与知识库对话 - chatbot 设计

回答

在设计 ChatBot 时，应以 STAR 原则（情境、任务、行动、结果）为指导进行需求拆解。

情境方面，用户期望通过与大型模型交互获得基于企业内部知识的精准回答，这要求系统既能理解和响应用户查询，又要确保信息安全。

任务上，系统需分析用户问题，并基于企业知识库提供准确答案，这需要具备高级语言理解能力，且能安全访问和利用企业内部知识。

行动包括：

设计并实施一系列步骤处理潜在安全问题，确保用户输入安全。
回复中若遇不匹配或有害内容，系统应拒绝回答。
采用指代消解等技术手段提升问答准确性和用户满意度。

结果是开发一个能精准理解用户意图、安全访问知识库并提供满意答案的智能回复应用，该应用不仅能提升用户体验，还会成为企业内部知识管理和服务的重要工具。

为达成这些目标，需制定详尽流程图以可视化每个环节和决策点，确保设计和开发中每个步骤清晰理解和执行，从而保证智能回复系统满足用户需求且高度安全准确。从拆解出的知识回复流程图可见，简单知识问答背后隐藏诸多环节，实际工作中还有更复杂小环节需进一步拆解，这需要在实际项目中实战操作。

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参考资料

RAG提示工程系列（3）| 迈向工程化应用

确立了以STAR原则（情境、任务、行动、结果）为指导的基础上，我们现在可以具体拆解“ChatBot”这一需求。这是当下非常火热实施需求，其核心目标是利用大型语言模型为用户提供安全、有效且可靠的知识问答服务。1.情境(Situation)：用户期望通过与大型模型的交互获得基于企业内部知识的精准回答。这要求系统不仅要能理解和响应用户查询，还必须确保信息安全。1.任务(Task)：系统需要分析用户提出的问题，并基于企业知识库提供准确答案。这不仅要求系统具备高级的语言理解能力，还必须能够安全地访问和利用企业内部知识。1.行动(Action)：3.1设计并实施一系列步骤来处理潜在的安全问题，确保用户输入（即问题）是安全的。3.2在回复过程中，如果遇到不匹配或有害内容，系统应能够拒绝回答。3.3采用技术手段如指代消解等来提升问答准确性和用户满意度。1.结果(Result)：开发一个智能回复应用，该应用能够精准理解用户意图、安全访问知识库，并提供满意的答案。这个系统将不仅提升用户体验，也会成为企业内部知诈管理和服务的重要工具。为了达到这些目标，我们需要制定详尽的流程图来可视化每一个环节和决策点。这样做可以确保设计和开发过程中每个步骤都被清晰地理解和执行。通过这种方法，我们可以确保智能回复系统既满足用户需求又保持高度的安全性和准确性。上图为我们根据需求拆解出的知识回复流程图，可以看到，一个简单的知识问答背后其实还隐藏着许多增量和缓解。当然，尽管我们加入了增量的流程环节，但在实际工作中其实还有更多更为复杂的小环节需要进一步拆解。这些就需要大家去实际项目中动手去实战了。

RAG提示工程系列（3）| 迈向工程化应用

RAG 提示工程（三）：迈向工程化应用

确立了以STAR原则（情境、任务、行动、结果）为指导的基础上，我们现在可以具体拆解“ChatBot”这一需求。这是当下非常火热实施需求，其核心目标是利用大型语言模型为用户提供安全、有效且可靠的知识问答服务。1.情境（Situation）：用户期望通过与大型模型的交互获得基于企业内部知识的精准回答。这要求系统不仅要能理解和响应用户查询，还必须确保信息安全。1.任务（Task）：系统需要分析用户提出的问题，并基于企业知识库提供准确答案。这不仅要求系统具备高级的语言理解能力，还必须能够安全地访问和利用企业内部知识。1.行动（Action）：3.1设计并实施一系列步骤来处理潜在的安全问题，确保用户输入（即问题）是安全的。3.2在回复过程中，如果遇到不匹配或有害内容，系统应能够拒绝回答。3.3采用技术手段如指代消解等来提升问答准确性和用户满意度。1.结果（Result）：开发一个智能回复应用，该应用能够精准理解用户意图、安全访问知识库，并提供满意的答案。这个系统将不仅提升用户体验，也会成为企业内部知诈管理和服务的重要工具。为了达到这些目标，我们需要制定详尽的流程图来可视化每一个环节和决策点。这样做可以确保设计和开发过程中每个步骤都被清晰地理解和执行。通过这种方法，我们可以确保智能回复系统既满足用户需求又保持高度的安全性和准确性。上图为我们根据需求拆解出的知识回复流程图，可以看到，一个简单的知识问答背后其实还隐藏着许多增量和缓解。当然，尽管我们加入了增量的流程环节，但在实际工作中其实还有更多更为复杂的小环节需要进一步拆解。这些就需要大家去实际项目中动手去实战了。