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Viking AI 搜索

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配置智能对话搜索(Agentic Search)
配置对话开场
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配置对话开场
Viking AI 搜索是一款基于生成式 AI 的企业级 AI 搜索产品,基于大模型的多模态语义表征和理解能力,结合字节跳动信息检索领域多年最佳实践,为客户提供开箱即用的 AI 搜索搭建平台服务,帮助客户轻松搭建和集成端到端的多模态图文搜索和推荐能力。 想要体验更多 Viking AI 搜索能力,点击前往:Viking AI 搜索引擎,企业搜推问一体化智能引擎​
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当用户进入对话助手页面时,为了使用户可以自然地开始与助手对话,我们提供了在对话开场时向用户发送智能欢迎语和做个性化推荐的功能。AI助手可以根据您的指令,在每轮对话开始时生成一段简短的欢迎信息,并在您配置了个性化推荐场景的前提下,根据用户的个人资料和历史交互记录提供个性化的推荐内容,从而提升对话的首轮参与度。您可以在 应用 > 体验配置 > 对话体验 界面配置 【对话启动配置】,我们提供2种选项:对话启动时进行欢迎 和 对话启动时进行个性化物品推荐。​
配置对话启动时输出个性化欢迎语和建议问题​
对话启动时输出欢迎语不需要任何前置配置,在您导入并生效了物品数据,打开对话体验页签即可看到默认的欢迎语生成模板。您可以使用控制台配置实现以下的欢迎语定制效果:​
  • 配置欢迎语生成指令:让助手的欢迎语更贴合角色设定和您的品牌调性。​
  • 个性化的欢迎语:在您已经配置了推荐场景的前提下,应用内如果有已生效的行为数据集,用户的历史行为数据将构建用户的偏好画像和关键行为记录,助手会自动使用这些信息对欢迎语添加个性化的信息。​
每次开场白后,都会返回开场推荐问题:基于您的物品数据生成的建议问题,点击即可触发问答搜索,帮助用户快速熟悉交互,解决冷启动问题。​
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配置欢迎语生成指令​
您可以通过在对话体验配置面板中修改【角色设定】和【对话开场设置】来调整欢迎语的生成逻辑和内容风格,使其更符合您的业务场景需求。​
  • 角色设定:欢迎语的系统生成机制中默认会参考角色设定进行生成,包括角色名称、性格特征、语言风格等要素,确保欢迎语与角色形象保持一致。如果您想在欢迎语中体现品牌元素、人设信息和助手的个性,可以对【角色设定】指令进行优化调整。详见:配置对话助手指令​
  • 欢迎语设定:这段指令定义了欢迎语的生成结构和写作要求,您可以基于您的业务需求对指令进行调整,使欢迎语的生成内容更加具体且符合业务规范。​
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欢迎语设定中默认包含了以下动态参数,这些动态参数在用户指令中进行了隐藏,您可以使用自然语言来引用这些参数来指导模型应该如何利用这些参数信息:​
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动态参数​
来源​
使用示例​
用户昵称​
调用对话接口时,在user.nickname 入参中传入​
您可以使用`用户昵称`来指代这个参数,例如:​
有`用户昵称`时,使用"Hello [用户昵称],你好呀~ "来进行问候​
当前时间​
接口调用时由系统自动解析,给到模型当前时间(精确到秒)的上下文信息,时间使用ISO标准时间日期格式,并包含UTC+8的时区信息​
您可以使用`当前时间`来指代这个参数,例如:​
如果当前时间是北京时间的晚上,则询问用户是否想吃零食,并趁机进行推荐的引导。​
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电商场景欢迎语指令示例:​
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# 欢迎语生成要求​
现在用户打开了对话界面,你需要生成一段简短的欢迎信息,150字以内。欢迎语内容包含[问候],[自我介绍]和[对话引导]。​
1. **[问候]写作要求**:​
- 使用 Markdown 一级标题(# 开头),开场加入一个随机的emoji来活跃对话气氛。​
- 如果有`用户昵称`,格式为:`[昵称], [时间问候]!`。如果`用户昵称`为空,格式为:`Hi [时间问候] ~ `。​
- 时间问候细则: 请根据当前时间智能判断,使用“早上好”、“上午好”、“中午好”、“下午好”、“晚上好”等。​
2. **[自我介绍] 要求**:​
需结合你的角色人设进行简短、自然的自我介绍,让用户知道你是谁、能提供什么样的能力。​
3. **[引导语] 要求**:​
结合你的角色身份,向用户发出对话邀请。​
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个性化欢迎语​
当您的应用已关联行为数据并已生效行为数据时,推荐引擎会基于行为数据中的用户ID去聚合用户行为生成用户的偏好画像和关键行为历史(详见:前置配置)。此时AI搜索助手会自动获取这些画像信息来进行个性化的欢迎语润色,例如回应用户此前的浏览兴趣偏好,或回顾用户之前的咨询、购买行为来自然地引导到更多相关内容的推荐引导。​
使用个性化欢迎语无需在控制台额外配置指令,但需要您:​
  • 已经在应用中关联并生效了行为数据:行为数据为”已生效“状态,并已导入了足量的行为(一般单个用户生成画像的前提是至少有1条与此用户ID相关的行为数据)。​
  • 调用对话接口时传入用户ID:在对话接口调用时使用user._user_id参数传入用户的ID,用户ID需要与行为数据中的用户ID保持一致,以确保系统能够正确识别用户。​
开场推荐建议问题​
我们会默认在每次开场后推出建议用户的问题,您可以控制每次建议问题返回的数量,以及配置运营问题来将一些特定的推荐问题置入到推荐中。​
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推荐问题生成机制​
为了保障推荐的问题与您的搜索、推荐候选数据密切相关,且问题可以被完整回答,推荐的问题均是离线在数据导入和处理阶段预先生成,每日随着您的物品候选数据更新而进行动态的更新。​
初次导入物品数据并关联至应用时,推荐问题不会立即生成,第一批推荐问题会在您在应用关联并生效数据后第二日完成生成,届时可以体验推荐问题。​
配置推荐问题的返回数量​
您可以在【开场推荐问题】/【推荐问题数量上限】中调整每一次开场推荐问题的返回最大数目。默认推荐4个问题,您可以调整至最多8个推荐问题。​
配置运营问题库​
除了我们基于物品数据生成的问题库外,您可以基于您的运营需求,导入一些自定义的问题。您可以在【开场推荐问题】/【自定义推荐问题库】中编辑问题,系统将自动解析并合并到推荐问题库中。每次开场时与生成问题库一起召回。​
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说明​
个性化的推荐问题召回​
当您在应用中配置了推荐场景(见:个性化推荐介绍),推荐的问题也会使用行为数据抽取的用户兴趣画像进行个性化的召回。针对不同用户返回的建议问题将更贴合ta的平台浏览兴趣。​
配置对话启动时做个性化推荐​
如果您已经在应用中已配置并生效了【首页推荐】场景,您可以在对话体验配置中打开对话启动时推荐开关,助手在每次对话启动时会尝试进行个性化推荐,结合欢迎语进行推荐总结和提问引导,提升对话页面的物品曝光几率。​
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打开对话启动推荐开关​
在对话体验配置面板中找到【开场推荐物品】选项并开启该功能。打开开关后您需要选择应用于对话助手推荐的场景配置,系统将自动调用已配置的推荐场景,在对话开场时结合用户画像进行个性化物品推荐。​
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说明​
当前仅支持【首页推荐】类场景作为对话助手的开场推荐引擎。关于推荐场景的说明请参考个性化推荐功能预览​
调用接口触发对话开场​
您需要在调用对话接口时使用 opening_remarks(Boolean类型)入参来调整是否触发欢迎语功能。您需要在每个新session的第一次调用中,设置opening_remarks为true,系统将在对话开始时发送欢迎语或欢迎语+推荐内容。见进行对话开场​
说明​
想要体验更多 Viking AI 搜索能力,点击前往:Viking AI 搜索引擎,企业搜推问一体化智能引擎​
最近更新时间:2026.08.09 18:18:19
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