30 KiB
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title | description | icon | draft | toc | weight |
---|---|---|---|---|---|
实验室预约 | 展示高级编排操作数据库的能力 | database | false | true | 141 |
本示例演示了利用问题分类、内容提取和 HTTP 模块实现数据库的 CRUD 操作。以一个实验室预约为例,用户可以通过对话系统预约、取消、修改预约和查询预约记录。
编排流程解析
编排 Tips:从左往右编辑流程;尽量不要使线交叉。
1. 问题分类
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。
{{% alert icon="🤗" context="warning" %}} Tips: 这里需要增加适当的上下文,方便模型更好的判断属于哪个类别。 不过由于是使用了 GPT-3.5 模型进行判断,有时候会抽风~ {{% /alert %}}
2. 知识库搜索
这里不多介绍,标准的走了一套实验室介绍的知识库搜索。
3. 内容提取
内容提取是 AI 带来革命性的能力,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。这里用了 2 个提取模块,一个用于提取姓名、时间和实验室名称;一个用于提取预约行为。
提取姓名、时间和实验室名称时候,需要注意把必填关掉,否则模型可能会伪造一些内容,同时再对数据处理时候,需要进行判空处理。
最后将两个提取的结果,通过 HTTP 模块发送到后端进行数据库的操作。
4. HTTP
HTTP 模块允许你调用任意 POST 类型的 HTTP 接口,从而实验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,传入的是内容提取模块输出的 2 个提取结果。
从日志可以看出,提取的内容中包含了 2 个字符串数组,注意是字符串,所以需要进行一次额外的 parse 操作才能拿到里面的对象。具体逻辑可以参考附件里的 Laf 代码。
响应值也很简单,只需要返回一个 JSON 对象即可,注意,是对象,不是字符串。
总结
- 问题分类可以在简单的场景下使用,判断用户的问题类型,从而实现不同的路线。
- 可以通过内容提取模块,实现自然语言转结构化数据,从而实现复杂的逻辑操作。
- 内容提取 + HTTP 模块允许你无限扩展。
附件
编排配置
可直接复制,导入到 FastGPT 中。
{{% details title="编排配置" closed="true" %}}
[
{
"moduleId": "userChatInput",
"name": "用户问题(对话入口)",
"flowType": "questionInput",
"position": {
"x": 309.7143912167367,
"y": 1501.2761754220846
},
"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": "hlw67t",
"key": "userChatInput"
}
]
}
]
},
{
"moduleId": "history",
"name": "聊天记录",
"flowType": "historyNode",
"position": {
"x": 266.7681439415004,
"y": 1152.956322172662
},
"inputs": [
{
"key": "maxContext",
"type": "numberInput",
"label": "最长记录数",
"value": 16,
"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": "hlw67t",
"key": "history"
}
]
}
]
},
{
"moduleId": "98xq69",
"name": "文本内容提取",
"flowType": "contentExtract",
"showStatus": true,
"position": {
"x": 1990.50096174463,
"y": 1162.2928248187695
},
"inputs": [
{
"key": "switch",
"type": "target",
"label": "触发器",
"valueType": "any",
"connected": true
},
{
"key": "description",
"type": "textarea",
"valueType": "string",
"value": "你是实验室预约助手,从文本中提取出: 用户的姓名、预约时间和实验室名称。当前时间 {{cTime}}",
"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",
"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": "姓名",
"key": "name",
"required": false
},
{
"desc": "时间(YYYY/MM/DD HH:mm格式)",
"key": "time",
"required": false
},
{
"desc": "实验室名",
"key": "labname",
"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": []
},
{
"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": [
{
"moduleId": "ux0wk1",
"key": "appointment"
}
]
},
{
"key": "name",
"label": "提取结果-姓名",
"description": "无法提取时不会返回",
"valueType": "string",
"type": "source",
"targets": []
},
{
"key": "time",
"label": "提取结果-时间(YYYY/MM/DD HH:mm格式)",
"description": "无法提取时不会返回",
"valueType": "string",
"type": "source",
"targets": []
},
{
"key": "labname",
"label": "提取结果-实验室名",
"description": "无法提取时不会返回",
"valueType": "string",
"type": "source",
"targets": []
}
]
},
{
"moduleId": "ux0wk1",
"name": "HTTP模块",
"flowType": "httpRequest",
"showStatus": true,
"position": {
"x": 2708.3795785896,
"y": 1751.695782003616
},
"inputs": [
{
"key": "url",
"value": "",
"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": "提取的字段",
"edit": true,
"key": "appointment",
"required": true,
"connected": true
},
{
"valueType": "string",
"type": "target",
"label": "预约行为",
"edit": true,
"key": "action",
"required": true,
"connected": true
}
],
"outputs": [
{
"key": "finish",
"label": "请求结束",
"valueType": "boolean",
"type": "source",
"targets": []
},
{
"label": "提取结果",
"valueType": "string",
"type": "source",
"edit": true,
"targets": [
{
"moduleId": "eg5upi",
"key": "text"
}
],
"key": "response"
}
]
},
{
"moduleId": "eg5upi",
"name": "指定回复",
"flowType": "answerNode",
"position": {
"x": 3437.5642119438417,
"y": 1941.2730515095657
},
"inputs": [
{
"key": "switch",
"type": "target",
"label": "触发器",
"valueType": "any",
"connected": false
},
{
"key": "text",
"type": "textarea",
"valueType": "string",
"value": "",
"label": "回复的内容",
"description": "可以使用 \\n 来实现换行。也可以通过外部模块输入实现回复,外部模块输入时会覆盖当前填写的内容",
"connected": true
}
],
"outputs": [
{
"key": "finish",
"label": "回复结束",
"description": "回复完成后触发",
"valueType": "boolean",
"type": "source",
"targets": []
}
]
},
{
"moduleId": "kge59i",
"name": "用户引导",
"flowType": "userGuide",
"position": {
"x": 278.3025954454602,
"y": 879.3568006623397
},
"inputs": [
{
"key": "welcomeText",
"type": "input",
"label": "开场白",
"value": "你好,我是实验室助手,请问有什么可以帮助你的么?如需预约或修改预约实验室,请提供姓名、时间和实验室名称。\n[实验室介绍]\n[开放时间]\n[预约]",
"connected": true
}
],
"outputs": []
},
{
"moduleId": "hlw67t",
"name": "问题分类",
"flowType": "classifyQuestion",
"showStatus": true,
"position": {
"x": 763.6974006305715,
"y": 1164.1601096928105
},
"inputs": [
{
"key": "systemPrompt",
"type": "textarea",
"valueType": "string",
"value": "你是实验室助手,判断用户是询问实验室相关问题、预约实验室或其他问题",
"label": "系统提示词",
"description": "你可以添加一些特定内容的介绍,从而更好的识别用户的问题类型。这个内容通常是给模型介绍一个它不知道的内容。",
"placeholder": "例如: \n1. Laf 是一个云函数开发平台……\n2. Sealos 是一个集群操作系统",
"connected": true
},
{
"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
},
{
"key": "agents",
"type": "custom",
"label": "",
"value": [
{
"value": "实验室问题",
"key": "fasw"
},
{
"value": "新增、取消、查询、修改预约实验室",
"key": "fqsw"
},
{
"value": "其他问题",
"key": "sq32"
}
],
"connected": true
}
],
"outputs": [
{
"key": "fasw",
"label": "",
"type": "hidden",
"targets": [
{
"moduleId": "zltb5l",
"key": "switch"
}
]
},
{
"key": "fqsw",
"label": "",
"type": "hidden",
"targets": [
{
"moduleId": "98xq69",
"key": "switch"
}
]
},
{
"key": "sq32",
"label": "",
"type": "hidden",
"targets": [
{
"moduleId": "l5xe4u",
"key": "switch"
}
]
},
{
"key": "fesw",
"label": "",
"type": "hidden",
"targets": []
}
]
},
{
"moduleId": "l5xe4u",
"name": "指定回复",
"flowType": "answerNode",
"position": {
"x": 777.8362177291783,
"y": 1954.8053341919722
},
"inputs": [
{
"key": "switch",
"type": "target",
"label": "触发器",
"valueType": "any",
"connected": true
},
{
"key": "text",
"type": "textarea",
"valueType": "string",
"value": "对不起,我不太理解你的问题,请更详细描述关于实验室问题。",
"label": "回复的内容",
"description": "可以使用 \\n 来实现换行。也可以通过外部模块输入实现回复,外部模块输入时会覆盖当前填写的内容",
"connected": true
}
],
"outputs": [
{
"key": "finish",
"label": "回复结束",
"description": "回复完成后触发",
"valueType": "boolean",
"type": "source",
"targets": []
}
]
},
{
"moduleId": "zltb5l",
"name": "知识库搜索",
"flowType": "kbSearchNode",
"showStatus": true,
"position": {
"x": 1634.995464753433,
"y": 108.17018849334033
},
"inputs": [
{
"key": "kbList",
"type": "custom",
"label": "关联的知识库",
"value": [
{
"kbId": "64f585865ae84cf2f223e8bd",
"vectorModel": {
"model": "text-embedding-ada-002",
"name": "Embedding-2",
"price": 0.2,
"defaultToken": 500,
"maxToken": 3000
}
}
],
"list": [],
"connected": true
},
{
"key": "similarity",
"type": "slider",
"label": "相似度",
"value": 0.69,
"min": 0,
"max": 1,
"step": 0.01,
"markList": [
{
"label": "100",
"value": 100
},
{
"label": "1",
"value": 1
}
],
"connected": true
},
{
"key": "limit",
"type": "slider",
"label": "单次搜索上限",
"description": "最多取 n 条记录作为本次问题引用",
"value": 2,
"min": 1,
"max": 20,
"step": 1,
"markList": [
{
"label": "1",
"value": 1
},
{
"label": "20",
"value": 20
}
],
"connected": true
},
{
"key": "switch",
"type": "target",
"label": "触发器",
"valueType": "any",
"connected": true
},
{
"key": "userChatInput",
"type": "target",
"label": "用户问题",
"required": true,
"valueType": "string",
"connected": true
}
],
"outputs": [
{
"key": "isEmpty",
"label": "搜索结果为空",
"type": "source",
"valueType": "boolean",
"targets": []
},
{
"key": "unEmpty",
"label": "搜索结果不为空",
"type": "source",
"valueType": "boolean",
"targets": []
},
{
"key": "quoteQA",
"label": "引用内容",
"description": "始终返回数组,如果希望搜索结果为空时执行额外操作,需要用到上面的两个输入以及目标模块的触发器",
"type": "source",
"valueType": "kb_quote",
"targets": [
{
"moduleId": "bjfklc",
"key": "quoteQA"
}
]
}
]
},
{
"moduleId": "bjfklc",
"name": "AI 对话",
"flowType": "chatNode",
"showStatus": true,
"position": {
"x": 2365.8777933722004,
"y": -8.20949749350251
},
"inputs": [
{
"key": "model",
"type": "custom",
"label": "对话模型",
"value": "gpt-3.5-turbo",
"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": 550,
"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": "",
"connected": true
},
{
"key": "switch",
"type": "target",
"label": "触发器",
"valueType": "any",
"connected": false
},
{
"key": "quoteQA",
"type": "target",
"label": "引用内容",
"valueType": "kb_quote",
"connected": true
},
{
"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": "将在 stream 回复完毕后触发",
"valueType": "string",
"type": "source",
"targets": []
},
{
"key": "finish",
"label": "回复结束",
"description": "AI 回复完成后触发",
"valueType": "boolean",
"type": "source",
"targets": []
}
]
},
{
"moduleId": "ee1fo3",
"name": "用户问题(对话入口)",
"flowType": "questionInput",
"position": {
"x": 1133.7087158919899,
"y": 638.1461154935015
},
"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": "zltb5l",
"key": "userChatInput"
},
{
"moduleId": "bjfklc",
"key": "userChatInput"
}
]
}
]
},
{
"moduleId": "14dsss",
"name": "聊天记录",
"flowType": "historyNode",
"position": {
"x": 1670.1688237345365,
"y": 785.0835604459131
},
"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": "bjfklc",
"key": "history"
}
]
}
]
},
{
"moduleId": "mhw4md",
"name": "文本内容提取",
"flowType": "contentExtract",
"showStatus": true,
"position": {
"x": 1955.3493020276055,
"y": 2135.4407620304137
},
"inputs": [
{
"key": "switch",
"type": "target",
"label": "触发器",
"valueType": "any",
"connected": false
},
{
"key": "description",
"type": "textarea",
"valueType": "string",
"value": "请根据我们的对话,判断我是需要预约、取消预约还是修改预约实验室。",
"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",
"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": "预约实验室",
"key": "post",
"required": false
},
{
"desc": "取消预约",
"key": "remove",
"required": false
},
{
"desc": "修改预约",
"key": "put",
"required": false
},
{
"desc": "查询预约记录",
"key": "get",
"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": []
},
{
"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": [
{
"moduleId": "ux0wk1",
"key": "action"
}
]
},
{
"key": "post",
"label": "提取结果-预约实验室",
"description": "无法提取时不会返回",
"valueType": "string",
"type": "source",
"targets": []
},
{
"key": "put",
"label": "提取结果-修改预约",
"description": "无法提取时不会返回",
"valueType": "string",
"type": "source",
"targets": []
},
{
"key": "remove",
"label": "提取结果-取消预约",
"description": "无法提取时不会返回",
"valueType": "string",
"type": "source",
"targets": []
},
{
"key": "get",
"label": "提取结果-查询预约记录",
"description": "无法提取时不会返回",
"valueType": "string",
"type": "source",
"targets": []
}
]
},
{
"moduleId": "643ik3",
"name": "聊天记录",
"flowType": "historyNode",
"position": {
"x": 1402.5447731090367,
"y": 1933.5935888119106
},
"inputs": [
{
"key": "maxContext",
"type": "numberInput",
"label": "最长记录数",
"value": 16,
"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": "98xq69",
"key": "history"
},
{
"moduleId": "mhw4md",
"key": "history"
}
]
}
]
},
{
"moduleId": "x3ymlc",
"name": "用户问题(对话入口)",
"flowType": "questionInput",
"position": {
"x": 1457.4894986450388,
"y": 1763.0754750794902
},
"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": "98xq69",
"key": "content"
},
{
"moduleId": "mhw4md",
"key": "content"
}
]
}
]
}
]
{{% /details %}}
Laf 云函数代码
可以在 Laf 中快速构建 HTTP 接口。
{{% details title="函数代码" closed="true" %}}
import cloud from '@lafjs/cloud';
const db = cloud.database();
export default async function (ctx: FunctionContext) {
try {
const { appointment, action } = ctx.body;
console.log(appointment, action);
const parseBody = JSON.parse(appointment);
const { get, post, put, remove } = JSON.parse(action);
if (!!get) {
return await getRecord(parseBody);
}
if (!!post) {
return await createRecord(parseBody);
}
if (!!put) {
return await putRecord(parseBody);
}
if (!!remove) {
return await removeRecord(parseBody);
}
return {
response: '异常'
};
} catch (err) {
return {
response: '异常'
};
}
}
async function putRecord({ name, time, labname }) {
const missData = [];
if (!name) missData.push('你的姓名');
if (missData.length > 0) {
return {
response: `请提供: ${missData.join('、')}`
};
}
const { data: record } = await db
.collection('LabAppointment')
.where({
name,
status: 'unStart'
})
.getOne();
if (!record) {
return {
response: `${name} 还没有预约记录`
};
}
const updateWhere = {
name,
time: time || record.time,
labname: labname || record.labname
};
await db
.collection('LabAppointment')
.where({
name,
status: 'unStart'
})
.update(updateWhere);
return {
response: `修改预约成功。
姓名:${name}
时间: ${updateWhere.time}
实验室: ${updateWhere.labname}
`
};
}
async function getRecord({ name }) {
if (!name) {
return {
response: '请提供你的姓名'
};
}
const { data } = await db
.collection('LabAppointment')
.where({ name, status: 'unStart' })
.getOne();
if (!data) {
return {
response: `${name} 没有预约中的记录`
};
}
return {
response: `${name} 有一条预约记录:
姓名:${data.name}
时间: ${data.time}
实验室: ${data.labname}
`
};
}
async function removeRecord({ name }) {
if (!name) {
return {
response: '请提供你的姓名'
};
}
const { deleted } = await db
.collection('LabAppointment')
.where({ name, status: 'unStart' })
.remove();
if (deleted > 0) {
return {
response: `取消预约记录成功: ${name}`
};
}
return {
response: ` ${name} 没有预约中的记录`
};
}
async function createRecord({ name, time, labname }) {
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: ${missData.join('、')}`
};
}
const { data: record } = await db
.collection('LabAppointment')
.where({
name,
status: 'unStart'
})
.getOne();
if (record) {
return {
response: `您已经有一个预约记录了:
姓名:${record.name}
时间: ${record.time}
实验室: ${record.labname}
每人仅能同时预约一个实验室。
`
};
}
await db.collection('LabAppointment').add({
name,
time,
labname,
status: 'unStart'
});
return {
response: `预约成功。
姓名:${name}
时间: ${time}
实验室: ${labname}
`
};
}
{{% /details %}}