关键概念

本页将解释关键概念，帮助您更好地理解并开始使用GoInsight.AI。

1. 基本概念

1.1 工作流

工作流是指通过软件工具自动化一系列任务的过程，通常需要最小化人工干预。

其目的是提高效率，减少错误，并简化各种业务功能（如人力资源、财务或客户服务）中的重复性任务。

工作流自动化并非新概念，它已存在数十年，如今正随着AI技术不断演进。AI工作流更加智能、适应性强，并在复杂环境中更具优势。

以下是传统工作流与AI工作流之间的主要区别：

简而言之，AI工作流集成了AI技术，使系统能够从数据中学习并动态适应。它能处理更复杂、多变的任务，无需持续的人工干预。传统工作流（未引入AI时）则遵循人类定义的严格步骤和规则，在处理常规简单任务时具备可预测性和可靠性。

在GoInsight.AI中，有两种类型的AI工作流：

1. 对话式工作流：这是一种具有对话界面的工作流，允许用户输入问题和句子。

2. 服务式工作流：这是一种无界面的工作流，用于通过API或触发器执行后台任务。

要了解更多关于工作流类型的信息，请查阅工作流类型页面。

1.2 大语言模型 (LLM)

大语言模型 (LLM) 是一种人工智能模型，它通过深度学习技术构建，并在包含来自多样化来源的海量文本和代码数据集上进行训练。

LLM能够理解语言中的模式、上下文和语义，然后处理和生成自然语言文本。知名的LLM代表包括OpenAI的ChatGPT、Google的Gemini和Anthropic的Claude。

那么，LLM在AI工作流中能做些什么？LLM作为强大的组件，可自动化并提升涉及语言理解与生成的复杂任务，从而构建智能工作流，例如：

• 自然语言理解：
  分析消息、文档和电子邮件，理解客户查询，提取实体、情感倾向和意图。
• 知识管理：
  从内部文档中搜索和检索相关信息，并基于内部数据回答问题。
• 用自然语言回答用户查询：
  提供对话上下文并维护对话记忆。
• 生成内容：
  生成诸如电子邮件、产品描述、博客文章、代码片段和营销文案等内容，或根据提示词翻译内容。
• 数据转换：
  将非结构化文本转换为结构化格式（例如JSON、Markdown），并自动对内容进行分类。

1.3 节点

节点是工作流的基本组成部分，代表工作流中的一个独立步骤或操作。将每个节点按顺序连接在一起，以定义整个流程和逻辑。

在GoInsight.AI的工作流中，有多个基本节点，例如大语言模型、知识库检索、HTTP请求和代码。此外，已发布的工作流或插件也可以作为节点使用。

要进一步了解节点，请查阅节点部分。

1.4 连接器

连接器是将两个或多个节点连接在一起的元素，能够在它们之间实现数据或控制的流动。连接器定义节点交互的顺序，确保数据或操作按照您期望的正确顺序从一个节点传递到下一个节点。

在工作流中连接两个节点时，按住前一个节点上的+按钮，然后将连接线拖到下一个节点。

1.5 画布

画布是您可以编辑AI工作流的空间，可以拖放节点和连接器，并按照您的逻辑顺序链接它们。

您还可以在画布上的空白处右键单击以添加注释，以及导入/导出文件。

您可以通过同时按下Ctrl键并滚动鼠标来放大和缩小画布。

1.6 触发器

在GoInsight.AI的工作流中，触发器是启动该工作流执行的特定条件或事件。它被视为工作流启动自动化任务序列的起点。

AI工作流中常见的触发器类型包括：

• 用户输入查询
• 收到新数据
• 用户提交表单
• 收到电子邮件
• 预设时间
• Webhook或API调用

在对话式工作流中，用户在对话界面输入查询是启动工作流的触发器；在服务式工作流中，触发器通常指预设事件或定时。

发布服务式工作流后，您可以通过点击“保存并发布”下的触发器按钮轻松设置触发器。

1.7 提示词

提示词是给大语言模型的输入或指令，用于准确生成特定的响应或输出。它作为人类意图与AI之间的桥梁，指导AI执行什么任务以及如何适当响应。

在AI提示词中，具体性和清晰性至关重要，因为它们直接影响AI对任务的理解和执行效果。说明越详细和精确，AI提示词生成的结果就越理想。

如果您在编写提示词时遇到困难，无需担心。GoInsight.AI提供“AI写作”助手来帮助您。只需点击“AI写作”按钮，告诉助手您想实现什么，它就会为您生成一个提示词。

1.8 知识库

知识库是AI可以参考的信息、数据和文档的存储库，从而更准确、相关且符合上下文地做出明智的决策、生成响应或提供解决方案。

在涉及客户支持、推荐系统和虚拟助手的工作流中，知识库是必不可少的，例如在电子商务和零售、医疗保健系统、金融服务、人力资源和人才管理等行业中。

要了解更多关于知识库的信息，请访问知识库页面了解详情。

2. 技术概念

2.1 变量

变量用于在工作流的各个阶段存储、操作和传递数据。它们充当数据的占位符，并且可以根据输入、输出或工作流执行期间的其他操作动态更新。

在GoInsight.AI中，变量可以根据其范围和用途分为三种不同类型：系统变量、会话变量和内部变量。

系统变量

系统变量是指在工作流中预设的系统级参数，可以被其他节点访问。

GoInsight.AI为对话式工作流提供了系统变量：

GoInsight.AI为服务式工作流提供了系统变量：

会话变量

会话变量用于在每次工作流执行过程中存储和传递数据。每个工作流会话都有其独立的会话变量，因此不同工作流会话的会话变量不会相互影响。在对话式工作流中，所有自定义变量都是会话变量。

注意：这仅适用于对话式工作流。

内部变量

内部变量是仅在工作流内部可以访问和查看的变量。它们不能从外部访问或调用。其主要目的是存储临时数据、中间状态或在工作流执行期间内部逻辑所需的配置信息。

示例包括：

• 内部工作流循环中的计数器，或工具调用结果的临时缓存。
• 在节点之间传递但不对外暴露的中间计算结果。
• 默认工作流配置设置（例如，默认超时时间，内部状态标志）。

将内部变量仅限于内部的主要原因是：

1. 封装：隐藏实现细节，以防止外部调用者修改内部参数并扰乱工作流逻辑。
2. 安全性：防止敏感的中间数据或配置信息泄露给外部。
3. 简化：减少外部调用中的参数复杂性；外部调用者只与输入和输出交互。

当外部请求调用工作流时，内部变量受到保护，不会被暴露或传入。

2.2 集成

集成是指将AI工作流连接到现有工具、系统、数据源和应用程序的过程，以便它们能够在AI驱动的流程中无缝协作。集成是AI工作流的重要元素，因为它确保AI系统可以访问外部数据、触发操作，并与其他系统或服务互动，作为更广泛的业务或操作过程的一部分。

例如，您可以将工作流与Salesforce或HubSpot等CRM系统连接，以收集客户数据并触发个性化电子邮件活动等操作。