【文心智能体】通过低代码工作流编排创建应用《挑战奥运问答拿奖牌》

本文主要是介绍【文心智能体】通过低代码工作流编排创建应用《挑战奥运问答拿奖牌》，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

欢迎来到《小5讲堂》
这是《文心智能体平台》系列文章，每篇文章将以博主理解的角度展开讲解。
温馨提示：博主能力有限，理解水平有限，若有不对之处望指正！

背景

前段时间是奥运会，加上文心智能体平台开启奥运相关智能体创作比赛。
因此，基于上面创建了一个关于奥运答题的智能体，不仅能够快速了解运动员信息，还能参赛，何乐不为呢。
这里通过低代码工作流编排的方式去创建，使用了大模型链和工具链的方式实现。
目前文心智能体平台已经逐步下线低代码功能，改为了工作流，这里也小小记录下。

整体界面

大模型链、工具链

大模型链

大模型链(LLMChain)是一种链式结构，它将多个输入转化为模型提示，并可进一步格式化输出。
拥有提示词、模型两个重要属性，提示词非必填，模型是必选。
可设置开关是否传入对话历史记录。可设置输出关键词output_key。

提示词

提示词模板(PromptTemplate)用于创建提示并定义输出格式，作为指令提供给模型。
提示词节点拥有模板属性，可编辑填写，必填选项。
同时也可设置输出格式，定义大模型输出包含的一些json格式关键词，结合输出关键词使用，比如：result.name。

• 模板

你的目的是取出上下文guid值，没有就默认为空。

• 输出格式

[{"key":"guid","description":"上下文的guid值"}
]

模型

文心一言(ERNIE)是百度发布的知识增强大语言模型。
模型名称提供了：Ernie-Bot、Ernie-Bot-Turbo、Ernie-Bot-4。
多样性(Temperature)设置默认的0.9、采样范围(Top-P)设置默认的0.8

工具链

工具链(ToolChain)可调用工具进行查询。

HTTP请求工具

HTTP请求工具(RequestTool)，用于发起请求并返回结果。
如果纯使用http请求工具，那么返回的数据就是显示的数据。

逻辑说明

通过大模型链实现上下文值的解析，提取http请求返回的guid值。
默认由http请求返回guid值，用于标识唯一用户。
具体实现逻辑由API后端进行实现出题和答题操作。

IP唯一标识用户

由于大模型的传入历史对话历史非常不稳定，无法确保guid值得短时间内唯一。
因此还是沿用刚开始得IP值来作为用户唯一标识。

体验效果

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