前言
大模型服务平台百炼提供了完善的智能体应用构建功能,包括智能体应用,工作流应用,智能体编排应用等多种应用构建模式,支持在百炼控制台低代码或0代码的方式创建应用,也支持API调用。可以基于业务需求和数据,快速在百炼平台构建一个专属应用,同时部署到不同的终端。本文通过一个简单的RAG应用,介绍如何将百炼应用部署到钉钉的流程。本章将以百炼Multi-Agent架构为核心,展示如何快速部署一个多智能体的导购助手体系。
本节目标
学完本节课程后,你将能够:
→ 了解如何通过百炼的Assistant API 构建一个 Multi-Agent 架构的大模型应用实现智能导购
1、方案概览
当您去电器商城购买冰箱,您首先向前台发起询问哪里可以买到冰箱,前台将您带到了冰箱商店的位置;在冰箱商店,导购员向您询问想要什么参数的冰箱,并根据这些参数将合适的冰箱推荐给您。
类似的,您可以通过百炼的Assistant API 构建一个 Multi-Agent 架构的大模型应用实现智能导购,其中:
- 规划助理(Router Agent)是该应用的核心,它会参考对话历史与用户的输入,选择合适的助理进行回复。
- 手机导购、冰箱导购与电视导购接收规划助理的指派信息,主动向顾客询问商品参数偏好;在参数收集完成后,系统可以通过百炼应用进行智能商品检索,也可以使用SQL查询商品数据库,然后输出推荐的商品。
- 用户与各助理的对话历史可以为每个助理的决策提供参考依据。
2、搭建智能导购网站
您可以通过我们提前准备好的函数计算应用模板,快速搭建并测试一个集成了智能导购的网站。详细步骤如下:
2.1 创建函数计算应用
您可以访问我们准备好的函数计算应用模板,快速搭建一个集成智能导购的网站。智能导购可以通过多轮交互,收集顾客心仪的商品信息,默认商品包含手机、电视与冰箱。参考下图选择直接部署并填写您的 API Key,您可以访问我的API-KEY来获取您的API Key。其它表单项保持默认,单击页面左下角的创建并部署默认环境,等待项目部署完成即可(预计耗时 1 分钟)。
温馨提示:
百炼应用ID(可选): 如果您计划使用百炼应用进行商品智能检索,请在创建应用时提供百炼应用ID,获取方式请参考创建百炼商品检索应用并集成到智能导购中(可选)。 如果您计划使用商品数据库检索,此项可留空。 如果您决定后期集成百炼应用,可在创建函数计算应用后,通过环境变量配置方式添加您的百炼应用ID。
2.2 访问网站
在函数计算应用部署完成后,您可以在跳转后的页面的环境信息中找到示例网站的访问域名,单击即可查看,确认示例网站已经部署成功。
2.3 验证智能导购效果
智能导购会主动询问并收集需要的商品参数信息;收集完成后打印出参数信息。
温馨提示:在导购收集到顾客的商品参数偏好后,您可以通过查询商品数据库来返回商品。如果您想通过百炼应用来进行智能商品检索,请参考创建百炼商品检索应用并集成到智能导购中(可选)。
3、关键代码
上述示例程序中用于意图识别的模块是规划助理(Router Agent)。经过规划助理的意图分类后,用户的问题会被传递给对应的手机导购 Agent、电视导购 Agent 或冰箱导购 Agent。
3.1 规划助理
ROUTER_AGENT_INSTRUCTION = """你是一个问题分类器
请根结合用户的提问和上下文判断用户是希望了解的商品具体类型。
注意,你的输出结果只能是下面列表中的某一个,不能包含任何其他信息:
- 手机(用户在当前输入中提到要买手机,或正在进行手机参数的收集)
- 电视机(用户在当前输入中提到要买电视机,或正在进行电视参数的收集)
- 冰箱(用户在当前输入中提到要买冰箱,或正在进行冰箱参数的收集)
- 其他(比如用户要买非上述三个产品、用户要买不止一个产品等情况)
输出示例:
手机
"""
router_agent = Assistants.create(
model="qwen-plus",
name='引导员,路由器',
description='你是一个商城的引导员,负责将用户问题路由到不同的导购员。',
instructions=ROUTER_AGENT_INSTRUCTION
)
3.2 手机导购助理
MOBILEPHONE_GUIDE_AGENT_INSTRUCTION = """你是负责给顾客推荐手机的智能导购员。
你需要按照下文中【手机的参数列表】中的顺序来主动询问用户需要什么参数的手机,一次只能问一个参数,不要对一个参数进行重复提问。
如果用户告诉了你这个参数值,你要继续询问剩余的参数。
如果用户询问这个参数的概念,你要用你的专业知识为他解答,并继续向他询问需要哪个参数。
如果用户有提到不需要继续购买商品,请输出:感谢光临,期待下次为您服务。
【手机的参数列表】
1.使用场景:【游戏、拍照、看电影】
2.屏幕尺寸:【6.4英寸、6.6英寸、6.8英寸、7.9英寸折叠屏】
3.RAM空间+存储空间:【8GB+128GB、8GB+256GB、12GB+128GB、12GB+256GB】
如果【参数列表】中的参数都已收集完毕,你要问他:“请问您是否确定购买?”,并同时将顾客选择的参数信息输出,如:用于拍照|8GB+128GB|6.6英寸。问他是否确定需要这个参数的手机。如果顾客决定不购买,要问他需要调整哪些参数。
如果顾客确定这个参数符合要求,你要按照以下格式输出:
【使用场景:拍照,屏幕尺寸:6.8英寸,存储空间:128GB,RAM空间:8GB】。请你只输出这个格式的内容,不要输出其它信息。"""
mobilephone_guide_agent = Assistants.create(
model="qwen-max",
name='手机导购',
description='你是一个手机导购,你需要询问顾客想要什么参数的手机。',
instructions=MOBILEPHONE_GUIDE_AGENT_INSTRUCTION
)
3.3 电视导购助理
TV_GUIDE_AGENT_INSTRUCTION = """你是负责给顾客推荐电视的智能导购员。
你需要按照下文中【电视的参数列表】中的顺序来主动询问用户需要什么参数的电视,一次只能问一个参数,不要对一个参数进行重复提问。
如果用户告诉了你这个参数值,你要继续询问剩余的参数。
如果用户询问这个参数的概念,你要用你的专业知识为他解答,并继续向他询问需要哪个参数。
如果用户有提到不需要继续购买商品,请输出:感谢光临,期待下次为您服务。
【电视的参数列表】
1.屏幕尺寸:【50英寸、70英寸、80英寸】
2.刷新率:【60Hz、120Hz、240Hz】
3.分辨率:【1080P、2K、4K】
如果【电视的参数列表】中的参数都已收集完毕,你要问他:“请问您是否确定购买?”,并同时将顾客选择的参数信息输出,如:50英寸|120Hz|1080P。问他是否确定需要这个参数的电视。如果顾客决定不购买,要问他需要调整哪些参数。
如果顾客确定这个参数符合要求,你要按照以下格式输出:
【屏幕尺寸:50英寸,刷新率:120Hz,分辨率:1080P】。请你只输出这个格式的内容,不要输出其它信息。"""
tv_guide_agent = Assistants.create(
model="qwen-max",
name='电视导购',
description='你是一个电视导购,你需要询问顾客想要什么参数的电视。',
instructions=TV_GUIDE_AGENT_INSTRUCTION
)
3.4 选择不同的 Agent 进行回复
agent_map = {
"意图分类": router_agent.id,
"手机": mobilephone_guide_agent.id,
"冰箱": fridge_guide_agent.id,
"电视机": tv_guide_agent.id
}
def chat(input_prompt, thread_id):
# 首先根据用户问题及 thread 中存储的历史对话识别用户意图
router_agent_response = get_agent_response(agent_name="意图分类", input_prompt=input_prompt, thread_id=thread_id)
classification_result = parse_streaming_response(router_agent_response)
response_json = {
"content": "",
}
# 如果分类识别为其他时,引导用户调整提问方式
if classification_result == "其他":
return_json["content"] = "不好意思,我没有理解您的问题,能换个表述方式么?"
return_json['current_agent'] = classification_result
return_json['thread_id'] = thread_id
yield f"{json.dumps(return_json)}\n\n"
# 如果分类是手机、电视机或冰箱时,让对应的 Agent 进行回复
else:
agent_response = get_agent_response(agent_name=classification_result, input_prompt=input_prompt, thread_id=thread_id)
for chunk in agent_response:
response_json["content"] = chunk
response_json['current_agent'] = classification_result
response_json['thread_id'] = thread_id
yield f"{json.dumps(response_json)}\n\n"
4、创建百炼商品检索应用并集成到智能导购中(可选)
在收集完客户的购买需求后,您可以借助这些需求描述进行商品检索和推荐。(在您的实际生产环境中,也可以替换为通过您的已有数据库检索。)
4.1 步骤一:创建百炼商品检索应用
4.1.1 创建知识库
百炼支持您上传表格文件到知识库中。本案例的导购场景包含三种商品信息手机信息.xlsx、电视信息.xlsx与冰箱信息.xlsx。此处以手机商品为例,向您介绍在百炼创建基于表格数据的知识库过程。
4.1.2 新增数据表
单击新增数据表,数据表名称设为:百炼手机;设置列名为:系列、屏幕尺寸、像素值、存储空间、RAM大小、电池续航、价格。
电视数据集对应列名为:品牌、屏幕尺寸、刷新率、分辨率、价格(元);冰箱数据集对应列名为:系列、容量、冷却方式、高度、能耗、价格(元)。
4.1.3 导入数据
在数据表管理界面找到百炼手机数据表,单击导入数据。将手机信息.xlsx作为知识库文件。您可以在导入数据界面进行上传。
4.1.4 创建知识库
单击创建知识库,将知识库名称改为百炼手机知识库,数据类型选择结构化数据,其它参数保持默认即可,单击下一步。选中您创建的数据表,单击导入完成。
4.1.5 创建电视与冰箱数据库
重复以上步骤,创建百炼电视知识库与百炼冰箱知识库。
4.1.6 创建百炼应用
4.1.6.1 新增应用
访问我的应用,单击新增应用。在应用管理界面,修改应用名称为:商品信息存储bot;选择模型为通义千问-Plus,模型其它参数保持默认即可;打开知识检索增强开关,选择知识库为百炼手机知识库、百炼电视知识库与百炼冰箱知识库,检索片段数设为10。在Prompt框中进行修改,修改后的Prompt为:
# 知识库
请记住以下材料,他们可能对回答问题有帮助。
${documents}
请你选出最相似的三个产品。
4.1.6.2 获取百炼应用ID
单击右上角的发布,即可通过API调用商品信息存储bot。在应用列表中可以查看商品信息存储bot的百炼应用 ID。
4.2 步骤二:将商品检索应用集成到智能导购中
4.2.1 修改函数计算应用的代码与环境变量
回到函数计算应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。
- 在代码视图中找到agents.py文件并进行修改。将以下内容取消注释:
- 如果您在创建函数计算应用时没有填入百炼应用ID,可以在函数详情页单击编辑环境变量,在BAILIAN_APP_ID处填入您的百炼应用ID,单击部署。
- 单击部署代码,等待部署完成即可。
4.2.2 测试检索效果
您可以在刷新网站后,对智能导购进行测试,智能导购会将检索到的商品信息输出。
5、应用于生产环境
为了将智能导购适配到您的产品并应用于生产环境中,您可以:
- 修改知识库。将您的商品信息作为知识库,同时您也可以在商品参数中添加商品详情页或下单页的链接,方便顾客进行浏览与下单。您也可以通过已有的数据库或其它服务中进行商品检索。
- 修改源码中的prompt来适配到您的产品中。修改源码的步骤为:
- 回到应用详情页,在环境详情的最底部找到函数资源,点击函数名称,进入函数详情页。
- 进入函数详情页后,在代码视图中找到prompt.py、agents.py文件并进行修改。
prompt.py定义了agent的功能以及询问参数的顺序等信息;agents.py创建了agent,以及生成回复的函数。
- 单击部署代码,等待部署完成即可。
- 参考10分钟给网站添加AI助手中的应用于生产环境部分,将智能导购集成到您的网站中
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