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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、
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
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
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
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
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
介绍文字识别服务的产品、技术指导和使用指南 OCR系列介绍 文字识别服务在计算机视觉的重要性、基本技术和最新进展 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。
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）
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）
build()) .build()); Agent agent = new ReactAgent(llm); 父主题： Agent（智能代理）
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）
return_type。为可选参数，如果func为未指定返回值类型的callable类型，必须通过return_type指定返回值类型。 父主题： Agent（智能代理）
"充值金额" } }, "required": ["chargeType", "amount"] } 父主题： Agent（智能代理）
*/ MESSAGE_COMPLETED("session.message.completed"); 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）
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）
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）
* 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）
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