AI 相关参数配置说明

FastGPT AI 相关参数配置说明

在 FastGPT 的 AI 对话模块中，有一个 AI 高级配置，里面包含了 AI 模型的参数配置，本文详细介绍这些配置的含义。

返回AI内容（高级编排特有）

这是一个开关，打开的时候，当 AI 对话模块运行时，会将其输出的内容返回到浏览器（API响应）；如果关闭，AI 输出的内容不会返回到浏览器，但是生成的内容仍可以通过【AI回复】进行输出。你可以将【AI回复】连接到其他模块中。

最大上下文

代表模型最多容纳的文字数量。

函数调用

支持函数调用的模型，在使用工具时更加准确。

温度

越低回答越严谨，少废话（实测下来，感觉差别不大）

回复上限

最大回复 token 数量。注意，是回复的Tokens！不是上下文 tokens。

系统提示词

被放置在上下文数组的最前面，role 为 system，用于引导模型。

引用模板 & 引用提示词

这两个参数与知识库问答场景相关，可以控制知识库相关的提示词。

AI 对话消息组成

想使用明白这两个变量，首先要了解传递传递给 AI 模型的消息格式。它是一个数组，FastGPT 中这个数组的组成形式为：

  [
    内置提示词（config.json 配置，一般为空）
    系统提示词 （用户输入的提示词）
    历史记录
    问题（由引用提示词、引用模板和用户问题组成）
]

🍅

Tips: 可以通过点击上下文按键查看完整的上下文组成，便于调试。

引用模板和提示词设计

引用模板和引用提示词通常是成对出现，引用提示词依赖引用模板。

FastGPT 知识库采用 QA 对(不一定都是问答格式，仅代表两个变量)的格式存储，在转义成字符串时候会根据引用模板来进行格式化。知识库包含多个可用变量： q, a, sourceId（数据的ID）, index(第n个数据), source(数据的集合名、文件名)，score(距离得分，0-1) 可以通过 {{q}} {{a}} {{sourceId}} {{index}} {{source}} {{score}} 按需引入。下面一个模板例子：

可以通过知识库结构讲解了解详细的知识库的结构。

引用模板

  {instruction:"{{q}}",output:"{{a}}",source:"{{source}}"}

搜索到的知识库，会自动将 q,a,source 替换成对应的内容。每条搜索到的内容，会通过 \n 隔开。例如：

  {instruction:"电影《铃芽之旅》的导演是谁？",output:"电影《铃芽之旅》的导演是新海诚。",source:"手动输入"}
{instruction:"本作的主人公是谁？",output:"本作的主人公是名叫铃芽的少女。",source:""}
{instruction:"电影《铃芽之旅》男主角是谁？",output:"电影《铃芽之旅》男主角是宗像草太，由松村北斗配音。",source:""}
{instruction:"电影《铃芽之旅》的编剧是谁？22",output:"新海诚是本片的编剧。",source:"手动输入"}

引用提示词

引用模板需要和引用提示词一起使用，提示词中可以写引用模板的格式说明以及对话的要求等。可以使用 {{quote}} 来使用 引用模板，使用 {{question}} 来引入问题。例如：

  你的背景知识:
"""
{{quote}}
"""
对话要求：
1. 背景知识是最新的，其中 instruction 是相关介绍，output 是预期回答或补充。
2. 使用背景知识回答问题。
3. 背景知识无法回答问题时，你可以礼貌的的回答用户问题。
我的问题是:"{{question}}"

转义后则为：

  你的背景知识:
"""
{instruction:"电影《铃芽之旅》的导演是谁？",output:"电影《铃芽之旅》的导演是新海诚。",source:"手动输入"}
{instruction:"本作的主人公是谁？",output:"本作的主人公是名叫铃芽的少女。",source:""}
{instruction:"电影《铃芽之旅》男主角是谁？",output:"电影《铃芽之旅》男主角是宗像草太，由松村北斗配音}
"""
对话要求：
1. 背景知识是最新的，其中 instruction 是相关介绍，output 是预期回答或补充。
2. 使用背景知识回答问题。
3. 背景知识无法回答问题时，你可以礼貌的的回答用户问题。
我的问题是:"{{question}}"