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文本生成应用是简单的单轮应用：你编写提示词、提供输入，模型生成回复。 适用于不需要多轮对话、工具调用或多步工作流的任务。只需清晰的输入、一次模型调用，即可获得可直接使用的输出。
文本生成应用支持一次生成多个输出、文字转语音和内容审核等可选功能。详见 应用工具箱。

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配置

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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。 由于文本生成应用以单轮方式运行，没有对话历史，提示词是模型唯一的上下文来源，因此需要包含模型在一次运行中生成正确输出所需的所有信息。 以下是编写有效提示词的一些技巧：
  • 明确定义任务：说明模型应生成什么（例如翻译、摘要、SQL 语句）。
  • 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。
由于文本生成应用始终需要用户输入才能运行，创建新应用时会自动在提示词中插入一个段落类型的 query 变量。你可以重命名 query 或更改其类型。 变量是占位符。每个变量在运行应用前变为用户填写的输入字段，其值在运行时替换到提示词中。例如： 
你是一名专业编辑。请将以下文本总结为 3 个简洁的要点。使用中立语气，不要添加原文中没有的信息。

{{query}}
编写提示词时，输入 / > 添加新变量 即可快速插入命名占位符。你可以稍后在 变量 部分配置其详细信息。
选择与预期输入匹配的变量类型：
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。

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使用变量创建动态提示词

为了让应用适应不同用户或场景而无需每次重写提示词，可以添加更多变量。 每个变量预先收集一条特定信息，并在运行时注入提示词。 例如，SQL 生成器可以使用 database_type 来适配输出方言，query 则捕获用户的自然语言请求： 
你是一个 SQL 生成器。请将以下自然语言查询转换为 {{database_type}} SQL 语句：{{query}}

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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。

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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，可以添加知识库并选择一个已有变量作为 查询变量。 当用户运行应用并填写该字段时，其值会作为搜索查询从知识库中检索相关内容。检索到的内容随后作为上下文注入提示词，使模型能够生成更有依据的回复。
例如，假设你的知识库包含不同内容类型的风格指南，如博客文章、社交媒体文案、产品描述等。在内容写作应用中，将 content_type 设为 查询变量。当用户选择一种内容类型时，应用会检索匹配的风格指南，并生成遵循相应写作标准的文案。你的提示词可能如下所示：
你是一名品牌内容写手。请根据以下简报撰写一篇 {{content_type}}：{{brief}}

请遵循上下文中提供的风格和语气指南。

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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。
  • 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。
    • 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。

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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。

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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。
模型标签
点击 视觉 的 设置 配置文件的接受和处理方式。上传设置适用于所有已启用的文件类型。
  • 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：用户每次运行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）
详见 环境变量。

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调试与预览

在右侧的预览面板中，实时测试你的应用。选择一个最适合你任务的模型，填写输入字段，然后点击 运行 查看输出。 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。
多个模型进行调试

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发布

对结果满意后，点击 发布 使应用可用。详见 发布 了解完整的发布选项。 运行 WebApp 时，终端用户可以保存单个输出以供日后参考。
保存输出