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聊天助手每次对话最多保留 500 条消息或 2,000 token 的历史记录。超出任一限制后，最早的消息将被移除以为新消息腾出空间。
配置
编写提示词
提示词告诉模型该做什么、如何回应以及需要遵循的约束条件。它塑造了模型在整个对话中的行为方式，因此可以将其理解为定义一个持续的角色，而非描述一次性任务。 以下是编写有效提示词的一些技巧：- 定义角色：描述模型应扮演的角色及其应使用的语气。
- 指定输出格式：描述你期望的结构、长度或风格。
- 设定约束：告诉模型应避免什么或遵循什么规则。
使用变量创建动态提示词
为了让聊天助手适应不同用户或场景而无需每次重写提示词，可以添加变量来预先收集必要的信息。 变量是提示词中的占位符。每个变量都会显示为一个输入字段，用户在对话开始前填写，其值在运行时注入提示词。用户也可以在对话过程中更新变量值，提示词会随之调整。 例如，入职助手可以使用role 和 language 来定制回复：
- 文本
- 段落
- 下拉选项
- 数字
- 复选框
- 基于 API 的变量
接受最多 256 个字符。适用于姓名、电子邮件地址、标题或任何适合单行显示的简短文本输入。
显示名称 是终端用户看到的每个输入字段的名称。
使用 AI 生成或改进提示词
如果不确定从何开始或想优化现有提示词，点击 生成 让 LLM 帮助你起草。 从零开始描述你的需求，或引用current_prompt 并指定需要改进的内容。要获得更精准的结果，可以在 理想输出 中添加示例。
每次生成都会保存为一个版本，因此你可以自由尝试和回滚。
基于你的数据生成回复
要让模型的回复基于你自己的数据而非通用知识，可以添加知识库。 每当用户发送消息时，该消息会作为搜索查询从知识库中检索相关内容，然后作为上下文注入提示词供模型使用。配置应用级检索设置
要微调检索结果的处理方式，点击 检索设置。检索设置有两个层级，即知识库级别和应用级别。可以将它们理解为两个连续的过滤器：知识库设置决定初始结果池，应用设置进一步重排序结果或缩小结果范围。
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重排序设置
- 权重设置 重排序过程中语义相似度与关键词匹配之间的相对权重。较高的语义权重偏向语义相关性，较高的关键词权重偏向精确匹配。 权重设置仅在所有已添加的知识库均以 高质量 模式索引时可用。
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重排序模型
重排序模型会根据结果与查询的相关性重新打分和排序所有结果。
如果添加了多模态知识库，还需选择多模态重排序模型（标有 Vision 标签）。否则，检索到的图片将被排除在重排序和最终输出之外。
- Top K 重排序后返回的最大结果数量。 选择重排序模型后，此值将根据模型的最大输入容量（模型一次能处理的文本量）自动调整。
- 分数阈值 返回结果的最低相似度分数。低于此阈值的结果将被排除。使用较高阈值获得更严格的相关性，使用较低阈值包含更广泛的匹配。
在特定文档中搜索
默认情况下，检索会在整个知识库中进行。要将检索限制在特定文档中，可启用手动或自动元数据过滤。 这可以提高检索精度，特别是当知识库较大或包含不同场景的内容时。 关于创建和管理文档元数据，详见 元数据。处理多模态输入
要允许终端用户上传文件，选择具有相应多模态能力的模型。相关文件类型开关（视觉、音频 或 文档）会在模型支持时显示，你可以根据需要启用。你可以通过模型的标签快速识别其支持的模态。
-
分辨率：仅控制 图片 处理的细节级别。
- 高：对复杂图片有更高的准确性，但消耗更多 token
- 低：对简单图片处理更快，消耗更少 token
- 上传方式：选择用户是通过设备上传、粘贴 URL 还是两者兼可。
- 上传数量限制：用户每条消息可上传的最大文件数量。
对于自托管部署，可通过以下环境变量调整文件大小限制：
UPLOAD_IMAGE_FILE_SIZE_LIMIT（默认：10 MB）UPLOAD_FILE_SIZE_LIMIT（默认：15 MB）UPLOAD_AUDIO_FILE_SIZE_LIMIT（默认：50 MB）
调试与预览
在右侧的预览面板中，实时测试你的聊天助手。选择一个最适合你任务的模型，输入消息并发送，查看模型的响应。 选择模型后，你可以调整其参数来控制生成方式。可用参数和预设因模型而异。要比较不同模型的输出，点击 多个模型进行调试 同时运行最多 4 个模型。