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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。 205 Reset Content 重置内容，服务器处理成功。 206 Partial Content 服务器成功处理了部分GET请求。
无论是普通对话文本，还是包含翻译请求的文本，都将从此节点开始。 意图识别节点：该节点对用户输入的文本进行分类和分析，识别出用户的意图。主要包括以下两种意图： 文本翻译意图：系统识别出用户希望进行文本翻译的请求。 其他意图：包括普通对话、问答、或其他功能请求。
该描述不仅可以包含视频中的内容信息，还可以包括视频中的场景、动作、事件或其他细节。这种方式不局限于预设的分类标签，能够灵活地记录视频中一些更复杂的内容。 图3 文本描述示例-视频片段描述 单击“下一步”，参考表1配置标注分配与审核。
打基础 先制定一个能够明确表达主题的提示词（若模型训练时包含相似任务，可参考模型训练使用的提示词），再由简至繁，逐步增加细节和说明。打好基础是后续提示词优化的前提，基础提示词生成效果差，优化只会事倍功半。
本实践的意图识别节点包含文本翻译意图和其他意图。 文本翻译意图：当用户请求翻译时，意图识别节点的关键任务是准确判断用户翻译的需求，执行翻译节点分支，并给出正确的翻译结果。
数据加工意义 数据加工在大模型开发中具有至关重要的作用，具体体现在以下几个方面： 提高数据质量 原始数据往往包含噪声、缺失值或不一致性，这会直接影响模型训练效果。
对于“低码”开发者（有一定代码开发经验），可以通过工作流方式，适当编写一定代码，来构建逻辑复杂、且有较高稳定性要求的Agent应用，开发者也可以灵活组合各个节点，包含大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点等，通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流。
在城市政务“一网统管”的场景中，往往建设有庞大复杂的城市事件类别体系，包含了繁多细碎的事项类别，如垃圾暴露、道路破损、围栏破损等，一个城市一般有几百种事件类别。同时，不同城市可能还有不同的标准，某城市关注某一些特定事件类别，另一个城市又关注另一些特定事件类别。
…… 微调数据要求： 数据格式样例：JSONL格式，每行是一条JSON，包含“context”和“target”两个字段。
包含取值： 精确的：模型的输出内容严格遵循指令要求，可能会反复讨论某个主题，或频繁出现相同词汇。 平衡的：平衡模型输出的随机性和准确性。 创意性的：模型输出内容更具多样性和创新性，某些场景下可能会偏离主旨。 自定义：自定义大模型输出的温度和核采样值，生成符合预期的输出。
私域数据是由特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。
请注意，所选的数据集必须包含您想要添加的新要素。此外，您还可以通过训练更改所有的模型参数，以优化模型性能。 微调：微调是将新数据应用于已有模型的过程。它适用于不改变模型结构参数和引入新要素的情况。如果您有新的观测数据，可以使用微调来更新模型的权重，以适应新数据。
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