约束: 如果测试的过程中发现出现一些badcase,可以有针对性地在提示词中进行约束,告诉大模型不应该怎么样。 样例: OpenAI的GPT3论文中提到了,few-shot能大大提升模型学习效果,意思就是给大模型几个输入输出样例,大模型就能随后很好的在这种模式的约束下完成你定义的任务。
在上面的例子中,根据历史对话对用户对query进行了改写,将“这款车性能怎么样”,改写成了“灵动豪华车性能怎么样”,补全了query的语意。 知识库节点 知识库节点支持根据输入的query,在选定的知识库中检索相关片段并召回,返回切片列表。你可以上传文件并建立知识库,在知识库节点中勾选想要使用的知识库进行检索。
role : user , content : 周末这里的天气怎么样?
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这样一来,我们的组件就已经搭建完毕,看看预览效果: 预览组件效果: 关键说明 大模型的和用户的交互模式是这样的: 用户输入: 请问明天北京的天气怎么样? 大模型响应 : 明天北京预计有小雨 。 用户继续输入: 那我需要带伞出门吗? 大模型响应 : 根据天气预报,建议您携带雨具出门。 ..........
示例: 对话历史: 用户:上周你去哪了 Assistant:我上周去上海玩了 用户当前query:那边天气怎么样 输出:上海上周的天气 示例: 对话历史: 用户:有啥好吃的地方推荐吗 Assistant:北京这边还真的有几家挺好的 用户当前query:推荐一下呗 输出:北京美食 示例: 对话历史: 用户:民生银行合作多少年了?
合成字段,合成成功后,只有第一个包会发 } err说明: 错误码 错误码描述 0 识别成功 -3003 服务后端错误 -3004 声学模型ID异常 -3005 无效音频 -3006 音频过长 -3015 身份鉴权失败 长音频 长音频(包括媒资)不会直接下发音频数据,改为下发音频的url 在UNIT返回结果中,对应的data示例如下: { "query":"今天上海天气怎么样
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选中了 col1 和 col2; date 是日期过滤条件,取值为 2018-08-07 ; text 为输入框,取值是 haha ): 过滤条件的豁免 前面我们大篇幅的说过,伪 SQL 语句中可以嵌入过滤条件,如果伪 SQL 的语法中写了但是过滤条件没传递对应的值,那么我们会自动在伪 SQL 中替换为 1=1 的恒等或空字符串;那么反过来,如果过滤条件传递了值,但是伪 SQL 中却没有用到,会怎么样
quot;}, {"role":"user","content": "周末这里的天气怎么样?