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例如,“结合金融领域相关知识,生成一份调研报告大纲,报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题,请提供解决方案。” 人设: 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如,“假设你是一位银行面试官,请生成10个银行面试问题。”
CoT思维链 对于复杂推理问题(如数学问题或逻辑推理),通过给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程,可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例,让模型先学习后回答,在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例,新样例必须多样化、不能重复等,
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。
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。
{"context": ["请问福田英才荟卫生系统人才与福田英才荟高层次人才是不同的部门受理么?"], "target": "您好,福田英才荟卫生系统人才奖励管理办法只针对福田区属医疗卫生事业单位人员,其他高层次人才申领奖励建议咨询区人力资源局。"}
实例化Tool Tool分为StaticTool(静态工具)和DynamicTool(动态工具)两类,静态工具需要开发者事先定义好,即在编译期定义与实例化;动态工具开发者可以在系统运行时动态构建,即在运行态定义与实例化。
对于动态工具,开发者可以在系统运行时动态构建,即在运行态定义与实例化。
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。
cssToolRetriever.remove([tool.name for tool in tool_list]) 其中,有两个变化值得关注,一是为ToolRetriever添加了一个query_preprocessor,它的作用为对用户输入的多轮对话进行改写,会将改写后的结果作为工具检索的输入,这里使用了系统内置的
true; } return false; } }); 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。
True return False agent.add_listener(InterruptListener()) 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。
void initAgent() { LLM llm = LLMs.of(LLMs.PANGU, LLMConfig.builder() .llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature
Tool::getToolId).collect(Collectors.toList())); 有两个变化值得关注,一是为ToolRetriever添加了一个queryPreprocessor,它的作用为对用户输入的多轮对话进行改写,会将改写后的结果作为工具检索的输入,这里使用了系统内置的
SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日").format(new Date()); final LLMConfig config = LLMConfig.builder() .llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature
AgentSessionHelper.set_user_feedback(session, "改为欠税信息") # 预期Agent返回reportType为欠税信息体检的Json,呈现给终端用户 session = agent.run_step(session) # 终端用户确认,调用外部系统
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
此时可以单步运行Agent: /** * 单步执行Agent,提供干预能力 * * @param agentSession 包括初始状态,以及执行步骤间的agentSession,可以使用AgentSessionHelper类辅助处理 * @return Agent执行的结果
配置项中设置人设,在LLM问答时系统会自动加上该人设,同时支持以上问答功能(暂不支持GALLERY三方模型)。
推理相关概念 表2 训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 温度系数(temperature)控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性,调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大,则预测词的概率的方差减小,即很多词被选择的可能性增大,利于文本多样化。
answer 自定义参数问答:自定义设置如temperature等参数,获得对应的效果。