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训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 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、案
金的使用情况中,如何防止出现损失、浪费和管理不善的情况?在社会建设专项资金的使用情况中,应规范操作,加强管理,及时纠正和化解建设过程中的解释、调取和留置问题,严防管理漏洞,保证应用资金的安全性和真实性。同时,应建立完善的监管机制,严格管理,加强监督,加强专项资金使用情况的评估,加
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 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: 提示词应用示例
权限管理 如果您需要对华为云上购买的盘古大模型资源,为企业中的员工设置不同的访问权限,以达到不同员工之间的权限隔离,您可以使用统一身份认证服务(IAM)和盘古角色管理功能进行精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求,不需要创建独立的IAM用户(子用户)进行权限管理,您可
实现资源的有序管理与优化配置,确保各类资源在不同场景中的最大化利用。为进一步优化资源的管理,平台还提供了多种角色权限体系。用户可以根据自身角色从管理者到各模块人员进行不同层级的权限配置,确保每个用户在其指定的工作空间内,拥有合适的访问与操作权限。这种精细化的权限管理方式,既保证了数据的安全性,又提高了资源的高效利用。
应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级,提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ,无语义泛化能力,意图理解能力弱,转人工频率极高。面对活动等时效性场景,智能客服无回答能力。提高服务效率:大模型智能客服可以7x24小时不间断服务,相较于人工
成盘古大模型的推理能力,为您的应用提供智能支持,提升模型在实际场景中的推理性能。 SDK文档 盘古推理SDK简介 使用推理SDK 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护? 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面? 如何调整训练参数,使盘古大模型效果最优?
区域中期海洋智能预测模型选择建议: 科学计算大模型的中期海洋智能预测模型,可以对未来一段时间海洋要素进行预测。可为海上防灾减灾,指导合理开发和保护渔业等方面有着重要作用。区域中期海洋智能预测模型当前主要包括区域海洋要素模型,信息见表3。 表3 区域中期海洋智能预测模型信息 模型
配置开场白和推荐问题 配置开场白和推荐问题的步骤如下: 在“高级配置 > 开场白和推荐问题”中,可输入自定义开场白,也可单击“智能添加”。 在推荐问中单击“添加”,可增加推荐问数量。添加后可在右侧“预览调试”中查看相应效果。 最多可以添加3个推荐问。 图1 预览调试查看开场白与推荐问效果
Studio大模型开发平台提供了模型开发功能,涵盖了从模型训练到模型调用的各个环节。平台支持全流程的模型生命周期管理,确保从数据准备到模型部署的每一个环节都能高效、精确地执行,为实际应用提供强大的智能支持。 模型训练:在模型开发的第一步,ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了
大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面
管理盘古数据资产 数据资产介绍 用户发布的数据集会被纳入数据资产,集中存储在空间资产中。平台为数据资产提供了一系列管理功能,包括查看数据集的详细信息、追踪操作记录、以及数据集的删除管理等。这不仅便于用户对已发布数据集的集中管理,还可帮助用户了解每个数据集的使用情况,从而简化数据资
断吸收海量文本数据,持续提升模型性能。除了实现行业知识检索、文案生成、阅读理解等基础功能外,盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性,可在智能客服、创意营销等多个典型场景中,提供强大的AI技术支持。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的NLP大模型
概述 盘古大模型整合华为云强大的计算和数据资源,将先进的AI算法集成在预训练大模型中,打造出具有深度语义理解与生成能力的人工智能大语言模型。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
Agent开发平台概述 Agent开发平台简介 Agent开发平台是基于NLP大模型,致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验,都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用,加速领域和行业AI应用的落地。
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。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型,并已完成模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型
登录ModelArts Studio大模型开发平台。 进入需要修改子用户权限的空间,在空间内单击左侧导航栏“空间管理”,在“角色管理”页签,可以查看各角色名称及其权限的描述。 图10 角色管理 单击进入“成员管理”页签。 单击用户列表操作栏的“编辑”。 勾选需要赋予用户的角色,单击“确认”。 移除盘古子用户
流程。这些功能有助于用户高效管理模型生命周期,提高资产管理效率。 管理模型资产 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏“空间资产 > 模型”中可以查看当前空间和预置的模型资产,如果有多个空间的访问权限,可切换空间查看其他空间内的资产。 在
Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集,帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者,都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能,快速实现智能体应用的开发与落地,加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者(无代码开发经验的用户):
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题: 提示词写作实践