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文本对话 功能介绍 基于文本对话功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古预置NLP大模型进行对话问答,包含两种方式:使用“能力调测”功能和调用API接口。 您将学习如何使用“能力调测”功能调试模型超参数、如何调用盘古NLP大模型API以实现智能化对话问答能力。
盘古大模型是否可以自定义人设 大模型支持设置人设,在用户调用文本对话(chat/completions)API时,可以将“role”参数设置为system,让模型按预设的人设风格回答问题。
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: 大模型概念类
比如,随着对话轮数的增加,模型出现了遗忘,可以检查构造的训练数据中轮数是否普遍较少,建议根据实际情况增加数据中的对话轮数。 父主题: 大模型微调训练类
配置对话体验的步骤如下: 在“对话体验 > 开场白”中,可填写开场白,也可单击“智能添加 > 确定”智能添加开场白。 例如,“你好!欢迎来到Python编程助手。请告诉我,你今天需要帮忙解决什么问题呢?”
使用API调用NLP大模型 预置模型或训练后的模型部署成功后,可以使用“文本对话”API实现模型调用。
默认值:0 历史对话保留轮数 选择“文本对话”功能时具备此参数。表示系统能够记忆的历史对话数。 默认值:10 如图1,输入对话,单击“生成”,模型将输出相应的回答。 图1 调测NLP大模型 父主题: 调用NLP大模型
工作流包含两种类型: 对话型工作流。面向多轮交互的开放式问答场景,基于用户对话内容提取关键信息,输出最终结果。适用于客服助手、工单助手、娱乐互动等场景。 任务型工作流。面向自动化处理场景,基于输入内容直接输出结果,无中间的对话交互过程。适用于内容生成、批量翻译、数据分析等场景。
NLP大模型 文本对话 父主题: API
表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答(/chat/completions) Java、Python、Go、.NET、NodeJs 基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。
携带上下文轮数 设置带入模型上下文的对话历史轮数,轮数越多相关性越高。 输出模式 当前应用支持输出文本、Markdown两种模式的回答。 在右侧“预览调试”的文本框中输入对话,应用将根据对话生成相应的回答。
例如,随着对话轮数的增加,模型出现了遗忘,可以检查构造的训练数据中轮数是否普遍较少,建议根据实际情况增加数据中的对话轮数。 数据量满足要求,为什么微调后的效果不好?
可进行对话互动、回答问题、协助创作。 盘古大模型在ModelArts Studio大模型开发平台部署后,可以通过API调用推理接口。 表1 API清单 API 功能 操作指导 NLP大模型-文本对话 基于对话问答功能,用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。
提问器节点 101043 当单个提问器内的对话轮数超过预设轮数上限时触发该错误码,对话状态回到开始节点状态。 可通过调大对话轮数上限解决。 101047 初始化深度定制前后处理模块失败时触发该错误码。 可检查护栏配置是否符合要求。
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。
响应示例如下,例如,对话机器人服务部署的区域为“cn-north-4”,响应消息体中查找“name”为“cn-north-4”,其中projects下的“id”即为项目ID。
无论是普通对话文本,还是包含翻译请求的文本,都将从此节点开始。 意图识别节点:该节点对用户输入的文本进行分类和分析,识别出用户的意图。主要包括以下两种意图: 文本翻译意图:系统识别出用户希望进行文本翻译的请求。 其他意图:包括普通对话、问答、或其他功能请求。
缺点:对话交互的智能度较低,复杂场景下流程分支较多,维护难度较大。 父主题: 编排与调用应用
图3 多场景测试-不同语言对 复杂对话场景:如图4,当用户在对话中频繁切换意图时,测试意图识别节点的应答能力,确保其能够理解并适应多变的对话上下文。