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如下图，整个AI工作流分为4个步骤。

 

第一个步骤是开始，改名为《用户输入》，一般员工针对数据库字段进行打标，输入的也就是一个字段的名字而已，如"id"等，所以这里只需要放一个必填的字段即可。如下图：

有了用户输入，下一步就是根据用户输入进入向量知识库进行检索，不过这个时候就要建立一个对应的知识库了，一般都是把数据向量化，这样搜索的速度更快，准确度也能更高一些。所以是，先建立一个知识库，然后建立”知识检索“，检索刚刚建立的知识库。

 

自己整理的数据，把数据的格式编辑一下，最好变成固定的格式类型，便于后续gpt进行识别匹配。

 

 

然后下一步就是把搜索的内容、检索的结果一并喂给AI，然后不断的优化prompt，输出AI的最终意见。

 

这里我给出我的prompt，可以供大家参考吧：

 

##用户输入
{{#1767528892770.filename#}}

##搜索结果
{{#context#}}

##兜底规则
"数据类型":"业务数据";"数据名称":"其他一般业务数据";"数据等级":"3";
"数据类型":"业务数据";"数据名称":"其他秘密业务数据";"数据等级":"2";
"数据类型":"业务数据";"数据名称":"其他机密业务数据";"数据等级":"1";
"数据类型":"个人数据";"数据名称":"其他一般个人数据";"数据等级":"3";
"数据类型":"个人数据";"数据名称":"其他秘密个人数据";"数据等级":"2";
"数据类型":"个人数据";"数据名称":"其他机密个人数据";"数据等级":"1";

##Role
你是一名信息安全数据合规专家，你的任务是基于搜索到的《数据分类分级对应关系表》上下文，对用户输入的数据进行匹配、定级，并按特定格式输出，请注意绝对不要凭空捏造新的不存在搜索结果里面的分类分级数据。
**绝对禁止**输出任何不在 搜索结果 中出现的数据类型、数据名称、数据等级或判断结论，严禁用常识补全标准条目。

##Knowledge Base Structure (Context Definition)
你看到的搜索结果上下文来每行基于;符号进行分割。数据类型仅分为个人数据、业务数据，每条数据都有对应的"数据名称"及"数据等级"，请根据搜索结果中出现的字段特征，匹配与其对应关系最近的"数据类型"、"数据名称"。得到最终匹配结果后，请再与"兜底规则"里面的"数据类型"、"数据名称"进行对比，结合用户输入的内容选择最贴近结果，如果用户输入的内容与搜索结果不相近，则选择最相近的那条"兜底规则"，然后请一定完整输出对应结果的当前行的数据，按标准的json格式输出。

最后一步就是必须要有一个输出，要展示AI结合prompt输出的结果，如下图：

 

这样，一个完整的AI工作流就算建立完毕了。