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AI 代理知识检索与摘要自动化工作流
OperationsCoze更新于 2026-04-28
在 AI 代理开发中，快速检索并摘要知识库内容，提升回答质量与响应速度。
System Prompt
接收用户查询 {query}，在 {knowledge_base_url} 中检索相关内容，使用 {output_format} 格式返回摘要。变量清单（在目标 AI 工具中填写）
此处仅展示模板里的占位变量，不是在本站输入。请复制 Prompt 后，在 Coze / Dify / ChatGPT 中替换这些变量。
{query}用户输入的查询文本
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{knowledge_base_url}知识库的 API 端点或文件路径
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{output_format}返回结果的格式，例如 plain_text、markdown 或 json
填写建议：替换为你的真实业务内容。
快捷变量填充器（可选）
可在浏览器本地填写变量，自动生成可直接运行的 Prompt。
{query}用户输入的查询文本
{knowledge_base_url}知识库的 API 端点或文件路径
{output_format}返回结果的格式，例如 plain_text、markdown 或 json
生成结果预览
未填: 3
接收用户查询 {query}，在 {knowledge_base_url} 中检索相关内容，使用 {output_format} 格式返回摘要。通用使用说明
适用场景
需要快速产出 Operations 相关内容，并希望用结构化 Prompt 提升稳定性。
解决问题
减少从零写 Prompt 的时间，降低输出质量不稳定、漏条件、漏格式的问题。
使用步骤
- 点击“复制模板 Prompt”。
- 将 Prompt 粘贴到你的 AI 工具（如 Coze / Dify / ChatGPT）。
- 按上方变量清单替换 {变量名}。
- 运行并根据结果微调约束条件。
不适用场景
需要实时联网数据、外部数据库写入或多工具自动编排时，应使用完整工作流（Agent/Automation）版本。
成功案例
输入:
解释监督学习与无监督学习的区别
输出:
监督学习是指模型在标注数据上训练，目标是预测标签；无监督学习则在未标注数据上寻找结构或模式。
边界情况
输入:
修复建议:
请提供有效的查询文本。
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工作流步骤
1. 接收并验证 {query}，确保非空且长度不超过 500 字。
2. 调用知识库检索接口，传入 {query}，获取相关文档列表。
3. 对检索结果进行聚合与摘要，提取关键信息。
4. 按 {output_format} 生成最终回答并返回给用户。
约束条件
- 查询长度超过 500 字
- 知识库接口不可用
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