Opis przepływu
Cel i korzyści
Przegląd workflow semantycznego wyszukiwania
Ten workflow, zatytułowany „Semantyczne wyszukiwanie”, umożliwia użytkownikom wyszukiwanie informacji w prywatnej bazie wiedzy dzięki zaawansowanym modelom językowym oraz technikom semantycznego wyszukiwania. Został zaprojektowany do skanowania wszystkich zaplanowanych domen, dokumentów i sekcji Q&A, automatyzując pobieranie najbardziej trafnych informacji w odpowiedzi na zapytania użytkowników.
Interakcja z użytkownikiem i komunikat powitalny
Gdy użytkownik otwiera interfejs czatu, workflow uruchamia wiadomość powitalną:
- Widget Wiadomości wyświetla:
👋 Witamy w Narzędziu do Wyszukiwania w Prywatnej Bazie Wiedzy!
Jestem tutaj, aby pomóc Ci przeszukiwać dokumenty w Twojej prywatnej bazie wiedzy 📚. Przeskanuję wszystkie zaplanowane domeny, prywatne dokumenty oraz sekcje Q&A, aby znaleźć potrzebne informacje.
Wystarczy, że wpiszesz swoje zapytanie i zaczynamy szukać odpowiedzi! ✨🔍
Ta przyjazna wiadomość pomaga zorientować użytkowników i zachęca do wpisania zapytania.
Przetwarzanie i rozszerzanie zapytania
Wprowadzenie zapytania przez użytkownika:
Użytkownik przesyła zapytanie za pomocą pola wejściowego czatu.
Rozszerzenie zapytania:
- Zapytanie trafia do komponentu Rozszerzenie zapytania.
- Napędzany przez model językowy OpenAI (konkretnie
gpt-4o-mini
), komponent ten generuje do trzech parafrazowanych lub semantycznie podobnych zapytań. - Celem jest zwiększenie szans na odnalezienie wszystkich trafnych dokumentów, nawet jeśli pierwotne sformułowanie zapytania jest niejasne lub ograniczone.
Komponent | Cel |
---|
Wejście czatu | Zbiera pytanie wyszukiwania od użytkownika |
OpenAI LLM (gpt-4o-mini) | Generuje alternatywne sformułowania zapytania |
Rozszerzenie zapytania | Tworzy do 3 wariantów zapytania do wyszukania |
Pobieranie dokumentów
- Rozszerzone zapytania są przekazywane do Pobieracza dokumentów.
- Ten komponent przeszukuje prywatną bazę wiedzy użytkownika, w tym zaplanowane domeny, dokumenty i sekcje Q&A.
- Pobiera do 10 najbardziej trafnych dokumentów, skupiając się na treści w nagłówkach
<H1>
, by maksymalizować kontekst i trafność.
Prezentacja wyników
- Pobierane dokumenty trafiają do Widgetu Dokumentów, który je formatuje i prezentuje w przyjazny dla czatu sposób.
- Ostatecznie zebrane wyniki są wyświetlane użytkownikowi w interfejsie czatu.
Krok | Komponent | Typ wyjścia |
---|
Pobierz dokumenty | Pobieracz dokumentów | Surowe dokumenty |
Sformatuj wyniki | Widget Dokumentów | Wiadomość |
Wyświetl użytkownikowi | Wyjście czatu | Wiadomość na czacie |
Diagram workflow
flowchart LR
A[Otwarty czat] --> B[Wiadomość powitalna]
B --> C[Wejście zapytania użytkownika]
C --> D[Rozszerzenie zapytania\n(OpenAI LLM)]
D --> E[Pobieracz dokumentów]
E --> F[Widget Dokumentów]
F --> G[Wyjście czatu]
Korzyści i zastosowania
- Automatyzacja: Workflow automatyzuje semantyczne wyszukiwanie, oszczędzając ręczny wysiłek i zapewniając użytkownikom zawsze przyjazne, prowadzące doświadczenie.
- Skalowalność: Dzięki rozszerzaniu zapytań i przeszukiwaniu wszystkich istotnych źródeł, workflow zapewnia szerokie pokrycie, sprawdzając się w dużych lub złożonych bazach wiedzy.
- Dokładność: Wykorzystanie LLM do parafrazowania zmniejsza ryzyko pominięcia informacji z powodu formy zapytania.
- Doświadczenie użytkownika: Natychmiastowa odpowiedź i jasne instrukcje czynią narzędzie przyjaznym nawet dla nietechnicznych odbiorców.
Typowe zastosowania:
- Wewnętrzne zarządzanie wiedzą dla zespołów wsparcia
- Firmowe portale FAQ i wyszukiwania dokumentów
- Automatyczni asystenci dla prywatnych lub zastrzeżonych zbiorów danych
Integrując semantyczne wyszukiwanie z rozszerzaniem zapytań opartym na LLM, ten workflow zapewnia użytkownikom sprawny dostęp do trafnej wiedzy, zwiększając produktywność i odkrywanie informacji.