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请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口,如果调用后返回状态码为“200”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头,响应同样也有消息头,如“Content-Type”。
l_version} 参考IAM帮助文档,获取账号相关信息。 文档加载 华为云CSS 否 CSS文档解析服务API调用URL。 华为云IAM账号认证信息。 CSS文档解析服务API参考文档: 申请资源时,可联系客户支持获取。 IAM帮助文档: https://support.huaweicloud
LLMConfig.builder() .llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature(0.01).withPrompt(true).build()) .llmModuleConfig(LLMModuleConfig
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 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、
知识库分为自定义知识库、引用知识库。 自定义知识库:通过盘古大模型套件平台创建的知识库。 引用知识库:引用在KooSearch服务中创建的知识库,KooSearch是基于大模型的文档问答服务,开通该服务请联系云搜索服务(CSS)技术支持。 图1 创建知识库 选择知识库类型后,单击“创建”进入知识库设置页面,创建知识库。
购买盘古大模型套件 购买盘古系列大模型及推理资产。 购买盘古大模型套件 开通盘古大模型服务 开通大模型的文本补全、多轮对话能力。 开通盘古大模型服务 配置授权/创建子用户 配置盘古访问OBS服务权限,多用户使用平台情况下需要创建子用户。 配置盘古访问授权 创建子用户并授权使用盘古
toolMetadata.get("openapi_schema")); return null; }); return tool; }).collect(Collectors.toList());
clear = gr.Button("清除") def user(user_message, history): return "", history + [[user_message, None]] def llm(history):
时迅速调整和优化,提供适应新领域的服务。 通过微调技术,盘古大模型能够在保持原有优势的同时,融入新领域的特征和规律,实现对新任务的快速适应。这种能力极大地扩展了模型的应用范围,使其在更广泛的业务场景中发挥作用,为用户提供更加全面和深入的智能服务。
……]”的方式来构造,若您的数据是同一个角色连续多次对话的“多轮问题”,可以将同一个角色的对话采用某个分隔符拼接到一个字符串中。例如: 原始对话示例: A:xxx号话务员为您服务! A:先生您好,有什么可以帮助您的? B:你好,是这样的 B:我家里上不了网了 B:网连不上 A:先生,您家的网络无法连接是吗 A:请问您尝试重新插拔网线吗?
加人性化和有温度。 此外,盘古大模型还能够根据用户的行为和反馈不断学习和优化,进一步提升服务能力。它能识别用户的情绪和语气,调整回答的语调和内容,更贴近用户的实际需求。这种智能化、个性化的服务体验不仅减少了转人工的频率,还提升了用户满意度。 创意营销 在创意营销领域,企业常常需要
builder().role(Role.USER).content(userMessage).build()); } return agentSession; } 单步执行 有时并不希望Agent完全自主执行,在某些关键节点,让用户先进行确认,确认后再执行,或者用户
度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考: 表1 推理参数的建议和说明 推理参数 范围 建议值 说明 温度(temperature) 0~1 0.3 温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高,输出的随机性和创造性越高;温度越低,输出结果越可以被预测,确定性相对也就越高。
务。 有效分发业务问题:AI助手可以根据用户的需求和工具的定位,自动对问题进行分发,这使得AI助手可以更准确地理解用户的需求,并提供相关的服务。 父主题: AI助手
模型推理资产即部署模型所需的cpu、gpu资源(专属资源池)。如果不订购推理资产,可以使用订购的盘古模型进行训练,但无法部署训练后的模型。 登录盘古大模型套件平台。 在服务“总览”页面,单击“立即购买”,平台将为您提交购买权限申请。如您有加急购买需求,可在页面右上角单击“工单 > 新建工单”,搜索“盘古大模型”产品,选择问题类型并提交工单。
设置值 最大Token限制(max_token) 4096 温度(temperature) 0.3 核采样(top_p) 1.0 话题重复度控制(presence_penalty) 0 部署推理服务后,可以采用人工评测的方案来评估模型效果。若评测过程中出现如下问题,可以参考解决方案进行优化:
数据管理 在创建数据集弹框中选择“创建一个新的数据集”,单击“创建”。 图2 创建数据集 在创建数据集页面,单击“前往OBS”,进入OBS服务页面。 图3 前往OBS 在OBS控制台页面,单击界面右上角“创建桶”。 图4 OBS页面 创建OBS桶时,桶区域需要与盘古大模型区域保持
"project": { "name": "cn-southwest-2" //服务当前部署在“西南-贵阳一”区域,取值为cn-southwest-2 } } } } 图5
设置值 最大Token限制(max_token) 1024 温度(temperature) 0.3 核采样(top_p) 0.8 话题重复度控制(presence_penalty) 0 部署推理服务后,可以采用人工评测的方案来评估模型效果。如下提供了本场景可能存在的常见问题,若在评测过程中出现如下问题,可以参考解决:
设置值 最大Token限制(max_token) 4096 温度(temperature) 0.9 核采样(top_p) 0.4 话题重复度控制(presence_penalty) 0.3 部署推理服务后,可以采用人工评测的方案来评估模型效果。以下列出该场景中可能遇到的常见问题,评