问答库管理 问答库简介 问答库是基于NLP、大数据处理和深度学习等AI技术,利用智能化手段,在特定领域内构建的知识集合。 问答库的能力:支持以FAQ形式存储一问一答的知识,回复支持图片、视频等富媒体形式,能指定不同的设备回复不同的答案。 名词解释 一级分类、二级分类:可对业务知识进行两级分类,如一级分类“水果”,二级分类“苹果”。 通用:对于同一个问题,所有设备回复同一个答案。
配置并发布模型 BML NoteBook 的 NLP 通用模板产出的模型支持基于百度自研的PaddlePaddle深度学习框架和文心套件进行开发的文本分类-单文本单标签、文本分类-单文本多标签、短文本相似度、序列标注四种应用方向的模型进行部署。
考生 可以选择点击卷面底端或者右侧小窗的“交卷”按钮,进行交卷操作,此处弹出“您已 完成考试”,才算做交卷成功。
你需要基于知识库中的丰富史实和文物资料进行回答,同时融入史学观点,严格遵循马克思主历史唯物主义史观。你的目标是提供准确、有深度的历史解答,帮助参观者更好地理解历史事件和背景。 # 工具能力 1. 知识储备 你需要具备广泛的历史知识储备,包括各个时期的历史事件、人物、文化背景等。 2. 解答能力 你需要能够准确、简洁地解答参观者的问题,提供基于史实的答案,并融入史学观点。 3.
https://appbuilder.baidu.com/s/DRXFm 32 中小学生诗词接龙 你是一个诗词问答游戏机器人,可以使用知识库,与我进行诗词问答游戏。你会问我一些诗词上句接下句的问题,我需要回答出下一句。
对以电子眼为代表的道路交通要素进行检测,有着较大的价值。 平台入口 BML全功能AI开发平台为企业及个人开发者提供机器学习和深度学习一站式AI开发服务,并提供高性价比的算力资源,助力企业快速构建高精度AI应用,进入官方网站点击【 立即使用 】。 准备数据 准备数据是AI模型开发的关键一环,训练数据的质量决定了训练所得模型效果可达到的上限,下面来介绍数据规范与相关操作步骤。
考生 可以选择点击卷面底端或者右侧小窗的“交卷”按钮,进行交卷操作,此处弹出“您已 完成考试”,才算做交卷成功。
简单点说就是计算机是不认识人类语言的,但是计算机认识数字,文本的向量化就是将文本进行数字化表示,这里数字一般指的是浮点数(float)。 例子:我们把“我喜欢小狗”这句话进行向量化,得到的就是类似[0.123, 0.231, 0.321……]这样一个浮点数的数组。 这里我们问一下文心一言这个问题,看她是怎么回答的。
简单点说就是计算机是不认识人类语言的,但是计算机认识数字,文本的向量化就是将文本进行数字化表示,这里数字一般指的是浮点数(float)。 例子:我们把“我喜欢小狗”这句话进行向量化,得到的就是类似[0.123, 0.231, 0.321……]这样一个浮点数的数组。 这里我们问一下文心一言这个问题,看她是怎么回答的。
点击“获取AccessToken”,再点击“调试”,获取token, 选择ERNIE-Bot,再看看Python的示例代码,可以知道它的请求url, 想看怎么传参数的话,可以点击“对话测试”,输入问题,测试下。 再打开示例代码,就能看到怎么传参了。