定義
此自然語意變數提取器節點利用「大型語言模型」分析並解讀自然語言輸入，將使用者定義的變數參數提取為結構化格式。
如何配置
模型
從模型下拉選單中選擇您希望使用的大型語言模型。您可以調整語言模型的「溫度」參數，此參數決定模型回應的分歧（或隨機性）程度。較高的值會產生更具創意和多樣化的回應，而較低的值則會生成更集中且可預測的輸出。
詳細說明如下
| 配置選項 | 狀態 | 描述 |
|---|---|---|
| 溫度開關 | 關閉 | 模型的輸出遵循固定的機率分佈，結果更為穩定且具決定性。適用於需要高精確度和一致性的任務，例如參數提取和事實查詢。 |
| 溫度開關 | 開啟 | 啟用對輸出多樣性和隨機性的控制，因為模型的機率分佈取決於所選的溫度值。 |
| 溫度值 | 較高（接近 1） | 生成更具多樣性和創意的內容，變異性較高。適用於腦力激盪或開放式任務，但可能降低精確度和一致性。 |
| 溫度值 | 較低（接近 0） | 模型輸出較不發散，生成更集中且可預測的結果，隨機性較低。適用於需要精確且穩定輸出的任務，例如資料提取。 |
輸入變數：
此處指自然語言資料輸入的來源，可以是：
- 工作流程中起始節點的預設 {x}Query 變數
- 前一節點的輸出變數
提取參數：
點擊「+」以新增並配置「提取參數」。每個參數需填寫 3 個欄位：「提取提示」、「名稱」和「類型」。
- 提取提示 (Extraction Prompt)：提供要提取內容的清晰描述，並指定名稱（例如：「提取電話號碼」）。
- 名稱 (Name)：為提取的資料定義自訂名稱或識別碼（例如：「customer-phone」）。
- 類型 (Type)：指定輸出變數的資料類型（例如：「字串」、「Array[String]」）。
輸入文字範例為：「我的電話號碼是 123456，電子郵件是 xxxxxx@airdroid.com，訂單號碼是 987654。」此處的輸出範例如下：
| 類型 | 輸出 |
|---|---|
| 字串 | 「123456, xxxxxx@airdroid.com, 987654」 |
| Array[String] | [ "123456", "xxxxxx@airdroid.com", "987654" ] |
範例顯示
建議提供額外的提示，以協助模型更精確地提取複雜的變數。
簡單案例 - 完整範例
使用案例（目標）：從使用者輸入中提取重要或相關資訊。
起始節點：
變數提取器：依以下設定配置提取參數：
- 提取提示：訂單號碼、電子郵件
- 名稱：order_infos
- 類型：字串
使用者輸入範例：「我想查詢我的訂單是否已發貨，但找不到任何產品資訊。我的訂單號碼是 12345678，電子郵件是 xxxxxx@airdroid.com。請幫我找一下。」
回應輸出為：
- 「名稱」: "order_infos"
- 「類型」: "字串"
- 「值」: "12345678, xxxxxx@airdroid.com"
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