mirror of
https://github.com/labring/FastGPT.git
synced 2025-07-27 00:17:31 +00:00
v4.6.5 (#620)
This commit is contained in:
Archer
35
docSite/content/docs/workflow/modules/custom_feedback.md
Normal file
35
docSite/content/docs/workflow/modules/custom_feedback.md
Normal file
@@ -0,0 +1,35 @@
|
||||
---
|
||||
title: "自定义反馈"
|
||||
description: "自定义反馈模块介绍"
|
||||
icon: "feedback"
|
||||
draft: false
|
||||
toc: true
|
||||
weight: 354
|
||||
---
|
||||
|
||||
该模块为临时模块，后续会针对该模块进行更全面的设计。
|
||||
|
||||
## 特点
|
||||
|
||||
- 可重复添加
|
||||
- 无外部输入
|
||||
- 自动执行
|
||||
|
||||
|
||||
| | |
|
||||
| --------------------- | --------------------- |
|
||||
|  |  |
|
||||
|  |  |
|
||||
|
||||
|
||||
## 介绍
|
||||
|
||||
自定义反馈模块，可以为你的对话增加一个反馈标记，从而方便在后台更好的分析对话的数据。
|
||||
|
||||
在调试模式下，不会记录反馈内容，而是直接提示: `自动反馈测试: 反馈内容`。
|
||||
|
||||
在对话模式（对话、分享窗口、带 chatId 的 API 调用）时，会将反馈内容记录到对话日志中。（会延迟60s记录）
|
||||
|
||||
## 作用
|
||||
|
||||
自定义反馈模块的功能类似于程序开发的`埋点`，便于你观测的对话中的数据。
|
||||
@@ -1,19 +0,0 @@
|
||||
---
|
||||
title: "历史记录"
|
||||
description: "FastGPT 历史记录模块介绍"
|
||||
icon: "history"
|
||||
draft: false
|
||||
toc: true
|
||||
weight: 354
|
||||
---
|
||||
|
||||
# 特点
|
||||
|
||||
- 可重复添加（防止复杂编排时线太乱，重复添加可以更美观）
|
||||
- 无外部输入
|
||||
- 流程入口
|
||||
- 自动执行
|
||||
|
||||
每次对话时，会从数据库取最多 n 条聊天记录作为上下文。注意，不是指本轮对话最多 n 条上下文，本轮对话还包括：提示词、限定词、引用内容和问题。
|
||||
|
||||
|
||||
@@ -1,5 +1,5 @@
|
||||
---
|
||||
title: "HTTP 模块"
|
||||
title: "新 HTTP 模块"
|
||||
description: "FastGPT HTTP 模块介绍"
|
||||
icon: "http"
|
||||
draft: false
|
||||
@@ -19,86 +19,233 @@ weight: 355
|
||||
|
||||
## 介绍
|
||||
|
||||
HTTP 模块会向对应的地址发送一个 POST 请求（Body 中携带 JSON 类型的参数，具体的参数可自定义），并接收一个 JSON 响应值，字段也是自定义。如上图中，我们定义了一个入参：「提取的字段」（定义的 key 为 appointment，类型为 string）和一个出参：「提取结果」（定义的 key 为 response，类型为 string）。
|
||||
HTTP 模块会向对应的地址发送一个 `POST/GET` 请求，携带部分`系统参数`及`自定义参数`，并接收一个 JSON 响应值，字段也是自定义。
|
||||
|
||||
那么，这个请求的命令为：
|
||||
- 你还可以通过 JSON 传入自定义的请求头。
|
||||
- POST 请求中，数据会被放置在 `body` 中。
|
||||
- GET 请求中，数据会被放置在 `query` 中。
|
||||
- 在出入参数中，你都可以通过 xxx.xxx 来代表嵌套的对象。
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl --location --request POST 'https://xxxx.laf.dev/appointment-lab' \
|
||||
--header 'Content-Type: application/json' \
|
||||
--data-raw '{
|
||||
"appointment":"{\"name\":\"小明\",\"time\":\"2023/08/16 15:00\",\"labname\":\"子良A323\"}"
|
||||
}'
|
||||
```
|
||||
## 参数结构
|
||||
|
||||
响应为：
|
||||
### 系统参数说明
|
||||
|
||||
- appId: 应用的ID
|
||||
- chatId: 当前对话的ID，测试模式下不存在。
|
||||
- responseChatItemId: 当前对话中，响应的消息ID，测试模式下不存在。
|
||||
- variables: 当前对话的全局变量。
|
||||
- data: 自定义传递的参数。
|
||||
|
||||
### 嵌套对象使用
|
||||
|
||||
**入参**
|
||||
|
||||
假设我们设计了`3个`输入。
|
||||
|
||||
- user.name (string)
|
||||
- user.age (number)
|
||||
- type (string)
|
||||
|
||||
最终组成的对象为:
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"response": "您已经有一个预约记录了，每人仅能同时预约一个实验室:\n 姓名：小明\n 时间: 2023/08/15 15:00\n 实验室: 子良A323\n "
|
||||
"user": {
|
||||
"name": "",
|
||||
"age": ""
|
||||
},
|
||||
"type": ""
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
**出参**
|
||||
|
||||
假设接口的输出结构为:
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"message": "测试",
|
||||
"data":{
|
||||
"name": "name",
|
||||
"age": 10
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
那么，自定出参的`key`可以设置为:
|
||||
|
||||
- message (string)
|
||||
- data.name (string)
|
||||
- data.age (number)
|
||||
|
||||
|
||||
## POST 示例
|
||||
|
||||
**自定义入参**
|
||||
|
||||
- user.name (string)
|
||||
- user.age (number)
|
||||
- type (string)
|
||||
|
||||
**自定义出参**
|
||||
|
||||
- message (string)
|
||||
- data.name (string)
|
||||
- data.age (number)
|
||||
|
||||
那么，这个模块发出的请求则是:
|
||||
|
||||
{{< tabs tabTotal="2" >}}
|
||||
{{< tab tabName="POST 请求示例" >}}
|
||||
{{< markdownify >}}
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl --location --request POST 'http://xxxx.com' \
|
||||
--header 'Content-Type: application/json' \
|
||||
--data-raw '{
|
||||
"appId": "65782f7ffae5f7854ed4498b",
|
||||
"chatId": "xxxx",
|
||||
"responseChatItemId": "xxxx",
|
||||
"variables": {
|
||||
"cTime": "2023-12-18 13:45:46"
|
||||
},
|
||||
"data": {
|
||||
"user": {
|
||||
"name": "",
|
||||
"age": ""
|
||||
},
|
||||
"type": ""
|
||||
}
|
||||
}'
|
||||
```
|
||||
|
||||
{{< /markdownify >}}
|
||||
{{< /tab >}}
|
||||
|
||||
{{< tab tabName="POST响应" >}}
|
||||
{{< markdownify >}}
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"message": "message",
|
||||
"data": {
|
||||
"name": "name",
|
||||
"age": 10
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
{{< /markdownify >}}
|
||||
{{< /tab >}}
|
||||
{{< /tabs >}}
|
||||
|
||||
## GET 示例
|
||||
|
||||
GET 中，不推荐使用嵌套参数，否则会出现奇怪的问题。此外，GET 请求中，FastGPT 会将参数扁平化，不会将自定义参单独抽到 data 中，同时全局变量也会扁平化，因此需要注意字段 key 是否冲突。
|
||||
|
||||
**自定义入参**
|
||||
|
||||
- name (string)
|
||||
- age (number)
|
||||
- type (string)
|
||||
|
||||
**自定义出参**
|
||||
|
||||
- message (string)
|
||||
- name (string)
|
||||
- age (number)
|
||||
|
||||
那么，这个模块发出的请求则是:
|
||||
|
||||
{{< tabs tabTotal="2" >}}
|
||||
{{< tab tabName="GET 请求示例" >}}
|
||||
{{< markdownify >}}
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
curl --location --request GET 'http://xxx.com/test?name&age&type&appId=65782f7ffae5f7854ed4498b&chatId=xxxx&responseChatItemId=xxxx&cTime=2023-12-18 13:45:46'
|
||||
```
|
||||
|
||||
{{< /markdownify >}}
|
||||
{{< /tab >}}
|
||||
|
||||
{{< tab tabName="GET 响应" >}}
|
||||
{{< markdownify >}}
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"message": "message",
|
||||
"data": {
|
||||
"name": "name",
|
||||
"age": 10
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
{{< /markdownify >}}
|
||||
{{< /tab >}}
|
||||
{{< /tabs >}}
|
||||
|
||||
|
||||
## laf 对接 HTTP 示例
|
||||
|
||||
{{% alert context="warning" %}}
|
||||
如果你不想额外部署服务，可以使用 [Laf](https://laf.dev/) 来快速开发上线接口，即写即发，无需部署。
|
||||
|
||||
下面是在 Laf 上编写的一个请求示例：
|
||||
{{% /alert %}}
|
||||
|
||||
下面是在 Laf 编写的 POST 请求示例：
|
||||
|
||||
```ts
|
||||
import cloud from '@lafjs/cloud';
|
||||
const db = cloud.database();
|
||||
import cloud from '@lafjs/cloud'
|
||||
const db = cloud.database()
|
||||
|
||||
type RequestType = {
|
||||
appId: string;
|
||||
data: {
|
||||
appointment: string;
|
||||
action: 'post' | 'delete' | 'put' | 'get'
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
export default async function (ctx: FunctionContext) {
|
||||
const { appointment } = ctx.body;
|
||||
const { name, time, labname } = JSON.parse(appointment);
|
||||
try {
|
||||
// 从 body 中获取参数
|
||||
const { appId, data: { appointment, action } } = ctx.body as RequestType
|
||||
|
||||
const parseBody = JSON.parse(appointment)
|
||||
if (action === 'get') {
|
||||
return await getRecord(parseBody)
|
||||
}
|
||||
if (action === 'post') {
|
||||
return await createRecord(parseBody)
|
||||
}
|
||||
if (action === 'put') {
|
||||
return await putRecord(parseBody)
|
||||
}
|
||||
if (action === 'delete') {
|
||||
return await removeRecord(parseBody)
|
||||
}
|
||||
|
||||
const missData = [];
|
||||
if (!name) missData.push('你的姓名');
|
||||
if (!time) missData.push('需要预约的时间');
|
||||
if (!labname) missData.push('实验室名称');
|
||||
|
||||
if (missData.length > 0) {
|
||||
return {
|
||||
response: `请提供: ${missData.join('、')}`
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
|
||||
const { data: record } = await db
|
||||
.collection('LabAppointment')
|
||||
.where({
|
||||
name,
|
||||
status: 'unStart'
|
||||
})
|
||||
.getOne();
|
||||
|
||||
if (record) {
|
||||
response: "异常"
|
||||
}
|
||||
} catch (err) {
|
||||
return {
|
||||
response: `您已经有一个预约记录了，每人仅能同时预约一个实验室:
|
||||
姓名：${record.name}
|
||||
时间: ${record.time}
|
||||
实验室: ${record.labname}
|
||||
`
|
||||
};
|
||||
response: "异常"
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
|
||||
await db.collection('LabAppointment').add({
|
||||
name,
|
||||
time,
|
||||
labname,
|
||||
status: 'unStart'
|
||||
});
|
||||
|
||||
return {
|
||||
response: `预约成功。
|
||||
姓名：${name}
|
||||
时间: ${time}
|
||||
实验室: ${labname}
|
||||
`
|
||||
};
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 作用
|
||||
|
||||
基于 HTTP 模块可以无限扩展，比如操作数据库、执行联网搜索、发送邮箱等等。如果你有有趣的案例，欢迎提交 PR 到 [编排案例](/docs/workflow/examples)
|
||||
通过 HTTP 模块你可以无限扩展，比如：
|
||||
- 操作数据库
|
||||
- 调用外部数据源
|
||||
- 执行联网搜索
|
||||
- 发送邮箱
|
||||
- ....
|
||||
|
||||
|
||||
## 相关示例
|
||||
|
||||
- [谷歌搜索](/docs/workflow/examples/google_search/)
|
||||
- [实验室预约（操作数据库）](/docs/workflow/examples/lab_appointment/)
|
||||
Reference in New Issue
Block a user