将高级科学家的思维、经验以及解决问题模式流程化,助力每一个研发人员快速成长为有经验的专家; 通过工业视觉智能应用平台实现了安全生产视觉数据的接入和管理,提升了企业安全事件响应效率。
整体来看我们需要做的工作有: 训练数据集 :质量远比数量重要,数据应尽可能来自于线上真实业务数据,如果数据不足,可考虑通过大模型生成+人工Review的方式。但要保证数据能够覆盖业务的场景类别,尤其是能覆盖线上可能或者已经出现的badcase。 评估数据集 :要与训练数据集分布类似,但不能与训练数据集一样。为了既要能反映线上高频使用效果,还要可以评测模型泛化能力。
具体解决方案如下: 汽车大师智能对话解决方案流程图 汽车大师在汽车领域积累了千万对量级的问答知识库,可以发现用户在轮胎领域的问题90%集中在:爆胎、胎压、补胎、备胎等方面。 1、为了解决用户80%的常见固定问题,可以通过【问答对】匹配的方式来解决。在对轮胎领域的历史问答服务数据进行整理后,形成结构化明晰的问答对并导入UNIT平台,快速配置问答对。
如果想追踪调用情况,在应用使用方面,目前提供了调用的分析数据;在模型使用方面,可以通过千帆大模型平台追踪模型调用情况。 Q:百度智能云千帆Appbuilder支持私有化吗,功能跟SaaS的版本一样吗? 支持。千帆AppBuilder支持私有化部署。版本和SaaS功能一致。可以联系客户经理获得详细信息。 Q:企业级RAG是否已在千帆平台开放,要付费使用吗?
2、 解决方案 从赛题内容看,判断比赛方想要考察的内容其实是如何将大模型的能力复制到小模型上,也就是模型“蒸馏”,并使小模型表现出优秀的字数控制能力。因此自然的想法是,先通过ERNIE-Bot 4.0模型生成符合条件的数据集(大模型能力的数据表现),再使用这个数据集去微调ERNIE-SPEED小模型。
文本内容 策略二、提供参考文本 大语言模型在被问及深奥话题、引文和URLs等问题时,常常能自信地编造虚假答案。为了避免出现这类问题,需要尽可能的给模型提供参考文本。就像学生在考试时借助小抄能表现更好一样,向模型提供参考文本可以减少虚构的回答。这样做有助于提供更准确的回复,减少虚构内容。
登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 6 1 Langchain+ElasticSearch+文心千帆 构建检索增强LLM Agent 大模型开发 / 实践案例 文心大模型 2023.11.08 3880 看过 Background 很早就开始做检索增强的大语言模型Agent了,通过外接知识库为LLM提供外部知识能增强它回答的准确性。
智能体规划方式分类 “每一种情况都有适合于它的一个特殊的战略” -- 安德烈·博弗尔 结构化规划方式 智能体的行动计划可以被结构化地输出,其中,这些计划通常 以清晰的步骤和序列展现,并被存储在某种规范化的数据格式 中,这种结构化的规划方式对智能体理解和执行任务至关重要。因为每个步骤都设定了明确的目标和预期结果,通过结构化的格式,智能体能够清晰地识别每个中间步骤的状态,从而作出更准确的判断。
2、智慧客房服务减轻了酒店前台近30%的工作量,为酒店提升了服务效率,降低了人力成本,将成为酒店智能化的关键标志。 3、与国内最大的两大酒店集团(锦江、如家)合作,已覆盖国内中高端酒店近1万间客房。酒店的满意度近100%。 案例故事 核心诉求 随着酒店竞争压力的增大,酒店迫切需要提升服务品质,降低酒店的人力成本,将有限的人力投入到更关键的岗位上。
为了便于debug能正常使用SDK,需要配置打包签名文件。 (6)运行示例工程。如果无法正常体验,请查看logcat日志。是否有 FaceSDK-License LICENSE_INFO_CHECK_ERROR 日志。如果有说明授权没有成功,可以查看本文档最后的常见问题进行解决。