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基于NL2JSON助力金融精细化运营 场景介绍 在金融场景中，客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营，但手工定制开发往往耗费大量人力。因此，希望借助大模型消除语义歧义性，识别用户查询意图，并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输
本实践可以评估意图识别节点响应意图的准确性。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。 如图1，当用户输入翻译类问题时，“意图识别”节点对用户的意图分
Peilin噪音通过对输入数据（比如空间坐标）进行随机扰动，让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。
本高昂。相对而言，机器翻译虽然在速度和成本上具备优势，但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足，例如，处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题，构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具（如机器翻译API、大型语言模型等），可以在保证翻译效率的同时，提升翻译质
登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。 图1 提示词工程 在提示词撰写区域输入提示词文本，可以插入若干个变量，变量需要使用占位符{{
连接大模型节点和其他节点。 意图识别节点配置说明 意图识别节点通过大模型推理分析用户输入，匹配预定义的意图关键字类别，并根据识别结果引导至相应的处理流程，通常位于工作流的前置位置。 意图识别节点为可选节点，若无需配置，可跳过该步骤。 意图识别节点配置步骤如下： 拖动左侧“意图识别”节点至画布中，单击该节点以打开节点配置页面。
数据集加工算子介绍 文本类加工算子介绍 视频类加工算子介绍 图片类加工算子介绍 气象类加工算子介绍 父主题： 加工数据集
开始节点：开始节点是工作流的起始节点，用户输入的信息由开始节点传入。 结束节点：结束节点是工作流的最终节点，用于定义整个工作流的输出信息。 大模型节点：用于在工作流中引入大模型能力。 意图识别节点：用于根据用户的输入进行意图分类并导向后续不同的处理流程。 提问器节点：提供了在对话过程中向用户收集更多信息的能力。
数据集格式要求 文本类数据集格式要求 图片类数据集格式要求 视频类数据集格式要求 气象类数据集格式要求 预测类数据集格式要求 其他类数据集格式要求 父主题： 使用数据工程构建数据集
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集加工算子介绍 加工文本类数据集 加工图片类数据集 加工视频类数据集 加工气象类数据集 管理加工后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布图片类数据集 发布视频类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 管理发布后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、审计和数据主权保护等机制。在训练和推理过程中，通过数据脱敏、隐私计算等技术手段识别并保护敏感数据，有效防止隐私泄露，保障个人隐私数据安全。 内容安全：通过预训练和强化学习价值观提示（prompt
数据工程操作流程见图1、表1。 图1 数据集构建流程图 表1 数据集构建流程表 流程 子流程 说明 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。 加工数据集 加工数据集 通过专用的加工算子对数据进行预处理，确保数据符合模型
peilin噪音通过对输入数据（比如空间坐标）进行随机扰动，让模拟出的天气接近真实世界中的变化。 cnop噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。
前场景下无需新增参数，单击“确定”。 图4 连接节点操作 配置“意图识别”节点。 鼠标拖动左侧“意图识别”节点至编排页面，连接“开始”节点和“意图识别”节点，单击“意图识别”节点进行配置。 图5 连接节点操作 在“参数配置”中，配置输入参数。 参数名称：默认参数名称为input。
构建NLP大模型数据集流程 在ModelArts Studio大模型开发平台中，使用数据工程构建盘古NLP大模型数据集流程见表3。 表3 盘古NLP大模型数据集构建流程 流程 子流程 说明 操作指导 导入数据至盘古平台 创建导入任务 将存储在OBS服务中的数据导入至平台统一管理，用于后续加工或发布操作。
缺点：大模型在面对复杂的、长链条的流程时可能会受到输入长度限制，难以有效处理较为复杂的工作流。 流程型Agent：以工作流为任务执行核心，用户可以通过在画布上“拖拽”节点来搭建任务流程。支持编排的节点类型包括：大模型节点、知识检索节点、意图识别节点、插件节点、判断节点、代码节点、消息节点、提问器节点。
消息组件异步执行失败。 请联系客服解决。 意图识别节点 101098 意图识别prompt模板请求失败。 检查模板占位符与输入是否匹配。 101097 意图识别调用大模型的prompt不符合模型输入的规范。 检查输入的prompt格式，消息的角色和内容。 101096 意图识别调用大模型失败。 检查消息的格式，内容以及大模型服务是否正常。
批量评估提示词效果前，需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符，用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中，变量名称可以是任意的文字，用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限xlsx格式。 数据行数不小于10行，不大于50行。
总之，随着技术的不断进步，AI助手在智能家居和智能安防领域的应用前景广阔。它不仅能极大地提升我们的生活质量，同时也为家庭安全提供了坚实的保障。当然，在追求技术创新的同时，我们也应当注重安全隐私的保护，让科技更好地服务于人类社会。 在提示词中突出重点，让大模型生成内容更加具体。 父主题：
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