AI PAAS应用开发案例详解-工作流应用-详细地址查询
  

王红伟94 489

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本帖最后由 王红伟94 于 2025-4-17 15:45 编辑

AI PAAS应用开发案例详解-Part25





25. 工作流应用-详细地址查询

25.1. 应用场景说明

根据用户输入的模糊的位置,调用外部的地理信息查询API,并结合大语言模型的理解生成能力,转化为自然语言描述的详细地址信息。

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:


25.2. 构建应用

step1:创建应用,选择“工作流Agent”,输入应用名称“详细地址查询助手”,确定,进入工作流编排界面。

step2:在添加节点位置,选择“API节点”。

step3:配置API节点。
该节点的配置方法同“23.地理坐标解析器”的API节点。此处不再赘述。

step4:添加节点,选择“大模型”。


step5:配置大模型节点。
系统提示词中,输入:
  1. 你是一个地址数据解析器,你获得的输入是地址信息的的结构化数据。请转为用自然语言进行描述。输出内容包括,该位置所在的省市区、区号(citycode)、邮编(adcode)以及经纬度等信息。
  2. 示例如下:
  3. 输入的结构化数据格式如下:
  4.     {
  5.       "formatted_address": "广东省深圳市南山区留仙洞(地铁站)",
  6.       "country": "中国",
  7.       "province": "广东省",
  8.       "citycode": "0755",
  9.       "city": "深圳市",
  10.       "district": "南山区",
  11.       "adcode": "440305",
  12.       "location": "113.943543,22.580534",
  13.       "level": "公交地铁站点"
  14.     }
复制代码



用户提示词中,输入
  1. 输入的地址结构化信息为
复制代码

输入/,变量选择"raw_query"

step6:连接API输出节点和大模型输入节点,连接大模型输出节点和结束节点。

step7:配置结束节点。选择“返回文本”,输入"/",选择“大模型-output”。保持开启流式输出。

step8:打开调试,输入测试问题,输入测试问题“深信服科技大厦”,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)。

25.3. 输入输出示例
输入测试问题:
  1. 深信服科技大厦
复制代码

输出示例:


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)
详细地址查询助手.zip (6.14 KB, 下载次数: 0)

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