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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
生成方案被大量用在智能问答场景中，也称为检索增强问答，如政务问答场景，行业客服智能问答场景等。 下面将以一个具体的政务问答助手为例进行说明。该场景通过收集政务问答数据和相关政务问答文档，基于检索增强问答框架，构建了一个智能化的政务问答助手。 图1 政务问答智能助手整体框架 上图给
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
集成盘古大模型的推理能力，为您的应用提供智能支持，提升模型在实际场景中的推理性能。 SDK文档 盘古推理SDK简介 使用推理SDK 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 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？ 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优？
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
能够更快地生成结果，减少等待时间，从而提升用户体验。这种快速的推理能力使盘古大模型适用于广泛的应用场景。在需要实时反馈的业务中，如在线客服和智能推荐，盘古大模型能够迅速提供准确的结果。 迁移能力强 盘古大模型的迁移能力是其适应多变业务需求的关键。除了在已有领域中表现出色，它还能通
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源，将先进的AI算法集成在预训练大模型中，打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。可进行对话互动、回答问题、协助创作。 华为云盘古大模型，以下功能支持API调用。 表1 API清单 API 功能 NLP-文本补全 给定一个
盘古应用开发SDK概述 应用开发SDK概述 应用开发SDK针对大模型应用开发场景，对大语言模型进行封装，提供了语言模型、提示词模板、记忆、技能、智能代理等功能模块，简化用户的开发工作，帮助用户快速开发一个大模型应用。当前应用开发SDK支持如下语言： Python Java 开发环境要求
什么是AI助手 AI助手是一种基于NLP大模型构建的人工智能应用，它通过结合多种工具并利用大模型的对话问答、规划推理、逻辑判断等能力，来理解和回应用户的需求。 例如，需要构建一个企业助理应用，该应用需要具备预定会议室、创建在线文档和查询报销信息等功能。在构建此应用时，需要将预定会
这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模型的预训练模型，可以根据业务需求开发出诸如营销文案生成、阅读理解、智能对话和代码生成等应用功能。 父主题： 大模型概念类问题
回答的风格或格式有特殊要求：虽然通用模型学习了相当可观的基础知识，但如果目标任务要求回答必须符合特定的风格或格式，这将造成和基础知识的数据分布差异。例如，需要模型使用某银行客服的口吻进行线上问答，此时需要使用符合该银行风格和格式的数据集进行微调，以提升模型的遵循度。 Prompt工程后，效果仍无法达到预期：当对模
从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
配置Agent(Java SDK) 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
配置Agent(Python SDK) 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
从未标记的数据中提取监督信号，属于无监督学习的一个子集。该方法通过创建“预设任务”让模型从数据中学习，从而生成有用的表示，可用于后续任务。它无需额外的人工标签数据，因为监督信号直接从数据本身派生。 有监督学习 有监督学习是机器学习任务的一种。它从有标记的训练数据中推导出预测函数。
该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。 支持区域： 西南-贵阳一 使用数据工程准备与处理数据集 检测数据集质量
移除文本中的图标和标注信息。 参考文献过滤 移除文本中参考文献的信息。 数据去重 去重 移除文本中重复内容。 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。
量极差，提示需要进行优化。 表3 合规度校验规则说明 校验项 说明 个人隐私 校验数据中是否存在个人隐私信息，例如，身份证号、手机号、固定电话、Email地址、护照号、车牌号、军官证、车架号、GPS地址、IP地址、MAC地址和IMEI码等。 敏感关键词 校验数据中是否存在敏感关键字，如涉政信息。
创建子用户并授权使用盘古 准备训练数据 创建一个新的数据集 创建一个新的数据集，用来管理上传至平台的训练或者评测数据。 创建一个新的数据集 数据集质量检测/数据清洗 对上传的数据进行质量检测，若质量有问题可以进行数据清洗。 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 对无质量问题的数据集执行发布操作。
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