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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据库中,利用先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求,即使是复杂或模糊
告警,需要优化数据 (可选)当“我的数据集”的OBS数据发生变更时,可以单击右上角“检测”按钮重新校验数据集,也可以在“我的数据集”页签中,单击操作栏中的“更多 > 检测”,重新校验数据集。历史存量未校验过的数据集也可以进行重新校验。 图2 重新校验数据集质量1 图3 重新校验数据集质量2
ide接口,可以利用工具检索的返回动态构建出工具列表,同时也可以加一些后处理工作,例如根据黑白名单做工具的过滤。 与上述的tool_provide呼应,在向tool_retriever中添加工具时,可以添加任意的元数据,python需要借助pickle将函数或类转换成字节流字符串
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、案例库和FAQ库等,可以使用“先搜后推”的解决方案。客户的文档库可以实时更新,大模型的应答可以无缝实时更新。(搜索+大模型解决方案) 父主题:
表1 训练相关概念说明 概念名 说明 Token 令牌(Token)是指模型处理和生成文本的基本单位。Token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成Token,然后根据模型的概率分布进行采样或者计算。 例如,在英文中,有些组合单词会根据语义拆分,如overw
调测AI助手 在AI助手的创建页面可以直接进行调测,也可以在AI助手列表页进行调测。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > AI助手”,选择需要调测的AI助手,单击“调测”按钮。 图1 AI助手 在调测页面,可以调整AI助手的指令,输入问题后,单击“运行”获得模型回复结果。
管理模型资产、推理资产 查看模型资产与模型推理资产 用户购买盘古大模型套件后,可以在“平台管理 > 资产管理”中查看购买的模型资产和模型推理资产。 图1 查看模型资产 图2 查看模型推理资产 续订模型推理资产 模型推理资产到期后,可以进行续订操作。 在“平台管理 > 资产管理 > 模型推理资产”中单击操作列“续订”执行续订操作。
第三轮用户反馈信息, “会议室更换为 AgentSession session3th = run(sessionId, "会议室更换为 // 第三轮回复:” A02会议室在今天下午2点到4点已经被使用了,无法预定。您是否需要更换其他时间或者其他会议室?”
考察模型逻辑 虽然模型的思考过程是个黑盒,但可以通过反问模型答案生成的逻辑或提问模型是否理解任务要求,考察模型生成的逻辑,提升模型思维过程的可解释性。 对于模型答案的反问 如果模型给出了错误的答案,可以反问模型回答的逻辑,有时可以发现错误回答的根因,并基于此修正提示词。 在反问时
平台提供了多种任务场景的提示词模板,可以帮助用户更好地利用大模型的能力,引导模型生成更准确且更具针对性的输出,从而提高模型在特定任务上的性能。在创建提示词工程前,可以先使用预置的提示词模板,或基于提示词模板进行改造,如果提示词模板满足不了使用需求,可再单独创建。 提示词模板可以在平台“应用开发 >
《产品介绍》“模型规格 > 模型基础信息”章节。 说明: token是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token,然后根据模型的概率分布进行采样或者计算。 user 否 String 用于代表用户的唯一标识符,字符串长度最大64,最小1。
参数说明 基本信息 助手名称 设置AI助手的名称。 描述 填写AI助手的描述,如填写功能介绍。 指令 通过指令可以设定A助手的行为和响应。如设置AI助手可以扮演的角色、指定可以访问的工具、设置结果的输出风格等。 模型配置 嵌入模型 用于对AI助手进行任务规划、工具选择和生成回复。 模型版本
评估任务创建完成后,会跳转至“评估”页面,在该页面可以查看评估状态。 图1 查看评估状态 单击评估名称,进入评估任务详情页,可以查看详细的评估进度。例如,在图2中有10条评估用例,当前已经评估了8条,剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后,进入“评估报告”页面,可以查看每条数据的评估结果。 在
预览提示词效果 提示词撰写完成后,可以通过输入具体的变量值,组成完整的提示词,查看不同提示词在模型中的使用效果。 在撰写提示词页面,找到页面右侧变量输入区域,在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。用户也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息
零样本 对于无样本的任务,可以采用让模型分步思考的方法来分解复杂推理或数学任务,在问题的结尾可以加上“分步骤解决问题”或者“让我们一步一步地思考”,以引导大模型进行逐步的推理和解答。 通过上述指令,将一个推理任务拆解分步骤进行,可以降低推理任务的难度并可以增强答案可解释性。另外,相
练以及RLHF训练后的N2、N4模型可以通过模型压缩技术在保持相同QPS目标的情况下,降低推理时的显存占用。 采用INT8的压缩方式,INT8量化可以显著减小模型的存储大小与降低功耗,并提高计算速度。 模型经过量化压缩后,不支持评估操作,但可以进行部署操作。 创建模型压缩任务 登录盘古大模型套件平台。
的盘古大模型资源的权限隔离,可以使用统一身份认证服务(IAM)和盘古角色管理功能进行精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户(子用户)进行权限管理,可以跳过本章节,不影响您使用服务的其他功能。 通过IAM,您可以在华为云账号中为员工创建IAM
Css Embedding embedding_api = Embeddings.of("css") embedding单文本:把单个字符串转换为向量数据。(向量维度由模型确定)。 text = "this is a test text." # embed query. embedding
查看训练任务详情与训练指标 模型启动训练后,可以在模型训练列表中查看训练任务的状态,单击任务名称可以进入详情页查看训练指标、训练任务详情和训练日志。 图1 模型训练列表 不同类型的训练方法可支持查看的训练指标有所差异,训练指标和训练方法的关系如下: 表1 训练指标和训练方法对应关系
获取数据清洗模板 在清洗数据时,用户可以通过组合不同的数据清洗算子来实现数据清洗功能。平台提供了多种数据清洗模板,用户可以直接套用这些模板进行数据清洗。 数据清洗模板获取方式如下: 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据清洗”,进入“清洗模板”页面,在该页面查看预置的数据清洗模板。