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来源三：基于简单规则槽位泛化的真实业务场景数据。示例如下： 原始问题： 科技行业公司的平均利润和市值是多少？ 识别原始问题中的槽位： 科技行业公司的[metric]利润和市值是多少？ 采用简单的逻辑规则进行替换，获取更多数据。
根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案例库和FAQ库等，可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新，大模型的应答可以无缝实时更新。（搜索+大模型解决方案） 父主题： 大模型概念类问题
配置文档摘要能力(Python SDK) 基于已有的知识库，进行摘要总结。有stuff、refine、map-reduce策略。 Stuff：将所有文档直接填充到prompt中，提给模型处理，适合文档较少的场景。
配置文档摘要能力(Java SDK) 基于已有的知识库进行摘要总结，包括stuff、refine和map-reduce策略。 Stuff：将所有文档直接填充到prompt中，提给模型处理，适用于文档较少的场景。
配置文档问答能力(Python SDK) 基于已有的知识库进行回答。有stuff、refine和map-reduce策略。 Stuff：将所有文档直接填充到prompt中，提给模型回答，适合文档较少的场景。
配置文档问答能力(Java SDK) 基于已有的知识库进行回答，包括stuff、refine和map-reduce策略。 Stuff：将所有文档直接填充到prompt中，提给模型回答，适用于文档较少的场景。
图1 提示词工程 勾选所需的提示词，并单击“保存到模板库”。 图2 保存提示词到模板库 进入“应用开发 > 提示词管理 > 我的提示词”页面，查看发布的提示词。 图3 我的提示词 父主题： 提示词工程
盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中，利用先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查询，也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率，使智能客服系统更加人性化和有温度。
库。
AI助手 什么是AI助手 配置AI助手工具 配置知识库 创建AI助手 调测AI助手 调用AI助手API
向ToolRetriever中添加工具： // 添加工具 cssToolRetriever.addTools(toolList); 工具添加后，会存储在向量库的索引中，并将指定的字段向量化。
向量库用于向量数据存储，提供向量数据检索能力。
向量库用于向量数据存储，并提供向量数据检索能力。
向ToolRetriever中添加工具： # 添加工具 css_tool_retriever.add_tools(tool_list) 工具添加后，会存储在向量库的索引中，并将指定的字段向量化。
Prompt工程人员 具备总览、应用百宝箱、服务管理、能力调测、数据工程（提示用例管理）、应用开发（提示词工程、提示词管理、工具管理、AI助手、知识库管理、应用开发SDK）、平台管理（权限管理）功能的使用权限。
检索模块：输入待检索的query，输出从文档检索库中检索出来的文档以及对应的相关性得分score，基于score做阈值判断，是否保留该检索所得问答。由于该场景是打造一个政务问答助手，其中，文档检索库可以放入政务文档数据。 问答模块：针对用户的输入，由问答模块最终输出。
- √ - - √ 模型开发-模型压缩 - √ - - √ 模型开发-模型部署 - √ - - √ 应用开发-提示词工程 - - - √ √ 应用开发-提示词管理 - - - √ √ 应用开发-工具管理 - - - √ √ 应用开发-AI助手 - - - √ √ 应用开发-知识库管理
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