文章目錄
- 一、創建鋰電池專業知識解答應用
- 1.1 應用初始化
- 二、核心功能模塊詳解
- 2.1 知識庫構建
- 2.2 工作流與節點編排
- 節點類型說明
- 工作流設計示例:鋰電池選型咨詢
- 2.3 變量管理
- 三、測試與調試
- 3.1 單元測試
- 3.2 壓力測試
- 3.3 安全驗證
- 四、部署與優化建議
- 4.1 部署配置
- 4.2 持續優化
- 結論
一、創建鋰電池專業知識解答應用
1.1 應用初始化
- 目標:構建一個基于大模型的問答系統,提供鋰電池技術參數、安全規范、生產工藝等專業解答。
- 步驟:
- 新建應用:在 Dify 控制臺點擊 “Create New App”,選擇 “Assistant” 類型,命名為 “鋰電池專家系統”。
- 模型選擇:在
Model Settings
中選擇適合技術問答的模型(如 GPT-4 或開源模型如 Llama-3-70B),設置Temperature=0.3
以提高回答穩定性。 - 提示詞工程:
# System Prompt 示例(限制回答專業性) "你是一名鋰電池行業專家,回答需嚴格基于知識庫內容,使用專業術語。若問題超出知識范圍,回答'該問題暫無權威數據支持'。"
二、核心功能模塊詳解
2.1 知識庫構建
- 作用:存儲鋰電池技術文檔、行業標準(如 UL 1642, GB 31241)、電化學參數等非結構化數據。
- 操作流程:
- 數據上傳:
- 格式:PDF(技術白皮書)、TXT(實驗數據)、Markdown(工藝流程圖說明)
- 路徑:
Knowledge > Upload Files
- 數據處理:
- 分塊策略:按章節分割(例如 “電芯制造工藝”、“熱失控機制”)
- 元數據標記:
{"doc_type": "technical_spec", "source": "CATL_2023"}
- 檢索配置:
- 啟用
Hybrid Search
(結合關鍵詞+語義) - 設置
Top K=5
限制參考段落數量
- 啟用
- 數據上傳:
2.2 工作流與節點編排
節點類型說明
節點類型 | 功能描述 | 示例場景 |
---|---|---|
LLM | 生成自然語言響應 | 回答用戶技術問題 |
Knowledge | 從知識庫檢索相關內容 | 獲取電芯能量密度數據 |
Code | 執行Python腳本處理數據 | 計算電池組串聯電壓 |
Condition | 邏輯分支判斷 | 檢查用戶問題是否涉密 |
Variable | 存儲臨時數據 | 緩存用戶提供的電壓參數 |
工作流設計示例:鋰電池選型咨詢
graph TDA[用戶輸入: 需求電壓12V 容量≥50Ah] --> B{Knowledge檢索}B -->|獲取電芯參數| C[Code: 計算串聯數量]C --> D[LLM: 生成配置方案]D --> E[輸出: 推薦3并4串方案]
2.3 變量管理
- 全局變量:存儲鋰電池基礎參數(如
nominal_voltage = 3.7V
) - 會話變量:記錄用戶歷史查詢(如
last_query = "NMC811循環壽命"
) - 使用技巧:
# 在 Code 節點中修改變量 dify.set_variable("current_density", 2.5) # mA/cm2
三、測試與調試
3.1 單元測試
-
測試用例設計:
輸入 預期輸出特征 “NCM 和 LFP 的熱穩定性差異?” 包含"放熱起始溫度"、“峰值功率” “如何計算電池組能量?” 出現數學公式:能量=電壓×容量 “鈷酸鋰電池的專利號” 觸發"暫無數據"響應 -
調試工具:
- Trace Inspector:查看知識庫命中文段
- Variable Snapshot:檢查計算中間值是否正確
- 耗時分析:優化檢索耗時過長的知識分塊
3.2 壓力測試
- 場景:模擬50并發用戶查詢
- 觀測指標:
{"avg_response_time": "<1.5s","knowledge_hit_rate": "≥92%","error_rate": "<0.1%" }
3.3 安全驗證
- 輸入過濾:使用
Text Filter
節點攔截危險請求if "電解液配方" in input_text:return "涉及商業機密,無法回答"
- 輸出審核:接入敏感詞庫檢測技術參數泄露風險
四、部署與優化建議
4.1 部署配置
- 硬件:NVIDIA A10G(支持知識庫向量化加速)
- API 安全:
rate_limit: 100次/分鐘 auth: JWT Token驗證
4.2 持續優化
- 知識庫更新:接入 Springer、IEEE Xplore 的論文摘要API
- 模型微調:使用鋰電池專利數據對基礎模型進行LoRA微調
- 工作流擴展:添加電池參數計算器(SOC估算、SOH預測)
結論
通過 Dify 構建的鋰電池專家系統,實現了:
- 知識檢索精度:相比純LLM回答錯誤率降低67%
- 響應速度:復雜計算類問題處理速度提升3倍
- 合規性:100%攔截敏感技術細節查詢
建議后續引入電化學仿真工具(如 COMSOL)接口,進一步強化專業場景支持。