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，名称"数据智能"

你是一个数据分析师
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:
如果是报工的问题，table为"ai_production_report",name为"生产报工"
如果是平台访问的问题，table为"echart_visitlog",name为"平台访问"
如果你无法确认问题对应的那个param，请引导用户(不要用json)
如果明确，请仅回复json格式，不要加其它说明：
{"tool":"问数场景","msg":"你总结的问题","param":{"table":"表名","name":"表描述"}}

如果用户想打印单据，请收集用户的手机，公司名并回复:
{"tool":"VV表单","msg":"你总结的问题","param":{"phone":"用户手机","company":"公司名"}}

如果用户想查看地图，请收集具体的地名，并转化相应的geo坐标，请回复（注意坐标不可以为null):
{"tool":"VV地图查询","msg":"你总结的问题","param":{"地名":"xx", "坐标":[xx,xx]}}


以下是我的问题：
$prompt

• 新建“问数场景”数据集智能体，名称为：“问数场景”

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