构建上下文感知聊天机器人需要以下关键步骤：
- Infrastructure setup：在Studio工作区创建新Flow，依次拖入输入节点（接收用户消息）、LLM节点（如GPT-4）、输出节点。通过连线建立基础对话流程。
- contextual integration::
- 添加Weaviate向量数据库节点，上传产品手册等知识文档形成长期记忆
- 配置对话历史节点保存短期会话上下文
- 通过Integration节点连接CRM等业务系统获取实时数据
- parameter tuning：在LLM节点设置temperature值（0.3-0.7为推荐范围），开启”Context Window”选项控制历史消息保留长度，调整prompt模板引导模型关注关键上下文。
- test and verify：使用包含指代和后续提问的测试用例（如”iPhone14有什么颜色？”→”哪个最畅销？”），检查系统是否能维持对话连贯性。
进阶技巧包括设置对话状态跟踪节点、配置多轮填空模板等，这些在平台预置的客服机器人模板中都有示例。
This answer comes from the articleLamatic.ai: a hosted platform for rapidly building and deploying AI intelligencesThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何在Lamatic.ai中创建一个具备上下文记忆的聊天机器人？
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