相关名词解释 标准问:一个问答知识最标准的询问方法,维护好标准问可方便知识浏览和编辑时的快速定位和理解。 相似问:与标准问表达相同语义的句子,一个标准问可对应多个相似问。用户对机器人发送消息时,语义匹配到标准问或相似问均可匹配到此知识。例如,标准问:银行存款业务有哪些,相似问:什么是银行的存款业务。 问法关键词/规则:用户表述中包含问法的对应关键词或匹配到模板表达式时,即回答此问题下答案。
header_to_sign方法进行配置,实现创建BCC实例。
答案生成干预可实现回复内容动态调整,根据用户情绪、态度、标签的不同,对标准回复内容进行干预,在不改变回复原意的前提下实现个性化回复,提高用户满意度,是智能客服“千人千面”的第一步。
本质上更接近于激发模型现有知识 2.2.2 LoRA 参数量较全参数微调(Fine-Tuning)显著降低,参数量和现有高效参数微调方法持平或更低。 性能优于其它参数高效微调方法,和全参数微调(Fine-Tuning)基本持平甚至更高。
API数据(支持跨域) 报表/模型数据源/筛选条件和聚合筛选条件支持页面变量、页面参数和应用变量等 列表、卡片列表组件升级,含:1)选项设计方式取消弹框模式,可编辑器内直接设计;2)数据绑定可视化;3)cards支持行列间距设置 2023-7 弹窗容器支持数据可视化,包括弹窗内的数据和其直接父级的数据(注意弹窗内的数据不分层,同名即覆盖) 表达式编辑器升级为新样式,功能同前端模块表达式优化内容 支持根据汇报关系逐级审批
LPA LPA算法是一种基于图的半监督学习方法,其基本思路是用已标记节点的标签信息去预测未标记节点的标签信息。利用样本间的关系建立关系完全图模型,在完全图中,节点包括已标注和未标注数据,其边表示两个节点的相似度,节点的标签按相似度传递给其他节点。 输入 输入数据集,包括源顶点列,目标顶点列。
可以直连已有数据库,数据不再是孤岛,爱速搭可以和传统开发混搭,可以用在现有成熟系统中,而不是只能做新应用。 既可以像操作对象那样便捷操作数据,也能使用任意 SQL 语句来实现复杂功能,实现和普通开发一样的灵活度。 性能和稳定性可预期,因为没有中间层转换,性能上限取决于数据库本身。 多环境独立,爱速搭应用后端支持多环境,每个环境完全独立。
SVM二分类 支持向量机(SVM)是基于统计学习理论的一种机器学习方法,通过寻求结构化风险最小来提高学习机泛化能力,实现经验风险和置信范围的最小化,从而达到在统计样本量较少的情况下,亦能获得良好统计规律的目的。 SVM 二分类是线性支持向量机,不是采用核函数方式实现的。
CSV 文件中会列出对象及其对应的元数据,并根据用户的配置信息,记录用户所需的对象属性信息。
用户也可以用此功能实现文件的分段下载和断点续传。