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知识库客服 Bot ​

字数
947 字
阅读时间
4 分钟

在本节中,我们将以 Koishi 客服 bot 为例,介绍使用 ChatLuna 搭建一个知识库客服 Bot。

前置步骤 ​

由于 ChatLuna 基于 Koishi 相关 API 进行了扩展操作,你需要进行多步配置以完成相关环境的搭建。

  1. 安装 ChatLuna 插件及其模型适配器,确保能够正常的使用 ChatLuna 进行对话。
  2. 配置长期记忆,包括嵌入模型和向量数据库。如果你还没有配置,请参考 向量数据库 和 嵌入模型 进行配置。完成后记得在主插件中选择 默认的嵌入模型 和 默认的向量数据库。
  3. 安装知识库插件,并且选择 模型。

警告

下面的操作需要确保你的 ChatLuna 关闭了 自动创建房间。

添加预设 ​

在完成前置步骤后,我们推荐编写一个预设,用于知识库的回复。

preset.yml
yml
# 这是 keywords,也就是设置为该人格设定的关键词,使用类似数组的方式
keywords:
    - koishi
    - 插件编写器

prompts:
    # 这是系统设定的prompt,和之前在插件设置里的人格设定的那个配置是一样的。
    # role 可选 system, assistant, user
    - role: system
      content: >-
          你现在是一个乐于助人的 Koishi 代码助手,你的目标是基于自身知识和用户需求回答用户的问题。
      
knowledge:
     # 知识库名称,注意大小写敏感
    knowledge: "koishi"
    # 知识库塞入的 Prompt
    prompt: "请基于已有的资料回答用户的问题。如果给定的资料不足以回答用户的问题,你可以说“根据我目前的知识无法回答该问题,请提供更多的细节,以便我能够给出更准确的答案。“下面是资料:{input}"      

format_user_prompt: '用户: {prompt}'

在 ChatLuna 中,应用我们的预设。

alt text

提示

知识库插件不一定要编写专用预设,你可以在知识库插件中配置 默认知识库。 配置完成后也可以正常使用。

上传文档 ​

在确认前置步骤完成了之后,我们就可以把文档上传到知识库了。

可以从 此处 下载 Koishi 的官方文档。

提示

  1. 下载来的文档包含了多语言,请自行挑选出你需要的语言。
  2. 下载完成后的文档不可以进行商业用途,请在学习完成后自行删除。

完成后直接调用相关命令,输入的路径为文档文件夹。

聊天记录
U
User
chatluna knowledge upload C:\Users\dingyi\Downloads\koishi
B
Bot
已对 C:\Users\dingyi\Downloads\koishi 解析成 1325 个文档块。正在保存至数据库

——— 2 分钟后 ———

B
Bot
已成功上传到 faiss 向量数据库

使用 ​

确保已经使用了上面的预设,并且上传了文档,就可以开始使用了。

聊天记录
U
User
chatluna chat text koishi 主要维护者是谁
B
Bot
Koishi 的主要维护者是 Shigma,他是该项目的创始人,并由其核心团队一同维护。
U
User
koishi支持哪些部署方式
B
Bot

根据提供的文档,Koishi 支持以下几种部署方式:

1. 安装包安装:这是最推荐的安装方式,Koishi 提供了 Windows 的 .msi 安装包 和 macOS 的 .pkg 安装包。安装程序会自动处理大部分问题,适合大多数用户。

2. 容器中使用 (Docker):用户可以选择使用 Docker 容器来部署 Koishi,这种方式更灵活,也方便在不同环境中使用。

3. 创建模板项目:用户可以通过创建模板项目来部署 Koishi,这种方式适合开发者,可以更方便地进行二次开发和调试。

此外,文档中也提到,如果选择 http 作为通信方式,那么需要准备带有 SSL 证书的公网域名,并将 Koishi 部署到公网。这暗示了 Koishi 也可以部署在公网服务器上。

总结来说,Koishi 的部署方式包括:

• 桌面安装包 (Windows/macOS)
• Docker 容器
• 模板项目
• 公网服务器 (使用 http 通信时)

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