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鶴壁市浩天電氣有限公司 2026/01/24 17:57:34
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str: return get_current_weather def description(self) - str: return 根據(jù)城市名查詢當(dāng)前天氣情況 def invoke(self, location: str) - dict: response requests.get(fhttps://api.weather.com/v1/weather?city{location}) return response.json() # 注冊(cè)工具并啟用記憶機(jī)制 agent Agent( llmgpt-4, tools[WeatherLookupTool()], memoryConversationBufferWindowMemory(k3), system_prompt你是一個(gè)能調(diào)用工具獲取實(shí)時(shí)信息的助手。 )這種設(shè)計(jì)使得Kotaemon不僅能回答靜態(tài)知識(shí)問(wèn)題還能連接ERP、CRM、OA等動(dòng)態(tài)系統(tǒng)成為真正意義上的企業(yè)級(jí)AI中樞。會(huì)話狀態(tài)可通過(guò)Redis或MongoDB持久化支持跨設(shè)備恢復(fù)安全沙箱機(jī)制確保插件運(yùn)行隔離防止惡意代碼注入熱插拔特性允許在線更新功能模塊而不中斷服務(wù)。在一個(gè)典型的企業(yè)智能客服架構(gòu)中Kotaemon位于核心層前端接收用戶請(qǐng)求后端對(duì)接各類數(shù)據(jù)源與業(yè)務(wù)系統(tǒng)[Web App / Mobile App] ↓ [Kotaemon Agent Core] ├─ NLU Module → 意圖識(shí)別 實(shí)體抽取 ├─ Dialogue Manager → 狀態(tài)跟蹤 策略決策 ├─ Tool Router → 插件調(diào)用分發(fā) └─ RAG Engine ├─ Document Loader → 數(shù)據(jù)攝入 ├─ Vector Store → ANN檢索 └─ Prompt Builder → 上下文組裝 溯源標(biāo)記 ↓ [LLM Gateway] → OpenAI / Llama3 / Qwen ↓ [Response Postprocessor] → 引用提取 安全過(guò)濾 ↓ [Audit Logger Metrics Monitor]所有交互均寫(xiě)入審計(jì)日志包含時(shí)間戳、用戶ID、原始問(wèn)題、生成答案、引用源、置信度評(píng)分等字段完全滿足GDPR、ISO27001等合規(guī)要求。這也解決了許多企業(yè)的現(xiàn)實(shí)痛點(diǎn)客服回答不一致、員工培訓(xùn)成本高、多系統(tǒng)查詢效率低、缺乏操作留痕等。事實(shí)上Kotaemon的價(jià)值遠(yuǎn)不止于技術(shù)實(shí)現(xiàn)。它代表了一種新的AI工程范式——不再追求“更大更強(qiáng)”的模型而是專注于構(gòu)建可復(fù)現(xiàn)、可評(píng)估、可部署的生產(chǎn)級(jí)系統(tǒng)。在這個(gè)框架下每一次回答都是有據(jù)可查的知識(shí)推理每一次交互都在強(qiáng)化組織的知識(shí)資產(chǎn)積累。當(dāng)AI助手不僅能告訴你“是什么”還能清晰指出“依據(jù)在哪里”時(shí)我們才真正邁入了可信AI的時(shí)代。創(chuàng)作聲明:本文部分內(nèi)容由AI輔助生成(AIGC),僅供參考
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