《主动式智能导购AI助手构建》解决方案评测

简介: 简介: 通过函数计算应用模板,您可以快速搭建一个集成智能导购的网站,实现多轮交互收集用户商品偏好,默认支持手机、电视和冰箱。部署时填写API Key,创建并部署环境(约1分钟)。部署完成后,访问示例网站域名确认成功。智能导购会根据用户意图分类并传递给相应商品导购Agent,返回商品信息。您还可以选择集成百炼应用进行智能商品检索。此架构适用于智能问诊、求职推荐等场景。在生产环境中,可修改知识库和源码以适配具体需求,并通过优化提示词和私有知识库来持续改进回复效果。

简介: 通过函数计算应用模板,您可以快速搭建一个集成智能导购的网站,实现多轮交互收集用户商品偏好,默认支持手机、电视和冰箱。部署时填写API Key,创建并部署环境(约1分钟)。部署完成后,访问示例网站域名确认成功。智能导购会根据用户意图分类并传递给相应商品导购Agent,返回商品信息。您还可以选择集成百炼应用进行智能商品检索。此架构适用于智能问诊、求职推荐等场景。在生产环境中,可修改知识库和源码以适配具体需求,并通过优化提示词和私有知识库来持续改进回复效果。
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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。
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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。
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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)。
关键代码解释
规划助理(Router Agent)
上述示例程序中用于意图识别的模块是规划助理(Router Agent)。规划助理根据用户意图进行分类后,将用户的问题按需传递指定的商品导购 Agent。
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
)
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"
总结
通过以上步骤,您搭建了一个集成了智能导购的网站,可以全天候向顾客提供商品推荐服务。本案例中的架构也适用于智能问诊、求职推荐等场景。

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。

持续改进
建议在正式上线智能导购前,组织业务人员一起参与应用评测,确保智能导购的回复效果符合预期。如果不符合预期,可以通过优化提示词、完善补充私有知识等方法来改进回答效果。

大模型课程
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