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代理任务扩展与工作流增强

课程概述

在本课中，您将通过为代理分配更复杂的任务，扩展其功能。这些任务包括解析工作申请表、将解析后的字段转换为简洁的问题并查询 RAG 管道。您还将学习如何使用 Llama Parse 提取字段并利用它生成查询。

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主要步骤

1. 解析工作申请表

• 使用 Llama Parse 解析申请表，提取需要填写的字段列表。
• 设置解析器并为其提供解析指导，如格式说明及字段返回规则。
• 最终返回字段的项目符号列表。

2. 转换为机器可读格式

• 将解析的字段列表转换为 JSON 格式，便于后续程序使用。
• 使用 OpenAI LLM 对列表进行转化。

3. 构建 RAG 工作流

• 将解析步骤合并到原有的 RAG 工作流中，增加新的事件：解析表单事件和查询事件。
• 在工作流中，触发解析表单事件后，解析并生成字段列表。
• 之后触发查询事件，向 RAG 系统发送查询问题。

4. 触发并发查询

• 对于每个提取出的字段，生成并发的查询事件，优化查询效率。
• 每个查询事件的答案将汇总并通过响应事件传递给填写申请步骤。

5. 响应聚合与答案生成

• 聚合所有字段的答案后，生成最终填写的申请信息。
• 使用 LLM 生成连贯的回答，并通过事件触发停止步骤。

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关键概念

• Llama Parse：用于解析申请表，提取字段列表并格式化为人类可读或机器可读格式。
• 查询事件：用于对提取的字段生成问题，并与 RAG 系统进行交互。
• 响应事件：收集查询结果，聚合字段答案，生成最终的申请答案。
• 并发查询：对多个字段并行生成查询请求，加速响应时间。