以下是一个关于自动化 RAG bot 测试评估工作流的参考方案：
首先，对于 RAG bot 的工作流，主要包括以下关键步骤：
要实现自动化测试评估工作流，可以考虑以下几个方面：
通过以上的步骤和方法，可以有效地实现 RAG bot 测试评估工作流的自动化，提高其可靠性和性能。
第一步：开始节点，接收用户选择的小说人物角色名称第二步：知识库节点，将输入的小说角色名称作为query去知识库检索该角色的性格特点和经典台词第三步：大模型节点，让大模型对信息进行筛选，并采用json格式输出第四步：代码节点，对上游的输入数据进行规整，格式化输出第五步：text2image，引用上一步输出的feature（用于描述人物性格和特点），作为prompt，生成人物的角色照第六步：结束节点，输出人物台词和角色照👉工作流图参考：第3个工作流是ask_character，当用户向小说角色提问时，Bot会调用此工作流获取结果，本质上是一个根据用户query进行RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）的任务，这是非常重要的一个工作流，关系到用户和小说人物角色对话时Bot的回答质量。👉工作流拆解：第一步：开始节点，接收用户向小说人物角色提问的问题第二步：知识库节点，将问题作为query去小说内容中进行语义检索和全文检索第三步：大模型节点，让大模型根据问题和检索到的上下文信息，生成答案第四步：结束节点，输出答案，作为小说人物的回答👉工作流图参考：