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因此，希望借助大模型消除语义歧义性，识别用户查询意图，并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输入抽取关键信息并转换为JSON格式输出，以供下游操作，从而满足该场景下客户需求。
在训练和推理过程中，通过数据脱敏、隐私计算等技术手段识别并保护敏感数据，有效防止隐私泄露，保障个人隐私数据安全。 内容安全：通过预训练和强化学习价值观提示（prompt），构建正向的意识形态。通过内容审核模块过滤违法及违背社会道德的有害信息。
中控模块：盘古-NLP-N1-基础功能模型 说明：该模块需要实现意图识别分类的功能。当输入意图识别模块的是政务问题时，控制下游调用检索模块；当输入不需要调用检索的非政务问题时，不调用检索，直接模型回答问题。实现方法为通过微调获得一个具有二分类能力的模型。
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。 正则过滤 基于给定的正则表达式，进行文本过滤。
图1 提示词工程 在撰写提示词区域输入提示词文本，可以插入若干个变量，通过占位符{{ }}标识，单击“确认”按钮，平台会自动识别插入的变量。 图2 撰写提示词 图3 确认提示词内容 识别的变量展示在变量定义区域，可以编辑变量名称便于理解。
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它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查询，也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率，使智能客服系统更加人性化和有温度。 此外，盘古大模型还能够根据用户的行为和反馈不断学习和优化，进一步提升服务能力。
创建提示词评估数据集 批量评估提示词效果前，需要先上传提示词变量数据文件用于创建对应的评估数据集。 提示词变量是一种可以在文本生成中动态替换的占位符，用于根据不同的场景或用户输入生成不同的内容。其中，变量名称可以是任意的文字，用于描述变量的含义或作用。 提示词评估数据集约束限制 上传文件限
提示工程介绍 提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作，需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系，本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验，总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例
构造请求 本节介绍REST API请求的组成，并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API，该API获取用户的Token，Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API：https://bbs.huaweicloud.com
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