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监控安全风险 盘古提供基于主机防护服务HSS的资源和操作监控能力,同时支持CTS审计日志,帮助用户监控自身企业账号下的管理操作。用户可以实时掌握服务使用过程中所产生的各类监控指标。 父主题: 安全
打造短视频营销文案创作助手 场景介绍 随着互联网的发展,短视频已成为了日常生活中不可或缺的一部分,凭借其独特的形式和丰富的内容吸引了大量流量,并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案,以提升营销效果和效率。在这种场景下,用户只需提供
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
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、
此外,盘古大模型还能根据市场趋势和用户反馈不断优化文案的创作策略和内容。它能够分析用户的阅读习惯和偏好,调整文案结构和语言风格,以更好地吸引用户注意。这种智能化、个性化的营销文案创作,不仅提升了营销效果,也释放了企业的创作活力和创新潜力。 代码助手 在软件开发领域,编程语言的多样性和复杂性给程序员带来了巨大
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)
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)
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)
*/ 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)
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
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)
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)
* 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)