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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
Agent（智能代理） 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Age
Agent（智能代理） 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Age
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
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
助力您在不同领域实现创新，加速业务智能化升级。 产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景 模型能力与规格 03 入门 体验盘古大模型的预置模型功能和应用百宝箱功能，您将快速熟悉平台的核心能力，探索多种应用场景，从而更好地发挥盘古大模型在实际业务中的价值。 功能体验 体验盘古预置模型能力
*/ MESSAGE_COMPLETED("session.message.completed"); 父主题： Agent（智能代理）
上面的例子中，当满足if判断条件时，就会直接终止agent的执行，并且agent的finalAnswer被设置为工具的原始返回值。 父主题： Agent（智能代理）
gent-L0.C模型的地址。 with_prompt参数配置为True，prompt的拼接由Agent托管处理。 父主题： Agent（智能代理）
_run(self, s: str) -> str: return s[::-1] DynamicTool（动态工具） 动态工具可以在业务运行态动态新增或修改： from pangukitsappdev.tool.tool import Tool from pydantic import
return "未知"; } } } DynamicTool（动态工具） 动态工具可以在业务运行态动态新增或修改，例如： import com.alibaba.fastjson.JSON; import com.alibaba.fastjson
StaticTool<GetReimbursementLimitTool.InputParam, String> { 父主题： Agent（智能代理）
}); 上述例子中，当满足if判断条件时，会直接终止Agent的执行，且finalAnswer被设置为工具的原始返回值。 父主题： Agent（智能代理）
triever方法为其添加了一个ToolRetriever，这样Agent所使用的工具会根据用户的对话动态的选择。 父主题： Agent（智能代理）
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，它还能通过少量的新数据快速迁移到新的领域或场景
* 答复:"已为您预定2024年05月10日下午3点到8点的A05会议室。请准时参加会议。" */ } 父主题： Agent（智能代理）
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
您的数学成绩是55分，而语文成绩是56分。 AgentSessionSkill使用的大模型建议为N2-基础模型或者其他同等类型的模型。 父主题： Agent（智能代理）
k, tool_stream_callback) StreamCallBack的实现与定义与LLM的回调完全相同。 父主题： Agent（智能代理）
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