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https://github.com/labring/FastGPT.git
synced 2025-07-29 01:40:51 +00:00
perf: auto load icons (#688)
* perf: icon * perf: icon * doc * perf: simple edit ui * doc * doc * doc * doc
This commit is contained in:
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如上图,利用 HTTP 模块,你可以外接一个搜索引擎作为AI回复的参考资料。这里以调用 Google Search API 为例。注意:本文主要是为了介绍 HTTP 模型,具体的搜索效果需要依赖提示词和搜索引擎,尤其是【搜索引擎】,简单的搜索引擎无法获取更详细的内容,这部分可能需要更多的调试。
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@@ -26,7 +26,7 @@ weight: 403
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## 2. 问题分类
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如上图,用户问题作为对话的起点,流入【问题分类模块】,根据用户问题的内容,判断用户是询问实验室相关问题、预约实验室或其他问题。如果用户询问的是非实验问题,会直接拒绝回复内容。再根据问题是属于询问实验室相关/预约类问题,执行不同的流程。
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内容提取是 LLM 带来的十分重要的能力,可以从自然语言中提取出结构化的数据,从而方便进行逻辑处理。
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HTTP 模块允许你调用任意 GET/POST 类型的 HTTP 接口,从而实现一些复杂的业务逻辑。这里我们调用了一个预约实验室的接口,传入的是信息提取模块的结果和预约行为。
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具体的入参结构可以参考[HTTP模块](/docs/workflow/modules/http/),实在不行在接口里多打印 Debug。
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- 有外部输入
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- 触发执行
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## 背景
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在搜索的过程中,尤其是连续对话的搜索,我们通常会发现后续的问题难以搜索到合适的内容,其中一个原因是知识库搜索只会使用“当前”的问题去执行。看下面的例子:
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用户在提问“第二点是什么”的时候,只会去知识库里查找“第二点是什么”,压根查不到内容。实际上需要查询的是“QA结构是什么”。因此我们需要引入一个【问题补全】模块,来对用户当前的问题进行补全,从而使得知识库搜索能够搜索到合适的内容。使用补全后效果如下:
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## 功能
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## 介绍
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- 触发执行
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- 核中核模块
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## 介绍
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