在设计 Agent 中的数据查询工具,尤其是在 SaaS 产品中,允许用户配置预定义的 filter 是一个常见的需求。您提到的两种方案各有优劣。直接将预定义的 filter 放入提示词中虽然简单,但确实存在可靠性问题,因为大模型可能会误解或忽略这些 filter。而工具入参支持两个 filter 字段,即用户配置的和模型推测的,并在工具执行时进行合并,则提供了一种更为可靠和灵活的解决方案。这种方法允许用户明确指定他们想要的查询条件,同时允许模型根据上下文提供额外的过滤条件,从而提高查询的准确性和相关性。

业界通用的方案通常是结合这两种方法。例如,可以设计一个系统,其中用户配置的 filter 作为硬性规定,而模型推测的 filter 则作为建议。在执行查询时,系统首先应用用户配置的 filter,然后根据需要添加模型推测的 filter。这种方法既保证了用户意图的明确性,又充分利用了模型的智能性。此外,还可以通过来不断优化模型推测的 filter,从而提高系统的整体性能和用户体验。

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