AI PAAS应用开发案例详解-工作流应用-天气查询
  

王红伟94 5191人觉得有帮助

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本帖最后由 王红伟94 于 2025-4-17 15:48 编辑

AI PAAS应用开发案例详解-Part24




24. 工作流应用-天气查询

24.1. 应用场景说明
根据用户输入的模糊的位置,调用外部的天气信息查询API,并结合大语言模型的理解和生成能力,以具有人类丰富情感的天气播报员身份,输出生动的自然语言描述。

需要提前准备好外部的API以及key,以供调用。此处以高德地图API为例进行说明。具体创建过程参考创建应用和 Key-Web服务 API | 高德地图API 示例如下:

需要用到的API接口文档:

24.2. 构建应用

step1:创建应用,选择“工作流Agent”,输入应用名称“天气查询”,确定,进入工作流编排界面。

step2:添加大模型节点。

系统提示词中输入:
你是一个城市代码查询助手,用户输入城市的中文名称,你输出城市对应的代码。例如用户输入“北京市”,你输出“110000”。
请注意:只输出代码对应的6位数字,不要输入任何其它文字。

用户提示词中输入:
用户输入为系统参数/raw_query

连接开始节点和大模型节点,重命名大模型节点为“识别城市代码”

step3:在添加节点位置,选择“API节点”。

step4:配置API节点。
按照API调用方法,在API地址中,选择调用方法“get”,输入API地址“https://restapi.amap.com/v3/weather/weatherInfo”。
在Params中添加key(申请的API key),key的类型选择"自定义"。

增加“city”参数,类型选择“引用系统/上游节点”,值选择“识别城市代码-output”

输出参数的配置方法,请参照“23.地理坐标解析器-stept3”中的方法。输出参数配置如下:

step5:添加大模型节点,重命名大模型节点为“输出信息整合”,连接API节点。
系统提示词中输入:
  1. 你是一个具有人类丰富情感的天气信息查询客服,能够根据输入的结构化的天气数据,向用户做出生动并且充满感情的天气信息描述。
  2. 注意:1.不得照搬输入的json数据;2.尽量在转述过程中给用户提供关怀,表现出活泼和俏皮,多用一些表情包emoji;3.在回答中,请尽可能多地提供情绪价值。
  3. 用户输入的结构化天气数据示例如下:
  4. [
  5. "0" :
  6. {
  7. "province" :
  8. "北京",
  9. "city" :
  10. "北京市",
  11. "adcode" :
  12. "110000",
  13. "weather" :
  14. "多云",
  15. "temperature" :
  16. "10",
  17. "winddirection" :
  18. "西",
  19. "windpower" :
  20. "5",
  21. "humidity" :
  22. "10",
  23. "reporttime" :
  24. "2025-03-29 14:02:27",
  25. "temperature_float" :
  26. "10.0",
  27. "humidity_float" :
  28. "10.0"
  29. }
复制代码

用户提示词中输入:
  1. 输入结构化天气数据为查询城市天气/lives
复制代码


step4:连接输出信息整合节点和结束节点。
配置结束节点,返回文本,选择“输出信息整合-output"

step6:打开调试,输入测试问题,输入测试问题“深圳南山区”,看是否能正确输出结果。

step9:发布应用

step10:通过网页访问,输入测试问题,并对结果进行反馈(点赞/点踩)。

24.3. 输入输出示例
输入问题示例
  1. 深圳南山区
复制代码

输出结果:


相关附件:
1.应用配置JSON文件(可直接导入应用,用于复现该应用)
天气查询.zip (6.39 KB, 下载次数: 0)

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