ในบทเรียนนี้
การเปลี่ยนจากโหนดอัตโนมัติไปสู่เวิร์กโฟลว์ที่ควบคุมได้ใน Botpress
โหนดอัตโนมัติใน Botpress ให้ความยืดหยุ่น แต่บางสถานการณ์ต้องการการควบคุมผลลัพธ์อย่างเต็มที่ เช่น งานที่มีความละเอียดอ่อนหรือเวิร์กโฟลว์เฉพาะทาง บทเรียนนี้จะแนะนำวิธีเปลี่ยนผู้ใช้จากโหนดอัตโนมัติไปสู่เวิร์กโฟลว์ที่ควบคุมได้ เพื่อให้การโต้ตอบมีความสม่ำเสมอและเชื่อถือได้
การสร้างเวิร์กโฟลว์ที่ควบคุมได้
- การตั้งค่าเวิร์กโฟลว์
- เพิ่มเวิร์กโฟลว์ใหม่ เช่น "HITL" (Human in the Loop)
- กำหนดโครงสร้างเวิร์กโฟลว์โดยใช้ตรรกะและอินพุตที่กำหนดไว้ ตัวอย่างเช่น:
- เพิ่มการ์ดข้อความที่แสดงข้อความคงที่ เช่น "สวัสดี นี่คือข้อความอินพุตคงที่"
- เพิ่มการจัดการอินพุตจากผู้ใช้และลูปเพื่อสร้างองค์ประกอบที่โต้ตอบได้
- เวิร์กโฟลว์นี้ช่วยให้ควบคุมการตอบกลับได้อย่างสมบูรณ์ สามารถเรียกใช้งานฐานข้อมูลหรือแสดงข้อมูลเฉพาะได้
- ปรับแต่งพฤติกรรมของเวิร์กโฟลว์
- เนื่องจากเวิร์กโฟลว์จะไม่ผ่านตรรกะ LLM จึงเหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำ เช่น ธุรกรรมทางการเงินหรือการส่งต่อไปยังเจ้าหน้าที่มนุษย์
การเปลี่ยนไปยังเวิร์กโฟลว์
- การเปลี่ยนตามคีย์เวิร์ด
- เพิ่มการ์ด "Transition" ในโหนดอัตโนมัติ
- กำหนดเงื่อนไข เช่น การจับคู่คีย์เวิร์ด (เช่น
event.preview == "hitl") - เชื่อมโยงการ์ดกับเวิร์กโฟลว์ที่ต้องการโดยเลือก "Execute Workflow" และเชื่อมต่อกับ "HITL"
- วิธีนี้เหมาะสำหรับการทดสอบและดีบัก เพราะจะข้ามการตีความของ LLM
- การเปลี่ยนตามคำสั่ง
- เปิดการ์ด "Instructions" และเพิ่มโค้ดพฤติกรรม ตัวอย่างเช่น:
- "หากผู้ใช้ต้องการพูดคุยกับเจ้าหน้าที่มนุษย์ ให้เปลี่ยนไปยังเวิร์กโฟลว์ HITL"
- เชื่อมต่อเวิร์กโฟลว์โดยเพิ่มเป็นการ์ดในโหนดอัตโนมัติ
- วิธีนี้ผสานเข้ากับตรรกะของบอทได้อย่างลงตัว เหมาะสำหรับการใช้งานจริง
- เปิดการ์ด "Instructions" และเพิ่มโค้ดพฤติกรรม ตัวอย่างเช่น:
ข้อดีของเวิร์กโฟลว์ที่ควบคุมได้
- ความสม่ำเสมอ: ทำให้ผลลัพธ์คาดการณ์ได้และแม่นยำ ปราศจากความแปรปรวนของ LLM
- ความละเอียดอ่อน: เหมาะกับงานที่ต้องการความแม่นยำ เช่น การตั้งราคา ธุรกรรม หรือการส่งต่อไปยังเจ้าหน้าที่มนุษย์
- ความยืดหยุ่น: ให้โหนดอัตโนมัติทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยนำทาง ส่งผู้ใช้ไปยังเวิร์กโฟลว์เฉพาะทางเมื่อจำเป็น
สรุป
บทเรียนนี้อธิบายวิธีเปลี่ยนผู้ใช้จากโหนดอัตโนมัติไปสู่เวิร์กโฟลว์ที่ควบคุมได้ใน Botpress เพื่อให้สามารถควบคุมผลลัพธ์ได้ 100% สำหรับงานเฉพาะทาง
บทเรียนทั้งหมดในคอร์สนี้
