文擎毕昇怎么引入多维表格存储客服机器人的问答信息

Question

文擎毕昇怎么引入多维表格来存储客服机器人的问答信息以进行工作流自动迭代

Answer 1

阿里嘎多学长整理AIGC生成，因移动端显示问题导致当前答案未能完全显示，请使用PC端查看更加详细的解答过程

文擎毕昇引入多维表格存储客服机器人的问答信息

文擎毕昇(BiSearch)是一个基于自然语言处理的搜索引擎，可以用于客服机器人问答系统。要引入多维表格存储客服机器人的问答信息，可以使用以下步骤：

1. 数据准备：收集客服机器人的问答数据，并将其转换为多维表格格式，例如JSON或CSV。
2. 文擎毕昇配置：在文擎毕昇中配置多维表格存储，使用 bi_search.config 文件中的 storage 选项，例如：

{
  "storage": {
    "type": "multidimensional_array",
    "data": [
      {
        "question": "What is your name?",
        "answer": "My name is BiSearch"
      },
      {
        "question": "How old are you?",
        "answer": "I am 1 year old"
      }
    ]
  }
}

1. 工作流自动迭代：使用文擎毕昇的工作流功能，自动迭代问答信息，例如：

from bi_search import BiSearch

# 创建文擎毕昇实例
bs = BiSearch()

# 设置工作流
bs.set_workflow([
    {
        "type": "query",
        "query": "What is your name?"
    },
    {
        "type": "answer",
        "answer": "My name is BiSearch"
    }
])

# 运行工作流
bs.run_workflow()

这样，文擎毕昇将自动迭代问答信息，并将结果存储在多维表格中。

代码示例

以下是一个使用文擎毕昇和多维表格存储客服机器人的问答信息的示例代码：

import json
from bi_search import BiSearch

# 数据准备
data = [
    {"question": "What is your name?", "answer": "My name is BiSearch"},
    {"question": "How old are you?", "answer": "I am 1 year old"}
]

# 将数据转换为多维表格格式
data_json = json.dumps(data)

# 创建文擎毕昇实例
bs = BiSearch()

# 设置工作流
bs.set_workflow([
    {
        "type": "query",
        "query": "What is your name?"
    },
    {
        "type": "answer",
        "answer": "My name is BiSearch"
    }
])

# 设置多维表格存储
bs.set_storage(data_json)

# 运行工作流
bs.run_workflow()

这个示例代码展示了如何使用文擎毕昇和多维表格存储客服机器人的问答信息，并自动迭代问答信息。