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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、
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: 写作示例
应用场景 智能客服 在政企场景中,传统的智能客服系统常受限于语义泛化能力和意图理解能力,导致用户需求难以准确捕捉,频繁转接至人工客服。这不仅增加了企业的运营成本,也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 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
部署为在线服务 模型训练完成后,即模型处于“已完成”状态时,可以启动模型的部署操作。 基于盘古大模型打造的专业大模型包括BI专业大模型与单场景大模型支持模型推理,但不支持模型训练。 部署为在线服务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”,单击界面右上角“部署”。
开发,提供全生命周期工具链,帮助开发者高效构建与部署模型,企业可灵活选择适合的服务与产品,轻松实现模型与应用的开发。 产品介绍 立即使用 在线体验 图说ECS 成长地图 由浅入深,带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格,您将更全面地
大模型的计量单位token指的是什么 大模型是否可以自定义人设 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面
模型能够更快地生成结果,减少等待时间,从而提升用户体验。这种快速的推理能力使盘古大模型适用于广泛的应用场景。在需要实时反馈的业务中,如在线客服和智能推荐,盘古大模型能够迅速提供准确的结果。 迁移能力强 盘古大模型的迁移能力是其适应多变业务需求的关键。除了在已有领域中表现出色,它
逻辑判断等能力,来理解和回应用户的需求。 例如,需要构建一个企业助理应用,该应用需要具备预定会议室、创建在线文档和查询报销信息等功能。在构建此应用时,需要将预定会议室与创建在线文档等功能的API接口定义为一系列的工具,并通过AI助手,将这些工具与大模型进行绑定。当用户向AI助手提
来源一:互联网开源数据集,如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二:特定的私域数据,针对于具体场景和项目需求,收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局进行合作,获取政府部门提供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于:在线网页、离线word文档、离线txt文件
调用边缘模型 调用边缘模型的步骤与使用“在线部署”调用模型的步骤相同,具体步骤请参考使用API调用模型。 父主题: 部署为边缘服务
回答的风格或格式有特殊要求:虽然通用模型学习了相当可观的基础知识,但如果目标任务要求回答必须符合特定的风格或格式,这将造成和基础知识的数据分布差异。例如,需要模型使用某银行客服的口吻进行线上问答,此时需要使用符合该银行风格和格式的数据集进行微调,以提升模型的遵循度。 Prompt工程后,效果仍无法达到预期:当对模
Agent(智能代理) Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统、执行系统: 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Age
Agent(智能代理) Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Age
使用API调用模型 用户可以通过API调用盘古大模型服务提供的基模型以及用户训练后的模型。训练后的模型需使用“在线部署”,才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节分别介绍使用Postman调用API和多语言(Java/Python/Go)调用API的方法,仅供测试使用。 前提条件
调用盘古大模型API 用户可以通过API调用盘古大模型服务的基模型以及用户训练后的模型。训练后的模型只有在使用“在线部署”功能时,才可以使用本章节提供的方法进行调用。本章节将介绍如何使用Postman调用API,仅供测试使用。 前提条件 使用API调用模型前,请先完成盘古大模型服务订购和开通操作。
为至关重要。不同模型在预训练、微调、模型评估、模型压缩和在线推理等方面的支持程度各不相同,开发者应根据自身需求选择合适的模型。以下是各个模型支持的具体操作: 表1 模型支持的操作 模型 预训练 微调 模型评估 模型压缩 在线推理 盘古-NLP-N1-基础功能模型-8K - √ √
使用“能力调测”调用模型 能力调测通过图形化问答界面,提供了快速访问盘古大模型能力的入口。用户可以通过能力调测调用基模型与训练后的模型。 训练后的模型需要“在线部署”且状态为“运行中”时,才可以使用本章节提供的方法进行调测。 文本补全:给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
Agent流式输出 Agent用于工具调用场景,与普通的LLM流式输出相比,区分了文本流与工具流。文本流将输出模型的思考过程和最终结果;工具流将输出工具的调用过程,而工具的调用的执行结果是通过监听获取的。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调: from pangukitsappdev
Agent效果优化 如果Agent出现无法正确调用工具的情况,可以尝试一些prompt优化技术提升效果。 优化System prompt 提示财务报销助手依赖的必要信息,如用户名称等基础信息: final String customSystemPrompt = "你是财务