操作使用-流程调用

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操作说明

本文档详细介绍知识库在对话流程编排中的集成调用操作，包括知识库节点创建、参数配置和智能对话测试等核心功能。流程调用是知识库与AI对话系统深度融合的重要方式，通过RAG（检索增强生成）技术实现更智能、更准确的对话体验。

一、对话流程编排中的知识库节点

1. 创建知识库节点

进入【对话流程编排】应用，开始创建新的对话流程。
在流程设计画布中，可以添加专用的【知识库节点】。
知识库节点的主要功能：
- 知识检索：根据用户输入检索相关知识内容
- 上下文增强：为后续的AI对话提供知识支撑
- 智能过滤：根据相关度阈值过滤检索结果
- 格式化输出：将检索结果格式化为可用的对话上下文

2. 知识库节点配置

知识库选择：
- 从已创建的知识库列表中选择目标知识库
- 支持选择多个知识库进行联合检索
- 可以设置不同知识库的权重和优先级
检索参数设置：
- 检索数量：设置返回的最大检索结果数量
- 相似度阈值：设置检索结果的最低相关度要求
- 检索策略：选择语义检索、关键词检索或混合检索
输出格式配置：
- 设置检索结果的输出格式和模板
- 配置结果的排序和过滤规则
- 定义输出变量的命名和结构

二、连接LLM大模型节点

1. 节点连接配置

将知识库节点连接到LLM大模型节点，实现RAG增强对话。
在LLM节点中配置系统消息和用户消息，整合知识库检索结果。
配置要点：
- 变量引用：在LLM节点中引用知识库节点的输出变量
- 上下文注入：将检索到的知识内容注入到对话上下文中
- 提示词优化：设计合适的提示词模板利用检索结果

2. LLM节点高级配置

系统消息配置：

你是一个智能助手，请根据以下知识库内容回答用户问题：

知识库内容：
{{knowledge_results}}

请基于上述知识内容，准确、详细地回答用户的问题。如果知识库中没有相关信息，请诚实说明。

用户消息配置：

用户问题：{{user_input}}

请根据提供的知识库内容回答上述问题。

参数调优：
- 温度设置：较低的温度值保证回答的准确性
- 最大长度：根据知识内容长度合理设置
- 停止词设置：避免生成不相关内容

配置最佳实践

确保知识库节点的输出变量正确引用
提示词模板要清晰指导AI如何使用知识内容
设置合理的相似度阈值避免无关信息干扰
定期测试和优化配置参数

三、智能对话测试演示

1. 完整对话流程演示

以下动图展示了完整的知识库增强对话流程，包括用户提问、知识检索、AI生成回答的全过程：

2. 对话效果分析

检索准确性：
- 验证知识库检索是否返回相关内容
- 检查检索结果的相关度分数
- 确认检索内容与用户问题的匹配度
回答质量：
- 评估AI回答的准确性和完整性
- 检查回答是否充分利用了检索到的知识
- 验证回答的逻辑性和可理解性
对话连贯性：
- 测试多轮对话中的上下文保持
- 验证知识检索在对话过程中的一致性
- 确保对话流程的自然和流畅

四、高级集成功能

1. 多知识库联合检索

知识库组合策略：
- 支持同时检索多个相关知识库
- 设置不同知识库的权重和优先级
- 实现知识源的互补和增强
结果合并优化：
- 智能去重和排序检索结果
- 按相关度和来源组织结果
- 提供结果的溯源和引用信息

2. 动态知识更新

实时同步：
- 知识库内容更新自动同步到对话流程
- 支持热更新，无需重启对话服务
- 保证对话内容的时效性和准确性
版本管理：
- 支持知识库版本的切换和回滚
- 记录不同版本的对话效果差异
- 提供A/B测试机制优化知识配置

五、性能监控与优化

1. 检索性能监控

响应时间监控：
- 监控知识检索的平均响应时间
- 识别性能瓶颈和优化点
- 设置性能告警和自动优化
命中率统计：
- 统计知识库检索的命中率
- 分析用户问题的覆盖程度
- 指导知识库内容的补充和优化

2. 对话质量优化

用户反馈收集：
- 收集用户对回答质量的反馈
- 分析反馈数据改进检索策略
- 持续优化知识库内容和配置
效果评估指标：
- 回答准确率和用户满意度
- 检索相关性和覆盖率
- 对话完成率和任务成功率

六、常见集成场景

1. 智能客服系统

产品咨询场景：
- 集成产品手册和FAQ知识库
- 自动回答产品规格和使用问题
- 提供准确的技术支持和故障排除
政策解答场景：
- 集成政策法规和制度文件
- 实时查询最新政策信息
- 提供准确的政策解读和执行指导

2. 企业内部助手

知识问答系统：
- 集成企业内部知识库和文档
- 支持员工快速查询工作相关信息
- 提供新员工培训和知识传承
决策支持系统：
- 集成历史案例和经验数据
- 为业务决策提供数据支撑
- 辅助风险评估和方案制定

七、API接口调用

1. 接口集成方式

REST API调用：
- 通过HTTP接口调用知识库检索
- 支持批量检索和实时查询
- 提供标准的JSON格式输入输出
SDK集成：
- 提供多语言SDK简化集成
- 封装复杂的调用逻辑和参数
- 提供详细的开发文档和示例

2. 接口参数配置

请求参数：

{
  "query": "用户查询文本",
  "knowledge_ids": ["知识库ID列表"],
  "max_results": 5,
  "min_similarity": 0.7,
  "enable_rerank": true
}

响应格式：

{
  "success": true,
  "data": [
    {
      "content": "检索到的知识内容",
      "score": 0.85,
      "source": "来源文档信息",
      "metadata": "元数据信息"
    }
  ],
  "total": 3,
  "duration": "120ms"
}

八、最佳实践建议

1. 知识库设计

内容质量：确保知识库内容准确、完整、及时
结构化：采用良好的文档结构和分类体系
覆盖度：充分覆盖目标领域的知识点
更新机制：建立定期更新和维护机制

2. 检索策略优化

参数调优：根据实际效果调整检索参数
多策略结合：结合不同检索策略的优势
结果过滤：设置合理的过滤条件提高精度
缓存机制：使用缓存提高频繁查询的性能

3. 对话设计优化

提示词工程：设计高质量的提示词模板
上下文管理：合理管理对话上下文和知识内容
错误处理：处理检索失败和无结果的情况
用户体验：优化对话流程的自然性和易用性

4. 监控与维护

性能监控：持续监控系统性能和用户体验
质量评估：定期评估对话质量和知识准确性
用户反馈：收集和分析用户使用反馈
持续改进：基于数据分析持续优化系统配置