mirror of
https://github.com/labring/FastGPT.git
synced 2025-07-22 12:20:34 +00:00
google search docs
This commit is contained in:
archer
@@ -52,7 +52,7 @@ export const jsonRes = <T = any>(
|
|||||||
} else if (openaiError[error?.response?.statusText]) {
|
} else if (openaiError[error?.response?.statusText]) {
|
||||||
msg = openaiError[error.response.statusText];
|
msg = openaiError[error.response.statusText];
|
||||||
}
|
}
|
||||||
console.log(error?.response);
|
console.log(error);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
res.status(code).json({
|
res.status(code).json({
|
||||||
@@ -92,7 +92,7 @@ export const sseErrRes = (res: NextApiResponse, error: any) => {
|
|||||||
} else if (openaiError[error?.response?.statusText]) {
|
} else if (openaiError[error?.response?.statusText]) {
|
||||||
msg = openaiError[error.response.statusText];
|
msg = openaiError[error.response.statusText];
|
||||||
}
|
}
|
||||||
console.log('sse error => ', error?.response);
|
console.log('sse error => ', error);
|
||||||
|
|
||||||
sseResponse({
|
sseResponse({
|
||||||
res,
|
res,
|
||||||
|
|||||||
@@ -1,37 +0,0 @@
|
|||||||
import axios from 'axios';
|
|
||||||
import { Obj2Query } from '../tools';
|
|
||||||
|
|
||||||
export const getClientToken = (googleClientVerKey?: string) => {
|
|
||||||
if (!googleClientVerKey || typeof window.grecaptcha === 'undefined' || !window.grecaptcha?.ready)
|
|
||||||
return '';
|
|
||||||
return new Promise<string>((resolve, reject) => {
|
|
||||||
window.grecaptcha.ready(async () => {
|
|
||||||
try {
|
|
||||||
const token = await window.grecaptcha.execute(googleClientVerKey, {
|
|
||||||
action: 'submit'
|
|
||||||
});
|
|
||||||
resolve(token);
|
|
||||||
} catch (error) {
|
|
||||||
reject(error);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
});
|
|
||||||
});
|
|
||||||
};
|
|
||||||
|
|
||||||
// service run
|
|
||||||
export const authGoogleToken = async (data: {
|
|
||||||
secret: string;
|
|
||||||
response: string;
|
|
||||||
remoteip?: string;
|
|
||||||
}) => {
|
|
||||||
const res = await axios.post<{
|
|
||||||
score?: number;
|
|
||||||
success: boolean;
|
|
||||||
'error-codes': string[];
|
|
||||||
}>(`https://www.recaptcha.net/recaptcha/api/siteverify?${Obj2Query(data)}`);
|
|
||||||
|
|
||||||
if (res.data.success) {
|
|
||||||
return Promise.resolve('');
|
|
||||||
}
|
|
||||||
return Promise.reject(res?.data?.['error-codes']?.[0] || '非法环境');
|
|
||||||
};
|
|
||||||
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 368 KiB After Width: | Height: | Size: 336 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 271 KiB After Width: | Height: | Size: 280 KiB |
@@ -15,16 +15,20 @@ As shown in the above images, with the help of the HTTP module, you can easily i
|
|||||||
|
|
||||||
```ts
|
```ts
|
||||||
import cloud from '@lafjs/cloud';
|
import cloud from '@lafjs/cloud';
|
||||||
|
|
||||||
const googleSearchKey = '';
|
const googleSearchKey = '';
|
||||||
const googleCxId = '';
|
const googleCxId = '';
|
||||||
const baseurl = 'https://www.googleapis.com/customsearch/v1';
|
const baseurl = 'https://www.googleapis.com/customsearch/v1';
|
||||||
|
|
||||||
export default async function (ctx: FunctionContext) {
|
export default async function (ctx: FunctionContext) {
|
||||||
const { searchKey } = ctx.body;
|
const { searchKey } = ctx.body;
|
||||||
|
|
||||||
if (!searchKey) {
|
if (!searchKey) {
|
||||||
return {
|
return {
|
||||||
prompt: ''
|
prompt: ''
|
||||||
};
|
};
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
try {
|
try {
|
||||||
const { data } = await cloud.fetch.get(baseurl, {
|
const { data } = await cloud.fetch.get(baseurl, {
|
||||||
params: {
|
params: {
|
||||||
@@ -33,15 +37,12 @@ export default async function (ctx: FunctionContext) {
|
|||||||
key: googleSearchKey,
|
key: googleSearchKey,
|
||||||
c2coff: 1,
|
c2coff: 1,
|
||||||
start: 1,
|
start: 1,
|
||||||
num: 5,
|
end: 5,
|
||||||
dateRestrict: 'm[1]'
|
dateRestrict: 'm[1]'
|
||||||
}
|
}
|
||||||
});
|
});
|
||||||
const result = data.items.map((item) => item.snippet).join('\n');
|
const result = data.items.map((item) => item.snippet).join('\n');
|
||||||
return {
|
return { prompt: `搜索词: ${searchKey};google 搜索结果: ${result}` };
|
||||||
prompt: `Here are the search results from Google: ${result}`,
|
|
||||||
searchKey: `\nSearch term: ${searchKey}`
|
|
||||||
};
|
|
||||||
} catch (err) {
|
} catch (err) {
|
||||||
console.log(err);
|
console.log(err);
|
||||||
return {
|
return {
|
||||||
@@ -53,18 +54,395 @@ export default async function (ctx: FunctionContext) {
|
|||||||
|
|
||||||
## Workflow
|
## Workflow
|
||||||
|
|
||||||
Drag out a FastGPT workflow as shown in the image, where the request URL of the HTTP module is the interface address, and the input and output parameters are as follows:
|
Copy the following configuration, click the Import button in the upper right corner of Advanced orchestration, import the configuration, and copy the interface address to [HTTP module] after import.
|
||||||
**Input**
|
|
||||||
|
|
||||||
```
|
```json
|
||||||
searchKey: Search Key Word
|
[
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "userChatInput",
|
||||||
|
"name": "用户问题(对话入口)",
|
||||||
|
"flowType": "questionInput",
|
||||||
|
"position": {
|
||||||
|
"x": 464.32198615344566,
|
||||||
|
"y": 1602.2698463081606
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "userChatInput",
|
||||||
|
"type": "systemInput",
|
||||||
|
"label": "用户问题",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "userChatInput",
|
||||||
|
"label": "用户问题",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"targets": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "6g2075",
|
||||||
|
"key": "content"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "aijmbb",
|
||||||
|
"key": "userChatInput"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "history",
|
||||||
|
"name": "聊天记录",
|
||||||
|
"flowType": "historyNode",
|
||||||
|
"position": {
|
||||||
|
"x": 452.5466249541586,
|
||||||
|
"y": 1276.3930310334215
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "maxContext",
|
||||||
|
"type": "numberInput",
|
||||||
|
"label": "最长记录数",
|
||||||
|
"value": 6,
|
||||||
|
"min": 0,
|
||||||
|
"max": 50,
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "history",
|
||||||
|
"type": "hidden",
|
||||||
|
"label": "聊天记录",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "history",
|
||||||
|
"label": "聊天记录",
|
||||||
|
"valueType": "chat_history",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"targets": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "6g2075",
|
||||||
|
"key": "history"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "aijmbb",
|
||||||
|
"key": "history"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "6g2075",
|
||||||
|
"name": "文本内容提取",
|
||||||
|
"flowType": "contentExtract",
|
||||||
|
"showStatus": true,
|
||||||
|
"position": {
|
||||||
|
"x": 971.5119545668634,
|
||||||
|
"y": 1118.186021718385
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "switch",
|
||||||
|
"type": "target",
|
||||||
|
"label": "触发器",
|
||||||
|
"valueType": "any",
|
||||||
|
"connected": false
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "description",
|
||||||
|
"type": "textarea",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"label": "提取要求描述",
|
||||||
|
"description": "写一段提取要求，告诉 AI 需要提取哪些内容",
|
||||||
|
"required": true,
|
||||||
|
"placeholder": "例如: \n1. 你是一个实验室预约助手。根据用户问题，提取出姓名、实验室号和预约时间",
|
||||||
|
"value": "你是谷歌搜索机器人，可以生成搜索词。你需要自行判断是否需要生成搜索词，如果不需要则返回空字符串。",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "history",
|
||||||
|
"type": "target",
|
||||||
|
"label": "聊天记录",
|
||||||
|
"valueType": "chat_history",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "content",
|
||||||
|
"type": "target",
|
||||||
|
"label": "需要提取的文本",
|
||||||
|
"required": true,
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "extractKeys",
|
||||||
|
"type": "custom",
|
||||||
|
"label": "目标字段",
|
||||||
|
"description": "由 '描述' 和 'key' 组成一个目标字段，可提取多个目标字段",
|
||||||
|
"value": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"desc": "搜索词",
|
||||||
|
"key": "searchKey",
|
||||||
|
"required": false
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "success",
|
||||||
|
"label": "字段完全提取",
|
||||||
|
"valueType": "boolean",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"targets": []
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "failed",
|
||||||
|
"label": "提取字段缺失",
|
||||||
|
"valueType": "boolean",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"targets": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "aijmbb",
|
||||||
|
"key": "switch"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "fields",
|
||||||
|
"label": "完整提取结果",
|
||||||
|
"description": "一个 JSON 字符串，例如：{\"name:\":\"YY\",\"Time\":\"2023/7/2 18:00\"}",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"targets": []
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "searchKey",
|
||||||
|
"label": "提取结果-搜索词",
|
||||||
|
"description": "无法提取时不会返回",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"targets": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "5fk9ru",
|
||||||
|
"key": "searchKey"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "5fk9ru",
|
||||||
|
"name": "HTTP模块",
|
||||||
|
"flowType": "httpRequest",
|
||||||
|
"showStatus": true,
|
||||||
|
"position": {
|
||||||
|
"x": 1481.5339897373183,
|
||||||
|
"y": 1290.2958964143072
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "url",
|
||||||
|
"value": "https://d8dns0.laf.dev/google_web_search",
|
||||||
|
"type": "input",
|
||||||
|
"label": "请求地址",
|
||||||
|
"description": "请求目标地址",
|
||||||
|
"placeholder": "https://api.fastgpt.run/getInventory",
|
||||||
|
"required": true,
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "switch",
|
||||||
|
"type": "target",
|
||||||
|
"label": "触发器",
|
||||||
|
"valueType": "any",
|
||||||
|
"connected": false
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"type": "target",
|
||||||
|
"label": "搜索词",
|
||||||
|
"edit": true,
|
||||||
|
"key": "searchKey",
|
||||||
|
"required": true,
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"label": "搜索词",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"edit": true,
|
||||||
|
"targets": [],
|
||||||
|
"key": "searchKey"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"label": "搜索结果",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"edit": true,
|
||||||
|
"targets": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "aijmbb",
|
||||||
|
"key": "systemPrompt"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"key": "prompt"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "finish",
|
||||||
|
"label": "请求结束",
|
||||||
|
"valueType": "boolean",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"targets": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "aijmbb",
|
||||||
|
"key": "switch"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "aijmbb",
|
||||||
|
"name": "AI 对话",
|
||||||
|
"flowType": "chatNode",
|
||||||
|
"showStatus": true,
|
||||||
|
"position": {
|
||||||
|
"x": 2086.6387991825745,
|
||||||
|
"y": 1090.812798225035
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "model",
|
||||||
|
"type": "custom",
|
||||||
|
"label": "对话模型",
|
||||||
|
"value": "gpt-3.5-turbo-16k",
|
||||||
|
"list": [],
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "temperature",
|
||||||
|
"type": "slider",
|
||||||
|
"label": "温度",
|
||||||
|
"value": 0,
|
||||||
|
"min": 0,
|
||||||
|
"max": 10,
|
||||||
|
"step": 1,
|
||||||
|
"markList": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"label": "严谨",
|
||||||
|
"value": 0
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"label": "发散",
|
||||||
|
"value": 10
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "maxToken",
|
||||||
|
"type": "custom",
|
||||||
|
"label": "回复上限",
|
||||||
|
"value": 8000,
|
||||||
|
"min": 100,
|
||||||
|
"max": 4000,
|
||||||
|
"step": 50,
|
||||||
|
"markList": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"label": "100",
|
||||||
|
"value": 100
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"label": "4000",
|
||||||
|
"value": 4000
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "systemPrompt",
|
||||||
|
"type": "textarea",
|
||||||
|
"label": "系统提示词",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"description": "模型固定的引导词，通过调整该内容，可以引导模型聊天方向。该内容会被固定在上下文的开头。可使用变量，例如 {{language}}",
|
||||||
|
"placeholder": "模型固定的引导词，通过调整该内容，可以引导模型聊天方向。该内容会被固定在上下文的开头。可使用变量，例如 {{language}}",
|
||||||
|
"value": "",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "limitPrompt",
|
||||||
|
"type": "textarea",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"label": "限定词",
|
||||||
|
"description": "限定模型对话范围，会被放置在本次提问前，拥有强引导和限定性。可使用变量，例如 {{language}}。引导例子:\n1. 知识库是关于 Laf 的介绍，参考知识库回答问题，与 \"Laf\" 无关内容，直接回复: \"我不知道\"。\n2. 你仅回答关于 \"xxx\" 的问题，其他问题回复: \"xxxx\"",
|
||||||
|
"placeholder": "限定模型对话范围，会被放置在本次提问前，拥有强引导和限定性。可使用变量，例如 {{language}}。引导例子:\n1. 知识库是关于 Laf 的介绍，参考知识库回答问题，与 \"Laf\" 无关内容，直接回复: \"我不知道\"。\n2. 你仅回答关于 \"xxx\" 的问题，其他问题回复: \"xxxx\"",
|
||||||
|
"value": "上文是谷歌搜索的结果，你可以提供实时信息，根据搜索结果回答问题。当前时间是{{cTime}}。",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "switch",
|
||||||
|
"type": "target",
|
||||||
|
"label": "触发器",
|
||||||
|
"valueType": "any",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "quoteQA",
|
||||||
|
"type": "target",
|
||||||
|
"label": "引用内容",
|
||||||
|
"valueType": "kb_quote",
|
||||||
|
"connected": false
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "history",
|
||||||
|
"type": "target",
|
||||||
|
"label": "聊天记录",
|
||||||
|
"valueType": "chat_history",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "userChatInput",
|
||||||
|
"type": "target",
|
||||||
|
"label": "用户问题",
|
||||||
|
"required": true,
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "answerText",
|
||||||
|
"label": "模型回复",
|
||||||
|
"description": "直接响应，无需配置",
|
||||||
|
"type": "hidden",
|
||||||
|
"targets": []
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "finish",
|
||||||
|
"label": "回复结束",
|
||||||
|
"description": "AI 回复完成后触发",
|
||||||
|
"valueType": "boolean",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"targets": []
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
```
|
```
|
||||||
|
|
||||||
**Output**
|
**Process Description**
|
||||||
|
|
||||||
```
|
1. The extraction module extracts the user's question into search keywords.
|
||||||
prompt: Search Result
|
2. The search keywords are passed to the HTTP module.
|
||||||
```
|
3. The HTTP module calls the Google search API and returns the search results.
|
||||||
|
4. The search results are passed to the prompt of the "AI Dialogue" to guide the model in generating an answer.
|
||||||
- The HTTP module will send the searchKey to laf, and laf will perform a Google search based on the received input. It will then return the search results through the prompt parameter.
|
|
||||||
- After receiving the response, the HTTP module connects to the prompt of the "AI Dialogue" to guide the model in providing an answer.
|
|
||||||
|
|||||||
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 368 KiB After Width: | Height: | Size: 336 KiB |
Binary file not shown.
|
Before Width: | Height: | Size: 271 KiB After Width: | Height: | Size: 280 KiB |
@@ -38,12 +38,12 @@ export default async function (ctx: FunctionContext) {
|
|||||||
key: googleSearchKey,
|
key: googleSearchKey,
|
||||||
c2coff: 1,
|
c2coff: 1,
|
||||||
start: 1,
|
start: 1,
|
||||||
num: 5,
|
end: 5,
|
||||||
dateRestrict: 'm[1]'
|
dateRestrict: 'm[1]'
|
||||||
}
|
}
|
||||||
});
|
});
|
||||||
const result = data.items.map((item) => item.snippet).join('\n');
|
const result = data.items.map((item) => item.snippet).join('\n');
|
||||||
return { prompt: `这是 google 搜索的结果: ${result}`, searchKey: `\n搜索词为: ${searchKey}` };
|
return { prompt: `搜索词: ${searchKey};google 搜索结果: ${result}` };
|
||||||
} catch (err) {
|
} catch (err) {
|
||||||
console.log(err);
|
console.log(err);
|
||||||
return {
|
return {
|
||||||
@@ -55,19 +55,395 @@ export default async function (ctx: FunctionContext) {
|
|||||||
|
|
||||||
## 编排
|
## 编排
|
||||||
|
|
||||||
按上图拖出一个 FastGPT 编排组合，其中 HTTP 模块的请求地址为接口地址，出入参如下：
|
复制下面配置，点击高级编排右上角的导入按键，导入该配置，导入后将接口地址复制到 【HTTP 模块】。
|
||||||
|
|
||||||
**入参**
|
```json
|
||||||
|
[
|
||||||
```
|
{
|
||||||
searchKey: 搜索词
|
"moduleId": "userChatInput",
|
||||||
|
"name": "用户问题(对话入口)",
|
||||||
|
"flowType": "questionInput",
|
||||||
|
"position": {
|
||||||
|
"x": 464.32198615344566,
|
||||||
|
"y": 1602.2698463081606
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "userChatInput",
|
||||||
|
"type": "systemInput",
|
||||||
|
"label": "用户问题",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "userChatInput",
|
||||||
|
"label": "用户问题",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"targets": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "6g2075",
|
||||||
|
"key": "content"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "aijmbb",
|
||||||
|
"key": "userChatInput"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "history",
|
||||||
|
"name": "聊天记录",
|
||||||
|
"flowType": "historyNode",
|
||||||
|
"position": {
|
||||||
|
"x": 452.5466249541586,
|
||||||
|
"y": 1276.3930310334215
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "maxContext",
|
||||||
|
"type": "numberInput",
|
||||||
|
"label": "最长记录数",
|
||||||
|
"value": 6,
|
||||||
|
"min": 0,
|
||||||
|
"max": 50,
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "history",
|
||||||
|
"type": "hidden",
|
||||||
|
"label": "聊天记录",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "history",
|
||||||
|
"label": "聊天记录",
|
||||||
|
"valueType": "chat_history",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"targets": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "6g2075",
|
||||||
|
"key": "history"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "aijmbb",
|
||||||
|
"key": "history"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "6g2075",
|
||||||
|
"name": "文本内容提取",
|
||||||
|
"flowType": "contentExtract",
|
||||||
|
"showStatus": true,
|
||||||
|
"position": {
|
||||||
|
"x": 971.5119545668634,
|
||||||
|
"y": 1118.186021718385
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "switch",
|
||||||
|
"type": "target",
|
||||||
|
"label": "触发器",
|
||||||
|
"valueType": "any",
|
||||||
|
"connected": false
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "description",
|
||||||
|
"type": "textarea",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"label": "提取要求描述",
|
||||||
|
"description": "写一段提取要求，告诉 AI 需要提取哪些内容",
|
||||||
|
"required": true,
|
||||||
|
"placeholder": "例如: \n1. 你是一个实验室预约助手。根据用户问题，提取出姓名、实验室号和预约时间",
|
||||||
|
"value": "你是谷歌搜索机器人，可以生成搜索词。你需要自行判断是否需要生成搜索词，如果不需要则返回空字符串。",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "history",
|
||||||
|
"type": "target",
|
||||||
|
"label": "聊天记录",
|
||||||
|
"valueType": "chat_history",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "content",
|
||||||
|
"type": "target",
|
||||||
|
"label": "需要提取的文本",
|
||||||
|
"required": true,
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "extractKeys",
|
||||||
|
"type": "custom",
|
||||||
|
"label": "目标字段",
|
||||||
|
"description": "由 '描述' 和 'key' 组成一个目标字段，可提取多个目标字段",
|
||||||
|
"value": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"desc": "搜索词",
|
||||||
|
"key": "searchKey",
|
||||||
|
"required": false
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "success",
|
||||||
|
"label": "字段完全提取",
|
||||||
|
"valueType": "boolean",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"targets": []
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "failed",
|
||||||
|
"label": "提取字段缺失",
|
||||||
|
"valueType": "boolean",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"targets": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "aijmbb",
|
||||||
|
"key": "switch"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "fields",
|
||||||
|
"label": "完整提取结果",
|
||||||
|
"description": "一个 JSON 字符串，例如：{\"name:\":\"YY\",\"Time\":\"2023/7/2 18:00\"}",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"targets": []
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "searchKey",
|
||||||
|
"label": "提取结果-搜索词",
|
||||||
|
"description": "无法提取时不会返回",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"targets": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "5fk9ru",
|
||||||
|
"key": "searchKey"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "5fk9ru",
|
||||||
|
"name": "HTTP模块",
|
||||||
|
"flowType": "httpRequest",
|
||||||
|
"showStatus": true,
|
||||||
|
"position": {
|
||||||
|
"x": 1481.5339897373183,
|
||||||
|
"y": 1290.2958964143072
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "url",
|
||||||
|
"value": "https://d8dns0.laf.dev/google_web_search",
|
||||||
|
"type": "input",
|
||||||
|
"label": "请求地址",
|
||||||
|
"description": "请求目标地址",
|
||||||
|
"placeholder": "https://api.fastgpt.run/getInventory",
|
||||||
|
"required": true,
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "switch",
|
||||||
|
"type": "target",
|
||||||
|
"label": "触发器",
|
||||||
|
"valueType": "any",
|
||||||
|
"connected": false
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"type": "target",
|
||||||
|
"label": "搜索词",
|
||||||
|
"edit": true,
|
||||||
|
"key": "searchKey",
|
||||||
|
"required": true,
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"outputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"label": "搜索词",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"edit": true,
|
||||||
|
"targets": [],
|
||||||
|
"key": "searchKey"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"label": "搜索结果",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"edit": true,
|
||||||
|
"targets": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "aijmbb",
|
||||||
|
"key": "systemPrompt"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"key": "prompt"
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "finish",
|
||||||
|
"label": "请求结束",
|
||||||
|
"valueType": "boolean",
|
||||||
|
"type": "source",
|
||||||
|
"targets": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "aijmbb",
|
||||||
|
"key": "switch"
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
}
|
||||||
|
]
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"moduleId": "aijmbb",
|
||||||
|
"name": "AI 对话",
|
||||||
|
"flowType": "chatNode",
|
||||||
|
"showStatus": true,
|
||||||
|
"position": {
|
||||||
|
"x": 2086.6387991825745,
|
||||||
|
"y": 1090.812798225035
|
||||||
|
},
|
||||||
|
"inputs": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "model",
|
||||||
|
"type": "custom",
|
||||||
|
"label": "对话模型",
|
||||||
|
"value": "gpt-3.5-turbo-16k",
|
||||||
|
"list": [],
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "temperature",
|
||||||
|
"type": "slider",
|
||||||
|
"label": "温度",
|
||||||
|
"value": 0,
|
||||||
|
"min": 0,
|
||||||
|
"max": 10,
|
||||||
|
"step": 1,
|
||||||
|
"markList": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"label": "严谨",
|
||||||
|
"value": 0
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"label": "发散",
|
||||||
|
"value": 10
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "maxToken",
|
||||||
|
"type": "custom",
|
||||||
|
"label": "回复上限",
|
||||||
|
"value": 8000,
|
||||||
|
"min": 100,
|
||||||
|
"max": 4000,
|
||||||
|
"step": 50,
|
||||||
|
"markList": [
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"label": "100",
|
||||||
|
"value": 100
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"label": "4000",
|
||||||
|
"value": 4000
|
||||||
|
}
|
||||||
|
],
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "systemPrompt",
|
||||||
|
"type": "textarea",
|
||||||
|
"label": "系统提示词",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"description": "模型固定的引导词，通过调整该内容，可以引导模型聊天方向。该内容会被固定在上下文的开头。可使用变量，例如 {{language}}",
|
||||||
|
"placeholder": "模型固定的引导词，通过调整该内容，可以引导模型聊天方向。该内容会被固定在上下文的开头。可使用变量，例如 {{language}}",
|
||||||
|
"value": "",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "limitPrompt",
|
||||||
|
"type": "textarea",
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"label": "限定词",
|
||||||
|
"description": "限定模型对话范围，会被放置在本次提问前，拥有强引导和限定性。可使用变量，例如 {{language}}。引导例子:\n1. 知识库是关于 Laf 的介绍，参考知识库回答问题，与 \"Laf\" 无关内容，直接回复: \"我不知道\"。\n2. 你仅回答关于 \"xxx\" 的问题，其他问题回复: \"xxxx\"",
|
||||||
|
"placeholder": "限定模型对话范围，会被放置在本次提问前，拥有强引导和限定性。可使用变量，例如 {{language}}。引导例子:\n1. 知识库是关于 Laf 的介绍，参考知识库回答问题，与 \"Laf\" 无关内容，直接回复: \"我不知道\"。\n2. 你仅回答关于 \"xxx\" 的问题，其他问题回复: \"xxxx\"",
|
||||||
|
"value": "上文是谷歌搜索的结果，你可以提供实时信息，根据搜索结果回答问题。当前时间是{{cTime}}。",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "switch",
|
||||||
|
"type": "target",
|
||||||
|
"label": "触发器",
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||||||
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"valueType": "any",
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||||||
|
"connected": true
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||||||
|
},
|
||||||
|
{
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||||||
|
"key": "quoteQA",
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||||||
|
"type": "target",
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||||||
|
"label": "引用内容",
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||||||
|
"valueType": "kb_quote",
|
||||||
|
"connected": false
|
||||||
|
},
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||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "history",
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||||||
|
"type": "target",
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||||||
|
"label": "聊天记录",
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||||||
|
"valueType": "chat_history",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "userChatInput",
|
||||||
|
"type": "target",
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||||||
|
"label": "用户问题",
|
||||||
|
"required": true,
|
||||||
|
"valueType": "string",
|
||||||
|
"connected": true
|
||||||
|
}
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||||||
|
],
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||||||
|
"outputs": [
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||||||
|
{
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||||||
|
"key": "answerText",
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||||||
|
"label": "模型回复",
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||||||
|
"description": "直接响应，无需配置",
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||||||
|
"type": "hidden",
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||||||
|
"targets": []
|
||||||
|
},
|
||||||
|
{
|
||||||
|
"key": "finish",
|
||||||
|
"label": "回复结束",
|
||||||
|
"description": "AI 回复完成后触发",
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||||||
|
"valueType": "boolean",
|
||||||
|
"type": "source",
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||||||
|
"targets": []
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||||||
|
}
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||||||
|
]
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||||||
|
}
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|
]
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```
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```
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**出参**
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**流程说明**
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1. 提取模块将用户的问题提取成搜索关键词
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prompt: 搜索结果
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2. 将搜索关键词传入 HTTP 模块
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3. HTTP 模块调用谷歌搜索接口，返回搜索内容
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4. 将搜索内容传入【AI 对话】的提示词，引导模型进行回答。
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- HTTP 模块会将 searchKey 发送到 laf，laf 接收后去进行谷歌搜索，并将搜索的结果通过 prompt 参数返回。
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- 返回后，HTTP 模块连接到【AI 对话】的提示词，引导模型进行回答。
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