循序渐进 · AIP 教学 · Chatbot Studio(一)
AIP Chatbot Studio 总览
想做一个懂你业务、能引用出处、能调工具的对话机器人?AIP Chatbot Studio(原名 AIP Agent Studio)就是干这个的。
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内容整理自 Palantir Foundry 官方文档:
https://www.palantir.com/docs/foundry/chatbot-studio/overview/
原始标题:AIP Chatbot Studio • Overview • Palantir · 所属:AIP Chatbot Studio(做对话机器人)
https://www.palantir.com/docs/foundry/chatbot-studio/overview/
原始标题:AIP Chatbot Studio • Overview • Palantir · 所属:AIP Chatbot Studio(做对话机器人)
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先记住这几条
① 面向业务的对话机器人
不是通用聊天,而是接你数据的助手。
② 核心是上下文
检索什么、怎么检索,决定回答质量。
③ 能调工具
不只是聊天,还能触发实际操作。
④ 可发布可复用
变成函数或 Marketplace 产品。
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写在前面
AIP Chatbot Studio 此前称为 AIP Agent Studio,AIP Chatbots 此前称为 AIP Agents。
AIP Chatbot Studio 允许用户构建交互式助手(称为 AIP Chatbots),这些助手配备了企业专属的信息和工具,既可在平台内部署,也可通过 Ontology SDK 和 平台 API 在外部部署。
在 AIP Chatbot Studio 中构建的聊天机器人由大语言模型(large language models,LLM)、Ontology、文档和自定义工具驱动。AIP Chatbots 可以集成到应用程序中,以支持动态的、具备上下文感知能力的读取和写入工作流,从而帮助你自动执行任务并减少手动操作应用程序的交互。
下面的示例展示了一个 AIP Chatbot,它使用一个 application variable(应用变量)将经过筛选的视频转录对象集作为上下文,来回答用户关于美联储近期新闻发布会的问题。

上述 AIP Chatbot 还可以部署到一个 Workshop 应用程序中,让用户能够与所选视频进行交互。

AIP Chatbot Studio 构建在与 Palantir 平台其余部分相同的严格安全模型之上。这些平台安全控制只会授予 LLM 完成任务所必需的内容的访问权限。
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- Chatbot Studio 核心概念这页把搭建聊天机器人要用到的关键概念一次讲全:应用状态、检索上下文、工具、引用等。
- Chatbot Studio 快速入门这一篇带你从零搭一个基础聊天机器人:认识界面、配置信息与工具,然后部署到生产并监控。
- 应用状态(Application state)聊天机器人要记住会话里的信息,才能做多轮推理。应用状态就是它的"工作记忆"。
- 检索上下文类型(Context types)机器人回答得好不好,八成取决于喂给它的上下文。检索上下文针对每一条新消息确定性地运行,把相关内容塞进模型。
- 引用(Citations)回答要可信,就得能指出来源。配置了文档或 Ontology 上下文的机器人会输出引用,点击可跳回原始材料。
- 工具(Tools)工具是外部功能或 API,让 LLM 能执行操作或获取自身不具备的信息。有了工具,机器人从"能说"变成"能做"。
- 把命令用作工具平台里的命令(command)可以直接挂成机器人的工具 —— 用户一句自然语言,就能触发应用里的具体操作。
- 把聊天机器人发布为函数发布为函数(Function)后,你的聊天机器人就能在平台里任何可执行函数的地方被调用 —— 复用性大幅提升。
- 会话日志每次聊天机器人的执行都会被结构化成事件记录下来,可导出到流式数据集,用于监控与分析。
- 用 Marketplace 分发聊天机器人把聊天机器人打包成产品,分发给别的团队/环境安装使用 —— 这是从"自己用"到"组织内复用"的一步。
- 通过 Foundry API 使用聊天机器人要在 Foundry 平台之上自建应用?这一篇讲用 Palantir API 调起会话、发消息、拿回复。