Wenxin Intelligent Body Tutorial: (II) Flujo de trabajo para crear un cuerpo inteligente

Tutoriales prácticos sobre IAActualizado hace 12 meses Círculo de intercambio de inteligencia artificial

1.8K 00

工作流创建模式支持开发者通过编排工作流的方式快速构建智能体，您可以通过拖拽和组合模型、提示词、代码等模块，实现准确的、复杂的业务流程。
戳此观看视频课程《工作流开发智能体实战》.

establecer

登录平台后，从左侧点击"创建智能体"，通过右上角工作流创建按钮立即创建。

在面板中填写名称和简介，并上传头像图片，即可完成创建。

流程搭建

使用可视化编排创建智能体工作流非常简单，将侧边栏套件拖到画布上并将它们连接在一起以创建通路。文心智能体平台提供了一系列开发套件可供选择，包括链、模型、提示词等。

开发套件

1.套件说明

套件是可视化编排流程的构建块。它们由定义其功能的输入、输出和参数组成，为构建智能体提供了一种方便、直接的方法。

套件类型：

链：用于编排主流程，智能体将遵循链的顺序执行后输出结果； 平台提供大模型链、分支链等多种类型，用于表达智能体的业务逻辑。
普通套件：除链外所有套件均为普通套件，可以与对应的链连接，连接后将生效为链的基础属性.

套件操作：

在流程创建过程中，您会注意到连接到套件一侧或两侧的连接点（蓝色圆形 ○ 或紫色菱形 ◇ ）。这些连接点代表连接到其他套件的可用性，将鼠标悬停在连接点上可查看连接详细信息。其中紫色菱形代表链与链的连接点，左侧为输入，右侧为输出；蓝色圆形代表链与其他套件，或其他套件之间的连接点，左侧为输入，右侧为输出。

示例说明：

如果您选择一个大模型链套件，您将看到蓝色 ○ 和紫色 ◇ 连接点。它们表明该链套件接受模型和提示词套件作为输入，红色星号 * 表示必须连接该类型的输入；同时接受与其他的链通过紫色 ◇ 连接。

套件卡片的右上角为套件状态图标。在建立必要的连接，发起测试并验证通过后，每个已验证套件的状态应呈绿色；当验证失败时遇到错误的套件的状态应呈红色，将鼠标悬停在失败状态上可显示检测到的错误。

2.套件列表

在详细了解每个套件之前，先来明确一些概念，以便于更好地理解套件的具体功能～

传入对话历史记录：常见配置项，控制是否要将历史对话记录传入模型作为上下文；
输出关键词：常见配置项，当前链的输出结果，您可以通过 {variable_name} 的格式表达希望传入下个链的变量们；
默认变量：{_input_}代表用户输入，此变量可以生效于画布内所有套件。

套件分类	套件名称	套件简介	Descripción de los parámetros
链（Chains）	大模型链（LLMChain）	大模型链（LLMChain）可以将多个输入转化为模型提示，支持进一步格式化输出	1）输入连接点：模型、提示词
链（Chains）	大模型链（LLMChain）		2）输出连接点：无
链（Chains）	大模型链（LLMChain）		3）配置项:
链（Chains）	大模型链（LLMChain）		传入对话历史记录：开关，控制是否要将历史对话记录传入模型作为上下文
链（Chains）	大模型链（LLMChain）		输出关键词：非必填，设置链的输出结果说明
链（Chains）	大模型链（LLMChain）		4）链连接点：有链输入/输出连接点，可以与其他任意链相连。
链（Chains）	分支链（RouterChain）	分支链（RouterChain）的主要功能是动态选择下一个要调用的链，可以根据输入内容路由到不同的子链	1）输入连接点：模型、提示词
链（Chains）	分支链（RouterChain）		2）输出连接点：无
链（Chains）	分支链（RouterChain）		3）配置项：
链（Chains）	分支链（RouterChain）		传入对话历史记录：开关，控制是否要将历史对话记录传入模型作为上下文
链（Chains）	分支链（RouterChain）		输出关键词：非必填，设置链的输出结果说明
链（Chains）	分支链（RouterChain）		4）链连接点：
链（Chains）	分支链（RouterChain）		链输入连接点：可以与其他任意链相连
链（Chains）	分支链（RouterChain）		链输出连接点：需要配置意图，每个意图对应一个链输出连接点
链（Chains）	分支链（RouterChain）
链（Chains）	分支链（RouterChain）		普通意图：必填，支持添加多条。用来表达不同的意图对应关系，基于意图分流到其他子链；
链（Chains）	分支链（RouterChain）		默认意图：必填，未命中普通意图时，将按默认意图执行
链（Chains）	检索链（RetrievalChain）	检索链（RetrievalChain）可调用知识库文件，并基于模型能力进行查询	1）输入连接点：模型、提示词、知识库
链（Chains）	检索链（RetrievalChain）		2）输出连接点：无
链（Chains）	检索链（RetrievalChain）		3）配置项：
链（Chains）	检索链（RetrievalChain）		传入对话历史记录：开关，控制是否要将历史对话记录传入模型作为上下文
链（Chains）	检索链（RetrievalChain）		4）链连接点：有链输入/输出连接点，可以与其他任意链相连
链（Chains）	工具链（ToolChain）	工具链（ToolChain）可调用工具进行查询	1）输入连接点：工具
链（Chains）	工具链（ToolChain）		2）输出连接点：无
链（Chains）	工具链（ToolChain）		3）配置项：
链（Chains）	工具链（ToolChain）		输出关键词：非必填，设置链的输出结果说明
链（Chains）	工具链（ToolChain）		4）链连接点：有链输入/输出连接点，可以与其他任意链相连
链（Chains）	提问链（AskChain）	提问链（AskChain）用于指定意图，调用提问组件引导用户补充提问	1）输入连接点：提问气泡
链（Chains）	提问链（AskChain）		2）输出连接点：无
链（Chains）	提问链（AskChain）		3）配置项：
链（Chains）	提问链（AskChain）		强制意图：必填，设置用户按照引导完成补充提问后，模型应该执行的意图；强制意图必须在其连接的分支链意图列表内，以保证用户回复的内容可以回到主流程；
链（Chains）	提问链（AskChain）		4）链连接点：
链（Chains）	提问链（AskChain）		输入连接点必须为分支链；
链（Chains）	提问链（AskChain）		无输出连接点；
提示词（Prompts）	提示词模板（PromptTemplate）	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	1）输入连接点：无
提示词（Prompts）	提示词模板（PromptTemplate）		2）输出连接点：链（支持大模型链、分支链、检索链）
提示词（Prompts）	提示词模板（PromptTemplate）		3）配置项：
提示词（Prompts）	提示词模板（PromptTemplate）		模板：必填，您可以创建提示模板并定义变量来控制指示模型。变量可用于定义模型的指令、问题、上下文、输入或示例，并且可以使用大括号中的任何选定名称来创建，例如`{variable_name}`。它们充当可以轻松修改的文本部分的占位符。在交互式流程中，可以使用默认变量 `{_input_}` 来充当用户的聊天输入）
提示词（Prompts）	提示词模板（PromptTemplate）		输出格式：您可以使用 json 编辑器编写内容，来指定回答结果的输出格式
模型（Models）	文心模型（ERNIE）	文心一言（ERNIE）是百度发布的知识增强大语言模型	1）输入连接点：无
模型（Models）	文心模型（ERNIE）		2）输出连接点：链（支持大模型链、分支链、检索链）
模型（Models）	文心模型（ERNIE）		3）配置项：
模型（Models）	文心模型（ERNIE）		模型名称：当前流程需使用的模型，目前可选ERNIE-bot、ERNIE-bot-turbo、ERNIE-bot 4：
模型（Models）	文心模型（ERNIE）		温度：即 Temperature，数值越高，输出内容越随机；反之，数值越低，输出内容越集中和确定
模型（Models）	文心模型（ERNIE）		多样性：即 Top-P，数值越高，输出内容越特殊；反之，数值越低，输出内容越常规
知识库（KnowledgeBase）	数据集（VectorStore）	数据集（VectorStore）用于调用您已上传并完成处理的数据文件，作为模型查询的来源	1）输入连接点：无
知识库（KnowledgeBase）	数据集（VectorStore）		2）输出连接点：检索链
知识库（KnowledgeBase）	数据集（VectorStore）		3）配置项：
知识库（KnowledgeBase）	数据集（VectorStore）		数据集选择：您可以在此选择已经上传并处理成功的数据集，或点击“新建”跳转至数据集管理模块进行新增。注意，只有已处理成功的数据集才会展示在列表中供选择
工具（Tools）	HTTP 请求工具（RequestTool）	HTTP 请求工具（RequestTool），用于发起请求并返回结果	1）输入连接点：无
工具（Tools）	HTTP 请求工具（RequestTool）		2）输出连接点：工具链
工具（Tools）	HTTP 请求工具（RequestTool）		3）配置项：
工具（Tools）	HTTP 请求工具（RequestTool）		请求链接：必填，请求的 URL
工具（Tools）	HTTP 请求工具（RequestTool）		请求方法：目前平台支持 GET 和 POST 方法，更多方法敬请期待
工具（Tools）	HTTP 请求工具（RequestTool）		Headers：可通过 key-value 的形式输入
工具（Tools）	HTTP 请求工具（RequestTool）		Query：可通过 key-value 的形式输入
工具（Tools）	HTTP 请求工具（RequestTool）		Body：可通过 json 编辑器输入
工具（Tools）	百度搜索工具（BaiduSearchTool）	百度搜索工具（BaiduSearchTool），用于查询百度搜索结果，返回结果标题、链接、摘要等内容	1）输入连接点：无
工具（Tools）	百度搜索工具（BaiduSearchTool）		2）输出连接点：工具链
工具（Tools）	百度搜索工具（BaiduSearchTool）		3）配置项：
工具（Tools）	百度搜索工具（BaiduSearchTool）		搜索词：必填，输入需要请求百度搜索的关键词
气泡交互组件（MessageUI）	提问气泡（AskUI）	提问气泡（AskUI）提供了一系列 GUI 组件，以更直观的方式引导用户提问	1）输入连接点：无
气泡交互组件（MessageUI）	提问气泡（AskUI）		2）输出连接点：提问链
气泡交互组件（MessageUI）	提问气泡（AskUI）		3）配置项：
气泡交互组件（MessageUI）	提问气泡（AskUI）		组件选择：必填，用于选择要使用的 UI 组件，目前仅提供 “选择器”，更多组件完善中，敬请期待
气泡交互组件（MessageUI）	提问气泡（AskUI）		组件配置：必填，配置内容与组件类型关联，现介绍选择器配置如下：
气泡交互组件（MessageUI）	提问气泡（AskUI）
气泡交互组件（MessageUI）	提问气泡（AskUI）		标题：需要用户补充输入的问题
气泡交互组件（MessageUI）	提问气泡（AskUI）		选项：最多可添加 6 个选项，目前仅支持单选
气泡交互组件（MessageUI）	提问气泡（AskUI）		输出变量：必填，设置提问气泡组件输出结果的变量名称，可用于被下游或提示词模板中引用，默认值为 “value”
气泡交互组件（MessageUI）	提问气泡（AskUI）		提示词模板：您可以创建提示模板并定义变量来控制指示模型。变量可用于定义模型的指令、问题、上下文、输入或示例，并且可以使用大括号中的任何选定名称来创建。例如`{variable_name}`格式可以作为变量使用，还可以使用默认变量`{_input_}`来充当用户的聊天输入）