Querydecompositie
Taakdecompositie splitst complexe vragen op in kleinere subvragen, zodat AI-chatbots nauwkeurigere en meer gerichte antwoorden kunnen geven.
Componentbeschrijving
Hoe de Querydecompositie-component werkt
Querydecompositiecomponent
Querydecompositie is een flowcomponent die is ontworpen om de precisie en effectiviteit van AI-gedreven workflows te verbeteren door complexe invoervragen op te splitsen in afzonderlijke, beheersbare subvragen. Dit proces zorgt ervoor dat elk aspect van de oorspronkelijke vraag van een gebruiker wordt behandeld, wat leidt tot meer volledige en accurate antwoorden.
Wat doet deze component?
De primaire functie van de Querydecompositiecomponent is om een invoertekst—meestal een complexe of meerledige vraag—op te splitsen in verschillende alternatieve vragen of subvragen. Deze subvragen vertegenwoordigen de afzonderlijke informatiepunten die moeten worden opgelost om de oorspronkelijke vraag volledig te kunnen beantwoorden. Deze aanpak is vooral nuttig in situaties waarin een vraag breed, ambigu of samengesteld is uit verschillende verweven elementen.
Belangrijkste functies en invoervelden
| Inputnaam | Type | Vereist | Beschrijving |
|---|---|---|---|
| Invoertekst | Message | Ja | De hoofdtekst of vraag die u wilt opsplitsen in meerdere alternatieve vragen. |
| Chatgeschiedenis | InMemoryChatMessageHistory | Nee | Eerdere chatberichten om context te geven voor het genereren van meer precieze subvragen. |
| LLM (Model) | BaseChatModel | Nee | Het taalmodel dat wordt gebruikt voor het genereren van alternatieve vragen. |
| Originele vraag opnemen | Boolean | Nee | Optie om de originele vraag toe te voegen aan de lijst met alternatieve vragen. |
| Systeembericht | String | Nee | Extra systeemniveau-instructie die kan worden toegevoegd aan de prompt om het gedrag aan te passen. |
- Invoertekst (verplicht): De tekst die geanalyseerd en opgesplitst moet worden. Dit is de hoofdvraag van de gebruiker.
- Chatgeschiedenis: (optioneel) Indien beschikbaar kan de eerdere gesprekscontext worden meegegeven om de relevantie en precisie van de gegenereerde subvragen te verbeteren.
- LLM (Model): (optioneel) Specificeer welk large language model (LLM) gebruikt moet worden voor het decompositieproces, zodat flexibele integratie met verschillende AI-modellen mogelijk is.
- Originele vraag opnemen: (geavanceerd, optioneel) Bepaal of de uitvoer ook de originele vraag moet bevatten naast de gegenereerde subvragen.
- Systeembericht: (geavanceerd, optioneel) Hiermee kunt u een aangepast systeembericht toevoegen om de uitvoer te sturen of extra instructies aan het model te geven.
Uitvoer
- Bericht: De component geeft een berichtobject terug met daarin de lijst van alternatieve vragen of subvragen. Dit kan worden gebruikt als invoer voor volgende AI-verwerkingsstappen, zoals afzonderlijke beantwoording, opzoeking of verdere analyse.
Waarom is dit nuttig?
Querydecompositie is waardevol in complexe AI-workflows waarbij enkele vragen meerdere onderwerpen kunnen omvatten of meerstapsredenering vereisen. Door vragen op te splitsen kunt u:
- Ervoor zorgen dat alle onderdelen van een complexe vraag worden behandeld.
- Nauwkeuriger zoeken of informatie ophalen mogelijk maken.
- Modulaire, stapsgewijze verwerking in AI-pijplijnen mogelijk maken.
- De transparantie en uitlegbaarheid van AI-gegenereerde antwoorden verbeteren.
Voorbeeldtoepassingen
- Klantenondersteuning: Het opdelen van een lange klantenvraag in afzonderlijke kwesties voor meer gerichte antwoorden.
- Onderzoeksassistentie: Een brede onderzoeksvraag opdelen in specifieke subonderwerpen voor gerichtere literatuursearches.
- Meerstapsredenering: Vragen voorbereiden voor AI-agenten die stapsgewijs probleemoplossen of plannen vereisen.
Samenvattingstabel
| Functie | Beschrijving |
|---|---|
| Invoer | Complexe gebruikersvraag (tekst) |
| Uitvoer | Lijst van alternatieve/subvragen (als berichtobject) |
| Contextondersteuning | Ja (via chatgeschiedenis) |
| Modelselectie | Ja (aangepaste LLM kan worden opgegeven) |
| Geavanceerde opties | Originele vraag opnemen, aangepast systeembericht |
Door Querydecompositie te integreren in uw AI-workflow, maakt u slimmere, meer gedetailleerde verwerking van complexe vragen mogelijk, wat leidt tot betere resultaten en een verbeterde gebruikerservaring.
Veelgestelde vragen
- Wat is de Querydecompositiecomponent?
De Querydecompositie splitst complexe en samengestelde vragen op in eenvoudige subvragen die gemakkelijker te behandelen zijn. Op deze manier kan het meer gedetailleerde en gerichte antwoorden geven.
- Wat gebeurt er als ik de Querydecompositie niet gebruik?
Querydecompositie is niet noodzakelijk voor alle Flows. Het wordt vooral gebruikt voor het maken van klantenservicebots en andere toepassingen waarbij de invoer een stapsgewijze aanpak van complexe input vereist. Door taakdecompositie te gebruiken worden gedetailleerde en zeer relevante antwoorden gegarandeerd. Zonder deze functie kan de bot uitwijken naar vage antwoorden.
- Wat is het verschil tussen Query Expansion en Querydecompositie?
Beide helpen de bot de vraag beter te begrijpen. Querydecompositie neemt complexe of samengestelde vragen en splitst deze op in kleinere, uitvoerbare stappen. Aan de andere kant vult Query Expansion onvolledige of foutieve vragen aan, zodat ze duidelijk en volledig worden.
Probeer Querydecompositie met FlowHunt
Begin met het bouwen van slimmere AI-chatbots en automatiseer complexe vragen met FlowHunt’s Querydecompositiecomponent.
Meer informatie
