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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。
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，
低代码构建智能助教工作流 方案设计 构建流程 创建应用 典型问题 父主题： Agent应用实践
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
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？ 如何判断盘古大模型训练状态是否正常？ 为什么微调后的盘古大模型总是重复相同的回答？ 盘古大模型是否可以自定义人设？ 更多 大模型概念类 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？
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。”
{ "messages": [ { "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 单击Postman
词语特征过滤 词个数表示按照系统词库，对文档进行分词，分词后统计词的总个数，平均词长度为所有词的长度总和除以词总个数，两者都满足则保留当前文档。根据如下特征过滤： 待保留的词个数。 待保留的平均词长度。
代码 - 编写Python代码片段，仅支持python系统库，不支持引入依赖包；代码配置示例如下： 文本拼接示例代码。
表5 Agent平台发布渠道 功能 说明 API 将Agent封装成标准化API接口，供开发者直接调用，适用于需要与其他系统（如企业内部应用、第三方服务）深度集成的场景。
方案设计 设计背景 在教育数字化与 "双减" 背景下，智能伴学助手以知识图谱 + 自然语言处理技术，化身语文学习全场景伙伴，提供「即时问答 + 分层解析 + 情境拓展」陪伴链。它以技术驱动个性化学习，让每个学生拥有专属语文空间，在智能引导中感受语言魅力，厚植文化根基。 本章将详细介绍如何利用不同的节点搭建一个语文知识智能助教的工作流
构建流程 准备工作 为确保有可用的NLP大模型，请先完成NLP大模型部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 操作流程 创建AI研读研究助手Agent的流程见表1。 表1 低代码构建智能助教工作流 操作步骤 说明 创建语文题库知识库
另外，您是否吸烟或有其他呼吸系统疾病史？"
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。通过引导模型思考问题的过程，可以使其在推理任务中得到更高的准确性，尤其是在涉及多步推理和复杂逻辑关系的任务中
应用场景 客服助手 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。
配置插件 Agent开发平台提供了一个丰富的插件生态系统，以增强智能体的功能。插件是一种工具集，一个插件即是一个API工具。目前，平台集成了类型丰富的插件，包括文件处理、代码解释器、全网热搜榜、高德地图等工具，这些插件能够帮助开发者快速为智能体添加特定功能。
缺省值：false temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 控制采样随机性的浮点数。一般来说，temperature越低，适合完成确定性的任务。temperature越高，如0.9，适合完成创造性的任务。值为 0 意味着贪婪采样。
知网·政知通智能辅政系统：提供公文生成、政策比对、决策辅助等功能。 知网·律境法律大模型：支持法律问答、智慧办案、合规审查等法律AI应用。 如何使用预置应用 进入Agent开发平台后，在导航栏选择 “应用百宝箱”。 通过分类筛选（通用、医疗、金融、政务）找到目标应用。
典型问题 在构建和运行该工作流时，可能会遇到的常见典型问题如下： 问题一：代码节点运行失败：Code component executeerror, error message=name'str1'is not defined 问题现象 代码节点运行失败，报错信息如图1。 图1 代码节点报错示例
创建应用 创建Agent应用 单击“工作台 > 应用”，在页面右上角单击“创建应用”菜单。 图1 创建应用入口 输入应用名称和应用描述，为应用选择一个图标作为头像。 图2 创建应用 单击“确认”即可创建应用。 创建应用后，直接进入应用编排页面。您可以： 在左侧提示词面板中描述应用的身份和任务
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