Ich habe unserer Website einen Assistenten von Rag AI hinzugefügt, der AWS -Grundgestein verwendet, damit Kunden Fragen stellen und Antworten zu den vier Produkten erhalten, die wir verkaufen. Jedes Produkt hat die gleichen zwei Dokumente wie: product_a_user_guide.pdf, product_a_specs.pdf, product_b_user_guide.pdf, product_b_specs.pdf usw. Wenn Sie dem KI -Assistenten eine Frage stellen, ohne das Produkt anzugeben, gibt es nicht immer das richtige Ergebnis zurück. Wenn Sie beispielsweise eine Frage stellen, die sich auf alle vier Produkte bezieht, z. B. "Wie führe ich einen Kalibrierungstest", kann dies eine Antwort von Produkt A, B, C oder D zurückgeben. Wie kann ich meinen Assistenten intelligenter machen, damit er den Benutzer fragt. Wenn der Benutzer es in seiner Frage nicht angibt? < /p>
Dies ist mein Code: < /p>
Ich habe unserer Website einen Assistenten von Rag AI hinzugefügt, der AWS -Grundgestein verwendet, damit Kunden Fragen stellen und Antworten zu den vier Produkten erhalten, die wir verkaufen. Jedes Produkt hat die gleichen zwei Dokumente wie: product_a_user_guide.pdf, product_a_specs.pdf, product_b_user_guide.pdf, product_b_specs.pdf usw. Wenn Sie dem KI -Assistenten eine Frage stellen, ohne das Produkt anzugeben, gibt es nicht immer das richtige Ergebnis zurück. Wenn Sie beispielsweise eine Frage stellen, die sich auf alle vier Produkte bezieht, z. B. "Wie führe ich einen Kalibrierungstest", kann dies eine Antwort von Produkt A, B, C oder D zurückgeben. Wie kann ich meinen Assistenten intelligenter machen, damit er den Benutzer fragt. Wenn der Benutzer es in seiner Frage nicht angibt? < /p> Dies ist mein Code: < /p> [code]bedrock = boto3.client("bedrock-agent-runtime", region_name="us-west-1")
def lambda_handler(event, context):
model_id = "amazon.titan-text-premier-v1:0" question = event["queryStringParameters"]["question"] session_id = event["queryStringParameters"]["session_id”] if “session_id" in event["queryStringParameters"] else None
kb_id = os.environ["KNOWLEDGE_BASE_ID"] region = "us-west-1" model_arn = f"arn:aws:bedrock:{region}::foundation-model/{model_id}"
# Query the knowledge base response = queryKB(question, kb_id, model_arn, session_id)
# Extract the generated text and session ID from the response generated_text = response["output"]["text"].strip() session_id = response.get("sessionId", "") citations = response["citations"]
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