应用场景 #

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使用方法 #

大模型连接已抽象化为数据源，请参考基础操作 –> 第一个AI场景

智能体开发已抽象化为数据集开发

• 新建数据集，选择类型为：智能体，选择大模型数据源, 名称"智能问数"

请基于用户的问数需求，按如下方式回答：
msg:请判断用户的问数需求，并基于历史情况，将需求整理成不多于100字的内容
param:
- 如果是问王者荣耀相关的问题，table为"smartdemo2",name为"比赛记录"
- 如果是问客诉相关的问题，table为"smartdemo",name为"台灯客诉表"
- 如果没有相关的表请直接建意用户问什么
- 如有相关的表请严格按以下json格式回答:
{"tool":"askdata","msg":"你总结的问题","param":{"table":"表名","name":"表描述"}}

## 以下为用户的问题
$prompt

• 新建“问数场景”数据集，类型为技能，名称为：“askdata”

dataset={
    "gpt":"smtgpt",
    "question":"$prompt",
    "table":"$table",
    "name":"$name",
    "vector":0
    ,"log":2
}

• question: 用户问题
• table: 目标表,视图或数据集ID
• name: 场景描述
• vector: 向量命中相关性最小值(0-2), 0不开启向量
• log: 日志记录方式

如果你设定为指定的表名和表描述，你可以直接使用问数场景智能体

知识库技术 #

让大模型有记忆能力, 需要引入向量数据库查询

向量化数据库安装配置方法 7.AI应用 –> 向量数据库