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应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明:智能客服系统中,大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题,并返回标题内容,系统根据匹配标题调出该FAQ问答对,来解答客户疑问。 父主题: 提示词应用示例
计为2个token:“over”、“weight”。在中文中,有些汉字会根据语义被整合,如“等于”、“王者荣耀”。 在盘古大模型中,以N1系列模型为例,盘古1token≈0.75个英文单词,1token≈1.5汉字。不同模型的具体情况详见表1。 表1 token比 模型规格 token比(token/英文单词)
"⑧|⑻|㊇|⒏|⓼|➑|❽|➇"} {"9.": "⑨|⑼|㊈|⒐|⓽|➒|❾|➈"} {"10.": "⑩|⑽|㊉|⒑|⓾|➓|❿|➉"} 自定义正则替换 数据条目不变下,使用自定义正则表达式替换文本内容。 示例如下: 去除“参考文献”以及之后的内容:\n参考文献[\s\S]* 针对pdf的内容,去除“0
提取图文压缩包中的JSON文本和图片,并对图片进行结构化解析(BASE64编码)。 数据过滤 图文文本长度过滤 过滤文本长度不在“文本长度范围”内的图文对。一个中文汉字或一个英文字母,文本长度均计数为1。 图文文本语言过滤 通过语种识别模型得到图文对的文本语种类型,“待保留语种”之外的图文对数据将被过滤。
准确率也就越高,表明模型性能越好。 指标看板 bleu-1:模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 bleu-2:模型生成句子与实际句子在词组层面的匹配度,数值越高,表明模型性能越好。 bleu-3:模型生成结果和实际句子的加权平均精确率,数值越高,表明模型性能越好。
表面Loss。取值范围:(0.05, 10)。 正则化参数 路径删除概率 用于定义路径删除机制中的删除概率。路径删除是一种正则化技术,它在训练过程中随机删除一部分的网络连接,以防止模型过拟合。这个值越大,删除的路径越多,模型的正则化效果越强,但同时也可能会降低模型的拟合能力。取值范围:[0,1)。
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题: 提示词写作实践
3308 The accessed API does not match the existing API. 访问的API与已开通的API服务不匹配。 请确认调用的API是否填写错误。 PANGU.3315 The accessed API's model instance is not
发,4卡部署32K模型版本支持4并发。 表2 Token转换比 模型规格 Token比(Token/英文单词) Token比(Token/汉字) N1 0.75 1.5 N2 0.88 1.24 针对Token转换比,平台提供了Token计算器功能,可以根据您输入的文本计算Tok
分布进行采样或者计算。 n 否 Integer 表示对每个问题生成多少条答案。 最小值:1 最大值:2 缺省值:1 说明: 流式只能传1,非流式时可传1和2。 因为这个参数会产生很多条答案,n设置较大时,会很快消耗完tokens的配额。请谨慎使用,并确保对max_tokens进行了合理的设置。
定企业或个人所拥有的数据,通常包含了领域特定的知识。将大模型与私域知识进行结合,将发挥巨大价值。私域知识从数据形态上又可以分为非结构化与结构化数据。对于非结构化数据,如文档,可以利用大模型+外挂检索库(如Elastic Search)的方式快速实现问答系统,称为检索增强生成(Retrieval
的处理流程。 意图识别组件一般位于工作流前置位置。在对用户的输入进行意图识别时,意图识别组件会通过大模型推理,匹配用户输入与开发者预先定义的描述类别的关键字,并根据匹配结果流向对应处理流程。 在左侧组件面板中拖拽出一个“意图识别”组件,并放置在工作流中。 单击画布中的“意图识别”组件,打开参数配置页面。
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说,若实际场景相对简单和通用,使用几千条数据即可;若场景复杂或专业,则需要上万条数据。 数据质量要求: 保证数据的分布和目标需要与实际场景匹配。 保证数据的覆盖度:数据需要尽可能覆盖产品所提供的功能;数据需要覆盖难易度、长短度,包含参数丰富等场景;数据在长短、扁平与深层嵌套、对接客户api接口数量上全覆盖。
URL协议只支持HTTP和HTTPS。 系统会校验URL地址是否为标准的URL格式。 URL对应的IP默认不应为内网,否则会导致注册失败。仅在非商用环境部署时,才允许支持内网URL,且需要通过相关的服务的启动配置项关闭内网屏蔽。 请求方式 插件服务的请求方式,POST或GET。 权限校验
民共和国民法典》谁起草的?”冲突,模型遵从了前一个指令,如果希望模型执行后一个指令,回答问题,可以将文本内容用引号分隔,让模型了解到引号内非指令,而是提供的参考文本。 排顺序 在提示词中内容的顺序也很重要,基于盘古大模型调优经验,将关键信息放在结尾处,模型输出效果更好。不同任务的
模型训练过程中出现错误,需查看日志定位训练失败原因。 已停止 模型训练已被用户手动停止。 停止中 模型训练正在停止中。 训练异常 模型训练过程中出现了非预期的异常情况,需查看日志定位训练异常原因。 待启动 模型训练任务已经创建,但尚未启动训练过程。 初始化 模型训练任务正在进行初始化配置,准备开始训练。
创建类的请求完全成功。 202 Accepted 已经接受请求,但未处理完成。 203 Non-Authoritative Information 非授权信息,请求成功。 204 No Content 请求完全成功,同时HTTP响应不包含响应体。 在响应OPTIONS方法的HTTP请求时返回此状态码。