概述
最新更新:2024-07-29
概述
简介
FlowBot 与 Bot 类似,都是面向“人”的 AI 应用,通过自然语言输入并获得 AI 响应结果。
FlowBot 适用于解决更加复杂的企业业务问题。通过人工设计工作流程,实现串联或并联多个专职专用LLM 以实现更加可控和高效 AI 响应。
FlowBot 可用于多产品客服支持
,多产品售前线索
,品牌舆情检测
,潜客线索洞察
,超长调研报告输出
,多步骤翻译
等需要多个 LLM 协同输出的业务场景。
组件
组件是 FlowBot 的核心功能载体,是面向业务场景将不同能力进行封装的功能模块。不同的组件的功能不同,开发者可以根据不同的业务场景,选用不同的组件进行组合搭配。GPTBots 当前支持的的类型和组件如下:
AI Model
- LLMs
支持多个厂商多个版本的 LLM 模型,如:OpenAI、Claude、Gemini、ChatGLM、llama 等主流商业/开源模型。
LLM 可根据设定的身份提示、上下文、 Tools 和参考知识等信息,针对问题进行 AI 响应和输出结果。
知识数据
- 知识检索
支持多个 Embedding 模型,通过语义/关键词/混合搜索可多路召回知识,最后由 rerank 模型进行重排优化。
从知识库中召回与用户问题最匹配和相关的参考知识数据,有效解决 LLM 的幻觉和专业知识不足的难题。
逻辑判断
- 条件判断
由 LLM 根据用户自定义的“条件达成规则”进行条件是否成立判断,条件成立触发if
分支,条件不成立则触发else
分支。 支持用户通过自然语言描述“条件达成规则”,也支持用户通过正则表达式、数学表达式等多种方式进行规则描述。 - 分支判断
由 LLM 根据各个分支规则的描述,对用户问题进行意图判断,根据判断结果从而触发不同的分支。
分支判断允许同时触发多个分支,并将用户问题中不同意图的内容进行提取后分别传递至对应的分支中。
预置响应
- 人工服务 支持将 Bot 的响应由"LLM 模式"切换至"人工服务"模式,由人工客服在后台接管与与 Bot 用户的对话。人工服务支持多种三方人工服务系统接入,如:Intercom、webhook 等。
- 卡片消息 组件被触发时可由 Bot 回复卡片消息,提升用户体验。卡片消息类型包含文本卡片、图文卡片、视频卡片、地图卡片、表单卡片等。同时支持拨打电话、发送邮件、唤醒 APP等能力。
连线规则
FlowBot 通过连线实现不同组件协同的工作流程构建,激活连线时具备触发下游组件节点
和传递上游组件节点输出数据
的功能。
连线规则如下:
- Flow 中
LLMs
,知识检索
,分支判断
,条件判断
和卡片消息
组件的“输入”和“输出”模块都必须至少存在 1 条连线 - Flow 中
Start
和人工服务
组件的“输入”模块必须至至少存在 1 条连线 - Flow 中
End
组件的“输出”模块必须至少存在 1 条连线 - 允许“输出”模块同时连接多个组件节点
调试预览
FlowBot 支持通过调试预览功能,可在 FlowBot 中进行对话调试工作,查看 Flow 流程的不同节点组件的触发顺序
和输入输出数据
。
- 对话调试
点击右上角的“对话调试”按钮,即可在 Flow 编辑窗口呼出对话窗口,输入信息并发送后即可运行 FlowBot。 - 组件节点详情
FlowBot 运行成功后,点击成功运行
的组件节点的“详情”按钮,即可查看在该组件的输入/输出详情数据 - 节点调试
点击右上角的“节点调试”按钮,即可在 Flow 编辑窗口呼出节点调试窗口,选择目标组件后,仅可进行单节点调试工作。