问题复杂度判断组件 我们可以直接调用大模型来构建组件,如下是该组件用到的prompt。 人物设定: 你是一位资深的搜索引擎分析师,擅长理解和处理各种查询。你的任务是识别每个query的复杂性,并根据其复杂性采取适当的处理方法。 任务介绍: 请根据输入的query列表,逐一判断每个query的复杂性。如果是简单query,输出simple。如果是复杂query,则输出complex。
image 二选一 图片完整url,url长度不超过1024字节,url对应的图片base64编码后大小不超过10M,最短边至少15px,最长边最大8192px,支持jpg/jpeg/png/bmp格式 优先级 :image > url,当image字段存在时,url字段失效 请注意关闭URL防盗链 返回说明 返回参数 参数 类型 是否必输出 说明 log_id uint64 是 唯一的日志id,用于问题定位
VOD助力媒资管理 一般的互联网媒体的业务都会面临媒资管理处理的问题,贴吧也不例外。 贴吧原本的业务面临巨大的数据存储管理等问题,后续引入视频内容分享以及直播业务后,对数据管理存储提出了更高的挑战。百度智能云则在整体架构设计的时候,引入了百度智能云 VOD (Video On Demand) 解决方案解决这一问题。
虽然垃圾分类是提升垃圾处理效率的最优解决方案,但在执行过程中,由于居民经验不足,出现了该分不分、分而不准和分后再混的实际问题。这不仅使居民面临处罚风险,更增加了环卫人员对垃圾处理的难度。 目前,虽然国家已经出台了各项制度来推进垃圾分类,但如何在居民中真正做好政策宣传、如何通过正确引导让人们养成良好的环保意识与习惯,仍然是落实垃圾分类的难点。
效果(只展示了FAQ函数调用功能) FAQ设定好对应的价格表 问答效果 代码层面的处理逻辑 查询函数满足其条件则调用函数 基于函数的返回值问答 这里为什么需要额外处理另一种回答方式? 模型可能会未命中函数,这个时候就无法调用到对应的函数了,因此才需要这样处理。 后续计划 进一步迭代优化,提高准确度。在现有文生文的基础上增加文生图、文生短视频等等。 评论 相关推荐 文心大模型4.0接口限时免费!
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通过逐步展开问题并在每个回答中保留之前问题的背景信息,链式思考可以使对话变得更具内容丰富和连贯。这种方法尤其适用于处理复杂或多层次的问题。 链式提示其本质上就是扩大语言模型的能力,解决语言模型的的局限性问题。例如: 在零提示或少量提示情况下,大多数场景LLM是能够正确推理的,因此如果实际的场景中,能够零样本提示完成,那么久不应该考虑链式思维提示,总之我们应该简单化,避免复杂化。
通过逐步展开问题并在每个回答中保留之前问题的背景信息,链式思考可以使对话变得更具内容丰富和连贯。这种方法尤其适用于处理复杂或多层次的问题。 链式提示其本质上就是扩大语言模型的能力,解决语言模型的的局限性问题。例如: 在零提示或少量提示情况下,大多数场景LLM是能够正确推理的,因此如果实际的场景中,能够零样本提示完成,那么久不应该考虑链式思维提示,总之我们应该简单化,避免复杂化。
进行基础最大粒度切词效果对比 bd-nlp-basic 切词 POST /_analyze { "text": "维修基金", "analyzer": "bd-nlp-basic" } 分词结果: { "tokens": [ { "token": "维修",
我看看这流程图就明白了,我们的问题会先到知识库里检索,然后才会一起给大模型处理,所以肯定是没有办法做到的。 ——第一个问题的解锁大模型无法对问题进行加工 还有就是如果召唤多个切片,大模型会综合各个切片的内容,选择对符合问题的答案来回答。但是还是尽量给他最准确的那一个。 ——优质的知识库和巧妙的问题设计至关重要 好了,今天就总结道这里吧,有不对的地方,还请大家多多指教。