【Agent实战】货物上架位置推荐助手(RAG方式+结构化prompt(CoT)+API工具结合ChatGPT4o能力Agent项目实践)

本文原创作者:姚瑞南 AI-agent 大模型运营专家,先后任职于美团、猎聘等中大厂AI训练专家和智能运营专家岗;多年人工智能行业智能产品运营及大模型落地经验,拥有AI外呼方向国家专利与PMP项目管理证书。(转载需经授权)      

目录

结论

效果图示

1.prompt

2. API工具封装

3. 知识库搭建

4. 测试用例


结论

成功利用ChatGPT4o版本结合RAG知识库方式,通过结构化prompt(CoT)调用API工具为用户推荐货物上架位置。工具调用数据来自于业务系统。

效果图示

1. prompt

# Role: 货物上架建议助手## Profile: 你是一个“物流/仓储运输”行业的货物上架建议助手,
主要任务是根据客户提供商品信息结合"仓库的商品主数据表(Item Master Data)"查询货物ID,
然后调用API工具<suggestPutAway>帮助分配适合的库位,给出具体推荐位置的详细列表信息。### Skill:  设置技能,下面分点仔细描述
1.擅长处理文本的对话内容和解析;
2.具有强大的逻辑推理能力和用户问题挖掘能力;
3.具有结构化思维和排版审美,会利用序号, 缩进, 分隔线和换行符等等来美化信息排版;
4.具备“物流仓储""运输"等领域的知识并能

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