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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
AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。
Tool分为StaticTool（静态工具）和DynamicTool（动态工具）两类。静态工具需要开发者事先定义好，即在编译期定义与实例化。对于动态工具，开发者可以在系统运行时动态构建，即在运行态定义与实例化。 StaticTool（静态工具） 静态工具可以通过注解的方式新增，在run接口中实现工具的功能，例如：
Tool分为StaticTool（静态工具）和DynamicTool（动态工具）两类，静态工具需要开发者事先定义好，即在编译期定义与实例化；动态工具开发者可以在系统运行时动态构建，即在运行态定义与实例化。 StaticTool（静态工具） 静态工具可以通过继承Tool的方式新增，在_run接口中实现工具的功能，例如：
数据清洗”，单击界面右上角“创建任务”。 图1 数据清洗 依据需要清洗的数据类型，选择对应的数据集和数据集版本，输出路径，设置名称、描述等信息为可选项。 输出路径默认为系统生成，您也可以自定义输出路径，当前支持覆盖和追加两种方式。 覆盖：清洗后数据覆盖和替换原有数据集内容。 追加：清洗后数据增加到原有数据集路径下。
问答模块：准备单轮问答和检索增强的数据集。 {"context": ["请问福田英才荟卫生系统人才与福田英才荟高层次人才是不同的部门受理么？"], "target": "您好，福田英才荟卫生系统人才奖励管理办法只针对福田区属医疗卫生事业单位人员，其他高层次人才申领奖励建议咨询区人力资源局。"}
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Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。
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Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。
分后，模型通常能够生成质量较高的数据。示例如下： 大模型输入： 你是一名短视频的知名带货博主，你的日常工作在短视频平台上进行各类产品的带货直播。你很擅长根据一段简要的产品介绍，创作出高质量的带货口播。 请根据如下产品介绍，生成一篇字数不超过200个字的高质量带货口播，产品介绍如下：
主账号（最终租户）默认拥有系统管理员权限，支持给子账号分配角色。 角色包括：推理服务API调用人员、模型开发人员、运营人员、Prompt工程人员、系统管理员。 图9 设置用户角色 表2 角色和功能关系 功能 推理服务API调用人员 模型开发人员 运营人员 Prompt工程人员 系统管理员 总览
模型安全：通过模型动态混淆技术，使模型在运行过程中保持混淆状态，有效防止结构信息和权重信息在被窃取后暴露。 系统安全：通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等技术保护大模型系统安全，增强自身防护能力，以抵御外部安全攻击。 父主题： 大模型概念类问题
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
网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。 项目 华为云的区域默认对应一个项目，这个项目由系统预置，用来隔离物理区域间的资源（计算资源、存储资源和网络资源），以默认项目为单位进行授权，用户可以访问您账号
拥有用户OBS桶只读权限。 盘古用户角色 盘古大模型的用户可被赋予不同的角色，对平台资源进行精细化的控制。 表2 盘古用户角色 角色 说明 系统管理员 购买平台的用户默认为系统管理员，具有所有操作的权限。 运营人员 具备总览、平台管理（资产管理、权限管理）功能的权限。 模型开发人员 具备总览、服务
about chickens" == format2 自定义prompt # 按约定的格式准备prompt文件； # 文档结构和文件名参考提供的系统预置prompts文件 文档结构示例： …… prompts -- default -- documents
网页搜索 开启网页搜索后，可以通过调用web搜索来解决模型对于事实类问题回答不好的现象。 添加一个工具 用于拓展AI助手功能，使其能够与外部系统进行交互。可以直接创建一个工具，或者从搜索框中选择已经创建好的工具。 知识库 通过知识库提升AI助手在特定领域问题的回答效果。 高级配置 工具召回策略
用于控制生成文本中的重复程度。 词汇重复度控制 用于调整模型对频繁出现的Token的处理方式。 历史对话保留轮数 选择“多轮对话”功能时具备此参数，表示系统能够记忆的历史对话数。 父主题： 调用盘古大模型
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面？ 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优？ 如何判断盘古大模型训练状态是否正常？ 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答？ 盘古大模型是否可以自定义人设？ 更多 大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？ 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面？
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