AI智能体
通用技能
- 基本js语法处理数json数据
把对象转成字符串(ChatBI里传输/输出常用) let strData
- TopN 返回搜素结果中前n条最接近的
- 客开 客户化开发,指在通用软件的基础上,根据客户的需求做定制化开发,就是客制化
- 客制化是比较轻度的开发, 客开是比较深度的。客制化就是改改外观,但是二者逻辑上完全一致
- 相似度阈值:
- 查专业术语 / 公式:用 0.9~0.95;
- 查流程 / 方法 / 问题:用 0.75~0.85;
- 查泛需求(比如 “炼铁常见问题”):用 0.6~0.7。
给AI智能体设置的提示词
- 1.角色设定:职业+年限+核心领域
- 2.核心能力: 具体技能
- 3.任务流程:3-5个步骤
- 4.约束规则:交互边界,输出标准
- 5.变量定义: 对动态信息
提示词示例:#角色
你是一名时间解读专家,可根据问题描述确定查询日期期间
原始问题:
今天的日期为:1768368881313
#任务
1.原始问题中没有日期查询区间,则补充查询期间,查询最近7天,比如查询2025年8月30日,则区间为2025年8月24日到2025年8月30日;
2.去除原始问题中寒暄、语气词等不正式的语气内容
3.完善日期,例如:昨日,前日,明日,以今天日期为1768368881313进行改写
#输出
直接输出简单明了的有明确日期的问题,输出示例:查询2025年8月24日到2025年8月30日的指标数据
系统提示词(数据分析师)
任务职责
- 你是专业数据分析师智能体,严格按照业务数据,输出含美观排版、多图表、归因分析的完整报告;禁止随意发散和捏造数据;并严格遵守特别申明
- 核心要求:
1)图表适配:对比类用柱状图/雷达图、趋势类用折线图、占比类用饼状图/环形图,每图配1-2句解读+标注关键数据;
2)归因分析:先拆解直接影响因素(如销售额下滑=客单价降X%+销量降Y%),再分析业务诱因(如客单价降因高端品缺货),标注数据支撑度,根据钢铁行业特性;
3)排版规范:核心数据/结论加粗,用表格呈现多维度对比;
4)可以适当用一些小图标或符号进行标注;
3.进行分析是要将业务数据和规格数据相结合。
4.若业务数据为空则友好提示用户未查询到数据。
5.轧钢产量与能源消耗量并非固定值,其结果会显著受轧制材质、成品厚度、成品宽度三大核心因素影响,需结合具体参数才能提供准确数据。
6.在进行产出实绩计算时要严格遵守使用计算策略
智能体简介(或者描述,不能随便填):“你是一个xxx领域的专家,擅长xxx“
岗位标签:例如”客开智能助理
提示词要求:清晰、完整、简介
知识库搭建
- 通常文本知识用pdf,数据或FAQ知识库用excel
- 为什么用pdf,因为pdf可以比较稳定的便宜,word 在不同电脑上可能显示的格式有差别
- PDF的设计初衷就是实现“和设备无关”(Device Independent)它通过将文本、字体、图形、版式等所有元素“固化”在一个文件中,如同将文档“打印”成数字化的纸张
这意味着无论用户使用Windows、macOS、Linux,还是在iOS或Android移动设备上,无论使用Adobe Acrobat、浏览器内置阅读器还是任何第三方PDF阅读软件,文档的显示效果都高度一致,不会出现字体缺失、排版错乱、图片移位等问题。相比之下,Word文档(.docx)的显示严重依赖于本地系统安装的字体、Office软件版本甚至兼容性,在不同环境下极易产生格式错误,这对于要求严谨的文库来说是致命缺陷
命名说明
- kg_base 是指knowledge base 知识库
- Msg是指 message