AI对话
相关信息
该功能于v3.1.7加入,管理员安装ai_chat插件后使用
重要
使用该功能需要至少配置一个LLM,会造成少量的token费用
作者配置了deepseek-v4-flush和text-embedding-v4,一天下来,API费用大概是3毛钱
配置
ai_chat插件需要一系列的配置后,才能在游戏中使用,配置分为两类:房间配置和基础配置
房间配置
提示
普通用户可修改房间配置

启用游戏内AI对话
- 关闭后,当前房间不会触发任何AI对话
最大返回文档数
- 范围1-20
- 平台通过分析玩家问题后,对知识库进行检索,检索结果可能包含多个文档(如10个),如果该配置为3,则向LLM提供最相关的3个文档,丢弃后面7个文档
- 推荐改配置设置为10
- 例如你在游戏中提问"游戏中提供光源的物品有哪些?",如设置为3,则只向LLM提供3个文档,因此LLM的回答只有3个
- 这也算是一个局限性,提供的文档越多,则消耗的token越多
AI回复最大字数
- 范围1-180
基础配置
提示
仅管理员可修改基础配置

对话模型Base URL
- 必填
- 兼容
OpenAI Chat Completions API的服务地址;未以 /chat/completions 结尾时会自动补全
对话模型名称
- 必填
- 即模型的名称,例如
deepseek-v4-flash、sol-5.6等
对话模型API Key
- 必填
- 也就是你的API Key
嵌入模型Base URL
- 选填
- 兼容
OpenAI Embeddings API的服务地址,系统会自动追加 /embeddings;不使用向量检索时可留空
嵌入模型名称
- 选填
- 即模型的名称,例如
text-embedding-v4等
嵌入模型API Key
- 选填
- 也就是你的API Key
提示
使用嵌入模型能极大的提高AI的理解能力,强烈建议配置;没有配置嵌入模型系统会自动回退到关键词搜索
如果配置了嵌入模型,请在保存配置后,点击重建向量索引按钮
系统提示词
- 选填,推荐不填
- 即LLM的Role: system
- 默认为:"你是饥荒联机版游戏内的 AI 助手。请根据以上参考文档,用中文回答玩家的问题。回答应简洁、准确,适合在游戏聊天框中显示,坚决不能使用使用 Markdown 格式,回答不能超过{AI回复最大字数}个字。"
Temperature
- 必填
最大输出Token
- 必填
请求超时(秒)
- 必填
上下文消息上限
- 必填
- 即保留多少轮会话,让AI有记忆,超过上限的信息会被清理,以释放内存
上下文有效期(分钟)
- 必填
- 在设置有效期外,玩家仍然没有问答,则清理历史聊天信息,以释放内存
介绍
AI对话流程如下:
向量检索(配置了嵌入模型)
嵌入引擎计算查询向量与预存文档向量之间的余弦相似度。
会调用embedding模型,对索引文档和查询进行向量化。
提示
调用嵌入模型生成索引会消耗大量的token,>80w
关键词检索
关键词引擎使用基于解析后 Wiki Markdown 文档构建的字段加权 TF-IDF 评分模型
每篇文档被分解为五个部分(分类、描述、制作材料及解锁、如何获取、备注),且每个部分的词项评分均应用不同的权重:
| 字段 | 权重常量 | 值 |
|---|---|---|
| Name (标题) | keywordNameWeight | 8.0 |
| Category (分类) | keywordCategoryWeight | 5.0 |
| Crafting (制作) | keywordCraftingWeight | 3.5 |
| Acquisition (获取) | keywordAcquisitionWeight | 3.0 |
| Description (描述) | keywordDescriptionWeight | 2.5 |
| Notes (备注) | keywordNotesWeight | 1.0 |
在 TF-IDF 基础评分之上,直接名称匹配将应用额外加分:精确名称匹配加 20.0,部分名称匹配加 8.0,分类匹配加 5.0。这确保了当提问 "火炬"时,即使词频较低,也能优先呈现精确的斧头 Wiki 页面。
使用


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