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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入抽取关键信息并转换为JSON格式输出,以供下游操作,从而满足该场景下客户需求。
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),构建正向的意识形态。通过内容审核模块过滤违法及违背社会道德的有害信息。
中控模块:盘古-NLP-N1-基础功能模型 说明:该模块需要实现意图识别分类的功能。当输入意图识别模块的是政务问题时,控制下游调用检索模块;当输入不需要调用检索的非政务问题时,不调用检索,直接模型回答问题。实现方法为通过微调获得一个具有二分类能力的模型。
图1 提示词工程 在撰写提示词区域输入提示词文本,可以插入若干个变量,通过占位符{{ }}标识,单击“确认”按钮,平台会自动识别插入的变量。 图2 撰写提示词 图3 确认提示词内容 识别的变量展示在变量定义区域,可以编辑变量名称便于理解。
数据安全 数据脱敏 识别并对文本中电话号码、邮箱、身份证等信息进行脱敏。 敏感词过滤 识别并过滤文本中包含的涉黄、涉暴、涉政等敏感词。 通用清洗 正则替换 基于给定的正则表达式,进行文本替换。 正则过滤 基于给定的正则表达式,进行文本过滤。
它能够精准识别用户的意图和需求,即使是复杂或模糊的查询,也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率,使智能客服系统更加人性化和有温度。 此外,盘古大模型还能够根据用户的行为和反馈不断学习和优化,进一步提升服务能力。
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