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生成方案被大量用在智能问答场景中，也称为检索增强问答，如政务问答场景，行业客服智能问答场景等。 下面将以一个具体的政务问答助手为例进行说明。该场景通过收集政务问答数据和相关政务问答文档，基于检索增强问答框架，构建了一个智能化的政务问答助手。 图1 政务问答智能助手整体框架 上图给
应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级，提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ，无语义泛化能力，意图理解能力弱，转人工频率极高。面对活动等时效性场景，智能客服无回答能力。提高服务效率：大模型智能客服可以7x24小时不间断服务，相较于人工客服
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
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案
数据工程介绍 数据工程简介 数据工程是ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供的一站式数据处理与管理功能，旨在通过系统化的数据获取、加工、标注、评估和发布等过程，确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持，帮助用户高效管理和处理数据，提升数据质量和处理效率，为大模型开发提供坚实的数据基础。
Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集，帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）：
提示词工程介绍 提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用
大模型开发基本流程介绍 大模型（Large Models）通常指的是具有海量参数和复杂结构的深度学习模型，广泛应用于自然语言处理（NLP）等领域。开发一个大模型的流程可以分为以下几个主要步骤： 数据集准备：大模型的性能往往依赖于大量的训练数据。因此，数据集准备是模型开发的第一步。
盘古工作空间介绍 工作空间功能旨在为用户提供灵活、高效的资产管理与协作方式。平台支持用户根据业务需求或团队结构，自定义创建独立的工作空间。 每个工作空间在资产层面完全隔离，确保资产的安全性和操作的独立性，有效避免交叉干扰或权限错配带来的风险。用户可以结合实际使用场景，如不同的项目
Agent开发平台概述 Agent开发平台简介 Agent开发平台是基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建
数据集加工算子介绍 文本类加工算子能力清单 视频类加工算子能力清单 图片类加工算子能力清单 气象类加工算子能力清单 父主题： 加工数据集
训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理，确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行，为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练：在模型开发的第一步，ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了丰富的训练工具与灵活的配置选项。用户可以根
断吸收海量文本数据，持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外，盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性，可在智能客服、创意营销等多个典型场景中，提供强大的AI技术支持。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的NLP大模型
数据集评估场景介绍 数据评估概念 数据评估旨在通过对数据集进行系统的质量检查，评估其准确性、完整性、一致性和代表性等多个维度，发现潜在问题并加以解决。 在构建和使用数据集的过程中，数据评估是确保数据质量的关键步骤，直接影响模型的性能和应用效果。高质量的数据集能够显著提升模型的准确
数据集发布场景介绍 数据发布概念 数据发布是指将经过加工、标注、评估的数据集导出并生成符合特定任务或模型训练需求的正式数据集。数据发布是数据处理流程中的关键步骤，也是数据集构建的最终环节。 数据发布过程不仅包括将数据转化为适合使用的格式，还要求根据任务需求对数据集的比例进行科学调
盘古大模型空间资产介绍 在ModelArts Studio大模型开发平台的空间资产中，包括数据和模型两类资产。这些资产为用户提供了集中管理和高效操作的基础，便于用户实现统一查看和操作管理。 数据资产：用户已发布的数据集将作为数据资产存放在空间资产中。用户可以查看数据集的详细信息，
数据标注：对于无标签的数据，平台支持进行标注或重新标注，以提升数据集的标注质量。针对文本和图片类数据集，平台还提供AI预标注功能，利用盘古大模型的智能能力，显著降低人工标注的工作量和成本，从而提高标注效率。 数据评估：平台支持对处理后的数据进行质量评估，生成详细的质量评估报告。这些报告能
数据集标注场景介绍 数据标注概念 数据标注是数据工程中的关键步骤，旨在为无标签的数据集添加准确的标签，从而为模型训练提供有效的监督信号。标注数据的质量直接影响模型的训练效果和精度，因此高效、准确的标注过程至关重要。数据标注不仅仅是人工输入，它还涉及对数据内容的理解和分类，以确保标签精准地反映数据的特征和用途。
台迁移工具，模型开发工具链能够保障模型在不同环境中的高效应用。 应用开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块，支持提示词工程和智能Agent应用创建。该工具链提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和相关性。通过丰富的开发SDK，应用开发工具链
通过统一管理空间资产，平台不仅帮助用户高效组织和利用资源，还保障了资产的安全性、一致性与灵活性。这些功能的结合，确保了平台上资源的高效利用与智能配置，为用户提供了更为便捷的开发和管理体验。 父主题： 产品功能
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