识别用户意图
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识别用户意图
飞书用户92562024年6月19日修改
本文将通过大模型节点、选择器节点和插件节点构建一个用于识别用户意图的工作流。
效果示例
本文构建的示例工作流概览如下。
在该工作流中：
1.
使用大模型节点将用户输入数据分为 1（天气）、2（新闻）、3（其他） 三种类型。
2.
使用选择器节点判断用户输入数据的类型，并分支处理。
a.
如果数据类型为 1，会将数据流转至大模型节点和天气插件节点，获取地区天气。
b.
如果数据类型为 2，会将数据流转至新闻插件节点，获取新闻。
c.
如果数据类型为 3，则不做处理直接返回。
下图展示了示例工作流添加到 Bot 之后，Bot 带来的用户任务处理能力。当用户输入内容后，Bot 会调用示例工作流处理任务，并向用户返回处理结果。
步骤一：构建工作流
1.
2.
在左侧导航栏，选择打开个人空间或一个团队空间。
3.
在页面顶部进入工作流页面，并单击创建工作流。
本文示例配置如下：
◦
工作流名称：输入 weather_news_workflow
◦
工作流描述：输入 识别用户意图并获取相关信息（仅获取天气、新闻相关）
4.
在工作流的编辑页面，按如下图所示的顺序，依次添加大模型节点、选择器节点、插件节点，并进行连接。
◦
你可以在编辑页面左侧的选择节点列表内，添加大模型节点、选择器节点。
◦
你可以在编辑页面左侧单击插件节点的 + 图标，搜索天气关键词，并添加临近天气 > weather 工具节点查询天气；搜索新闻关键词，并添加头条新闻 > getToutiaoNews 工具节点获取新闻。
5.
连接各节点后，依次为节点配置输入输出参数。
本示例中各节点配置的参数信息如下表所示。
节点 | 参数配置 |
开始 | 新增 input 输入参数，选择 String 类型。 |
大模型 | 选择大模型节点的单次模式。示例配置如下： • Temperature：输入 0.7。 • 输入参数：名称 query，并在变量值区域选择引用 开始 > input。 • 提示词：使用以下示例 Markdown 信息，表示将用户输入的数据传入 LLM 进行处理。 代码块 • 输出值：名称 intent，类型选择 String。 |