生成式AI技能开发实战：从零构建高效生成skill的完整指南

2次阅读

没有评论

共计 1783 个字符，预计需要花费 5 分钟才能阅读完成。

生成式 AI 技能的核心在于 NLU（自然语言理解）与生成模型的协同工作。整个架构可以分为三个主要部分：

输入处理层 ：负责接收用户输入，进行意图识别和实体提取
对话管理层 ：维护对话状态和上下文信息
生成响应层 ：根据当前对话状态生成合适的自然语言响应

这种架构的优势在于可以将复杂的生成任务分解为多个模块，每个模块可以独立优化和替换。

多轮对话是生成 skill 最具挑战性的部分之一。需要解决的关键问题包括：

如何有效跟踪对话历史
如何处理用户中途改变话题的情况
如何管理对话超时和重置

生成模型常常会产生不符合预期的输出，特别是在以下场景：

内容安全性问题
事实准确性不足
风格与预期不符

用户对对话系统的响应时间有很高的期望，通常要求在 1 秒内完成响应。这给生成模型带来了巨大挑战，特别是使用大型模型时。

规则引擎 ：
优点：完全可控，响应快
缺点：灵活性差，维护成本高
适用场景：简单、固定的对话流程
微调模型 ：
优点：可定制性强，效果较好
缺点：需要标注数据，训练成本高
适用场景：垂直领域专业对话
大模型 API：
优点：开箱即用，效果优秀
缺点：成本高，可控性差
适用场景：通用对话场景

为了降低延迟，可以采用多级缓存策略：

完全匹配缓存：缓存完全相同的请求和响应
语义匹配缓存：缓存语义相似的请求和响应
部分响应缓存：缓存部分生成结果，减少后续生成时间

from fastapi import FastAPI, Depends, HTTPException
from fastapi.security import OAuth2PasswordBearer
import jwt

app = FastAPI()

oauth2_scheme = OAuth2PasswordBearer(tokenUrl="token")

SECRET_KEY = "your-secret-key"
ALGORITHM = "HS256"

async def get_current_user(token: str = Depends(oauth2_scheme)):
    try:
        payload = jwt.decode(token, SECRET_KEY, algorithms=[ALGORITHM])
        return payload
    except jwt.PyJWTError:
        raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid token")

@app.post("/generate")
async def generate_response(prompt: str, user = Depends(get_current_user)):
    # 这里添加生成逻辑
    return {"response": "generated text"}

import redis
import json

r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0)

def get_dialog_state(user_id):
    state = r.get(f"dialog:{user_id}")
    return json.loads(state) if state else {}

def update_dialog_state(user_id, new_state):
    r.setex(f"dialog:{user_id}", 3600, json.dumps(new_state))