interaktion mit Intelligenzen, die das tatsächliche Szenario eines Dialogs zwischen einem Nutzer und einem intelligenten Körper simulieren und ein echtes Feedback erhalten kann.
Die Vorschau wird erst unterstützt, wenn der Test erfolgreich war. Liegt ein Fehlerbericht für den aktuellen Test vor oder wurde der Test nicht validiert, ist die Vorschau nicht verfügbar.
Hinweis: Jeder erfolgreiche Test kann 8 Stunden lang in der Vorschau angezeigt werden. Danach müssen Sie den Test erneut anklicken, um die Vorschau zu starten.
