跟月影学前端智能体开发
月影
波波熊科技联合创始人
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跟月影学前端智能体开发
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17|如何实现波波熊学伴核心工作流(上)

你好,我是月影。
上一节课,我们介绍了如何通过问题改写和 RAG 来让大模型减少幻觉,给出质量高的内容。那么这节课,我们要继续深入,完成波波熊学伴产品整体的核心工作流。
现在我们通过 search 得到了参考资料,我们让大模型按照两条线并行处理。
一是先针对问题和参考资料给出一轮快速简答,这样能够快速给出一个比较基础的回答,减少用户的等待时间。
二是针对问题和参考资料,构建内容大纲、拆解子标题、完成段落撰写,最后生成其他需要的内容,比如生成段落配图的提示词。
针对详细内容拆解的过程,有一套方法论,叫做 PBL(Problem‑Based Learning)教学法
PBL 教学法,即“问题导向学习法”,是一种以学生为中心、通过解决真实情境中的复杂问题来促进知识建构与能力培养的教学模式。其核心思想是:将学习置于“问题情境”之中,让学生主动探索、合作交流、自主反思,从而形成深度理解与可迁移的技能。
我们将波波熊学伴的整体工作流完整的节点拆解如下图:
接下来我们就来具体实现其中的每个步骤。

问题改写和选择

首先,我们要实现用户输入后问题的改写选择的具体交互逻辑。在前一节课,我们已经把这块底层逻辑给实现了,现在我们来添加交互细节。
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1. 本文介绍了波波熊学伴产品整体的核心工作流,包括问题改写和选择的具体交互逻辑,以及搜索与快速回答的实现过程。 2. 通过问题改写和RAG来让大模型减少幻觉,给出质量高的内容,以及通过PBL教学法,将学习置于“问题情境”之中,让学生主动探索、合作交流、自主反思,形成深度理解与可迁移的技能。 3. 作者通过创建相关模板文件和HTTP接口,实现了用户输入后问题的改写选择的具体交互逻辑,以及通过EventSource拿到数据,根据提示词设定的JSON数据结构,匹配接口数据,将它传给MakeQuestion组件,实现了改写问题并选择的主体逻辑。 4. 作者通过封装好的search模块,实现了具体的搜索和简答API,介绍了学生信息和学习风格的相关准则,以及科学教育家快速回答学生的好奇心问题的要求。 5. 实现了波波熊学伴核心工作流的上半部分流程,即`问题改写->资料搜索和整理->快速回答` 这一部分流程。 6. 在这部分流程中,最关键的是对每一个阶段节点的数据处理和流程控制,这也是大部分内容类AI应用的核心,希望大家通过反复练习,打好基础。

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