Преобразование типов (Type Convert)

Описание

Компонент Type Convert выполняет роль универсального адаптера, который обеспечивает трансформацию данных из одного формата в другой.

Использование данного модуля является необходимым условием для достижения технической совместимости между узлами потока в ситуациях, когда тип данных на выходе одного компонента не совпадает с требованиями входного порта следующего элемента.

Поддерживаемые типы данных

Система AI Server оперирует тремя основными структурами данных:

• Data: Структурированный объект (JSON), содержащий основной текстовый ключ (по умолчанию text) и дополнительные пары ключ-значение.
• DataFrame: Табличная структура данных (массив строк и столбцов). Используется для результатов поиска, баз данных и аналитических выгрузок.
• Message: Формат текстового сообщения, используемый для общения с LLM и вывода в чат. Содержит текст и метаданные (отправитель, сессия).

Применение в потоке

Компонент Type Convert обычно используется для преобразования данных в формат, необходимый для следующего компонента в цепочке.

Например, если один компонент выдает сообщение (Message), а следующему требуются данные (Data), вы можете использовать Type Convert для смены формата перед передачей данных дальше.

Пример использования: Подготовка данных поиска для LLM

В этом примере мы преобразуем таблицу (DataFrame) из результатов поиска в сообщение (Message), которое LLM сможет использовать как контекст:

1. Создайте поток на основе шаблона Basic prompting.
2. Добавьте Web Search и установите поисковый запрос, например: environmental news (новости экологии).
3. Настройте Prompt Template: Замените текст в поле Template на следующий:
   Answer the user’s question using the {context}
   Фигурные скобки создают переменную context, которая станет входным полем для передачи данных в промпт.
4. Добавьте Type Convert и установите параметр Output Type в значение Message. Поскольку выход DataFrame от поиска несовместим напрямую с входом Message промпта, этот шаг необходим для корректной передачи результатов.
5. Соедините компоненты:
   • Выход Web Search → Вход Type Convert.
   • Выход Type Convert → Вход context компонента Prompt Template.
     
6. Настройте модель: Введите ваш API-ключ в компоненте Language Model.
7. Протестируйте: Откройте Playground и задайте вопрос, например: «Какие последние новости экологии?».

Результат: Языковая модель использует результаты поиска, ваше сообщение и свои знания, чтобы дать актуальный ответ.

Например:

    *Here are some of the latest news articles related to the environment:*

    *Ozone Pollution and Global Warming: A recent study highlights that ozone pollution is a significant global environmental concern, threatening human health and crop production while exacerbating global warming.* 

Параметры