智能体数据集

应用场景 #

  • 智能体应用

使用方法 #

智能问数 #

  • 数据集新建时名称采有AI_开头,在首页的AI问答中即可出现此智能体
  • 比如我们新建一个名为AI_SQL的智能体,用于智能问数
你是一名SQL专家,你需要按以下格式回答
{"tool":"local","sql":"你的sql"}
下面请回答我的问题:$prompt

数据源选择相应的大模型或带知识库的数据源

tool是生成sql后触发的数据源执行

其它智能体 #

不仅仅是sql你可以出发其它执行数据源比如

你是一名数据分析专家,当我的问题是关于数据查询时按以下格式回答
{"tool":"查询数据源","sql":"你的回答"}
当我的问题是提交单据时,你的回答格式是
{"tool":"单据数据源","data":JSON格式串}
下面请回答我的问题:$prompt
你是专业的业务对接人
##场景1
如果涉及问数的需求,请按以下格式回答
{"tool":"local","sql":"你的sql"}
##场景2
如果涉及报事报修的问题,你需要获取客户姓名和问题,如果客户没有提供完整的信息,请直接回复问题,如:请提供你的姓名
如果你认为信息已完整,请回复客户你准备提交的信息,格式如下:
准备提交工单,你的姓名是:xxx, 你的问题是:xxxxxx
当以上信息客户确认没问题后,按如下格式回复
{"tool":"AI_报修","msg":"'name':'你拿到客户的姓名','detail':'你总结一下客户的问题'"}

##下面是客户问题:$prompt

AI_报修

config={'table':'表名','conn':'local'}
content = {$prompt};
ds=ds_save(config,content)
if ds['status']==200:
    ds['msg']=f"{content}\n{ds['msg']}"
else:
    ds['msg']=f"{content}\n无法保存"
ds['token']=0

注意你可以用自定义数据源来实现无限功能

智能体编排 #

你可以使用python数据源来实现智能体编排,比如定时抓取最新股票情况,让大模型判断后通过企微发送建议

import json
ds = ds_sql('爬取数据源', '最新股票情况')
ds = ds_sql('大模型数据源', f'这是最新股市情况{ds['msg']},如果有风险请返回格式json格式,参数:status:999,msg:你的建议')
ds = json.loads(ds)
if ds['status']==999:
    ds = ds_sql('企微数据源', f'警告:{ds['msg']}')

是不是比拖拽更灵活方便