基于灵境矩阵的智能体开发_灵境矩阵前端代码生成

一、简易智能体制作
零代码创建：与智能体对话
1.确定我们要开发的智能体类型功能（需求多功能多）
eg:我要创建一个简历制作的智能体，他可以对用户需求进行简历生成。
2.个性化设定
智能体语气，方言等等更加拟人化，贴近用户。
3.智能体名称图像设置
开场白：自我介绍，明确智能体功能，向用户介绍功能（语气润色）
指令：（制作者创建内核）给予智能体身份，赋予智能体功能，细化智能体效果（智能体目标）
指导原则，限制规则。【整体部分要进行细化、润色】
4、配置
引导示例：让用户更清楚智能体用法，方便用户使用。
数据集：数据上传（提升智能体的准确性）txt,docx,pdf等等形式。
精选插件：根据开发者需求（丰富功能、更具个性），获得额外的能力。
5、测试发布
逐步测试优化（语气、需求功能等等方面）。

二、数据插件
传统插件：浏览器插件、客户端插件等等（plug-in又称add-in、addon,又称外挂，是一种遵循一定规范的应用程序接口编写的程序）
大模型插件：chatgpt插件、文心一言插件等等（插件核心是web API,独立于大语言模型，没有大语言模型约束和开发语言限制更加通用）

插件执行过程
用户问题--->大模型意图识别--->选择插件、填充插件参数、执行插件--->大模型总结输出

数据插件：简化插件开发流程，只需要提交数据就可以生成插件
创建数据集--->上传数据--->创建插件--->发布插件

[创建数据集]：确定数据集名称描述，导入数据--->数据集处理（默认分段/自定义分段，细化数据集，方便模型理解，确定更鲜明的特征)--->数据集使用、关联插件、向量检索

数据如何插件调优？
1、数据分段会影响插件的效果，分段上下文如果有关联，要做好关联内容（调整段落重复字符），尽量保证相同语义的文本分割在统一文本。
上下文没有强关联，则不需要模型结合上下文理解语义。
2、插件的描述信息是模型召回插件的关键，插件的名称、简历、描述信息。不建议使用各种广告词、泛词。要清晰明确表达插件。
3、配置输入输出示例，优化大模型触发插件的效果，来提升插件调用的正确率。

三、插件开发
1、介绍：插件是大模型的耳目手，服务更加多样化，可以帮助用户获得更具有时效性和专业性的信息，理解文档语音图片，帮助用户自动化执行任务。
2、插件工作原理
[插件开发流程]:
开发者注册（获取平台密钥）--->插件配置文件（插件审核）--->插件服务
[插件使用流程]:
插件安装(插件ID）--->对话交互（query)--->输入安全--->插件触发调度模块（平台插件信息库中）--->插件安全--->模型生成--->插件输出
3、如何快速开发插件
在灵境平台创建能力类插件--->开发插件manifest描述文件（ai-plugin.json必选)--->开发插件服务描述文件（openapi.yaml必选)--->示例描述文件（example.yaml可选)--->动作消息注册文件（msg_content.yaml可选）--->点击检验按钮，进行文件格式校验，校验通过后对插件进行预览

manifest文件

openapi.yaml文件

此结构确定是否需要大模型润色

example.yaml文件 

msg_content.yaml文件

4、插件调试发布
是否要进行大模型润色，是否文件出错，自行测试。
发布灰色（鉴权类型为None)：此时插件不允许发布审核。
修改鉴权

5、插件调优
提升插件触发召回率、降低误召率（清晰描述插件功能和接口功能，example文件覆盖最典型case，添加负样例，降低误召率）

提升接口触发准确率（编写插件接口的文档，明确每个接口的使用方法，参数说明，返回值等）
运用润色能力（在开发插件过程中，可以通过编写润色prompt是一言对插件返回结果按照指定的要求进行润色）