安装并使用DeepGPU-LLM
您可以根据实际业务部署情况，选择在不同环境（例如GPU云服务器环境或Docker环境）下安装推理引擎DeepGPU-LLM，然后通过使用DeepGPU-LLM工具实现大语言模型（例如Llama模型、ChatGLM模型、百川Baichuan模型或通义千问Qwen模型）在GPU上的高...
模型应用
Choices[x].FinishReason string 有三种情况：正在生成时为null，生成结束时如果由于停止token导致则为stop，生成结束时如果因为生成长度过长导致则为length。Choices[x].Message.Role string 本次模型调用的输出内容的角色，通常为...
常见问题
答：具体周期视需求复杂度及资产精度要求，通常模型制作及绑定、引擎周期在三个月左右。问：已有webrtc了，不调用目前已有的rtc sdk，是否也可以对接？答：目前只支持阿里云RTC进行拉流。问：支持其他对话机器人引擎吗？答：互动数字人只...
聚类标注功能使用介绍
更新时间：数据发生变化的时间，数据变化来自用户问法的产生、标注操作或合并累加，可查询近三个月数据。待标注内容中有关标题解释如下：聚类问法组：借助聚类算法将语义相近的用户问法进行分类，每种类别称为一个问法组，对应的数字表示该...
如何理解并使用对话工厂
对话基本元素 组装对话流的原理，就是人类和机器对话的本质，一问一答间，尽显大道至简之风。系统将三种对话现象高度抽象提炼，成为组成对话流的三个基本元素：触发节点、函数节点、回复节点。填槽原理 至于填槽节点，实际上是这三种节点的...
如何理解并使用对话工厂
对话基本元素 组装对话流的原理，就是人类和机器对话的本质，一问一答间，尽显大道至简之风。系统将三种对话现象高度抽象提炼，成为组成对话流的三个基本元素：触发节点、函数节点、回复节点。填槽原理 至于填槽节点，实际上是这三种节点的...
意图管理
2.2、用户问法 用户问法：用户表达该意图的各种不同的表述方式，用户问法应更多覆盖各类不同的表述方式 相似的表达方式，比如：半个小时之后、一个小时、半个钟头 不同表达的方式，比如：半个小时之后再打给我、三十分钟之后再给我打 注意...
功能效果测试
功能使用示例 通过在测试 文本内容输入窗口 中 模拟用户输入问句 即可完成对话流多轮测试。测试界面大致由三部分组成：测试设置窗口、测试对话内容查看窗口、测试文本内容输入窗口。以“查天气”对话流为例，进行对话流测试，具体对话流...
如何设计画布场景
用户问法和问法模板都可以作为识别客户意图：用户问法：满意 问法模板：.{0,5}满意.{0,5} 区别：如果选择用户问法，客户所说内容需要与问法中的内容高度相似才可识别，如果用问法模板，则可以有较强的泛化能力，举例：按照上述配置使用 ...
标注任务
首先由系统基于测试环境下的机器人知识，根据人工上传测评集（包含测试问句）批量跑出机器人答案，再由人工完成包括 标注、优化和回归测评 三大步骤。标注任务功能一方面可以明晰当前机器人的具体使用效果以保证C端用户体验，另一方面还能...
常见问题
采用合并导入模式，相同标题的知识点，将会合并知识点相似问，知识点关联问、知识点答案、生效时间将会覆盖导入；类目路径使用/表示，格式为：一级类目/二级类目/三级类目/N级类目，例如：公司管理/员工管理/请假；新增/编辑视角答案时，在...
如何进行支付配置
答：需同时满足三个条件，才能看到开通入口：1）入驻满足90天；2）截止今日往回推30天有连续不间断的交易；3）交易需为正常的健康交易。问：开通时提示开通失败，请保持健康交易，代表什么含义？答：“正常健康交易“是微信支付根据商户...
机器阅读理解预测
具体操作，请参见 步骤三：上传文件。数据集支持TSV或TXT格式的文件，包含ID列、篇章列、问句列、答案列（非必须）、起始位置列（非必须）、标题列（非必须）。本示例以TSV文件为例，来说明如何进行模型预测。使用读 OSS数据-3 组件读取...
模型广场介绍
在这里您可以根据业务所需挑选通义系列大模型、行业大模型或领域大模型、第三方大模型等接入到企业解决方案中。重要 模型广场介绍列表 通义系列模型介绍请访问 通义千问 通义开源系列模型介绍请访问 通义千问开源系列 通义万相模型介绍请...
机器阅读理解解决方案
步骤三：离线批量预测 在 Designer 平台上，使用机器阅读理解预测组件，基于海量篇章文本和问句，用微调好的机器阅读理解模型或PAI提供的默认模型，进行批量离线预测答案抽取。步骤四：部署及调用模型服务 通过模型在线服务 EAS，您可以将...
升级内核小版本
答：没有自动升级可能是以下三种原因引起的：如果您的网络是经典网络，则不能自动升级，需要将经典网络切换为专有网络。代理小版本过低，需要先升级代理小版本。自动升级是定时下发的运维任务，不是有新的版本就立即升级。问：经典网络无法...
表头设置
的特殊问法，对应查询部分 平均值问法 查询该列信息时涉及 统计平均值 的特殊问法，对应查询部分 求和问法 查询该列信息时涉及 统计总和 的特殊问法，对应查询部分 大于问法 相关问法中涉及 大于 该列 某个值 的特殊问法，对应约束条件 ...
权限配置
本文为您介绍如何对完成问数配置的数据进行权限配置。前提条件 您已创建数据集，并进行问数配置。请参见 问数配置。问数资源管理 入口 您可以按照图示方式进入 问数资源管理 界面。查看 支持查看问数资源的 名称、创建者、最后学习时间 和 ...
聚类标注方法介绍
标注动作包括：正确 错误-修改知识 错误-已处理 未覆盖-新增知识 未覆盖-已处理 无效 待定 标注步骤 第1步：选择高频用户问法 在【聚类问法组】中选择高频聚类问法，查看用户问法与知识的匹配类型及匹配明细。第2步：判断用户问法与知识的...
智能问数操作说明
Quick BI支持 智能问数 功能，让用户通过自然语言的交互，直接获取数据结果，实现数据即问即答，人人都可上手分析数据，牵引数据消费新方式。您可以在 PC端 或 移动端 的智能问数对话界面 预览和选择数据集、在提问框内直接输入问题提问或...
意图管理
意图问法 意图问法包括两类：用户问法 和 问法模板。在意图的问法配置中，给意图添加用户问法和问法模板。输入完成后，按“enter”键可快捷添加问法。用户问法 用户问法：用户表达该意图的各种不同的表述方式，用户问法应更多覆盖多类不同...
通义千问开源系列
开发者可以通过以下链接，了解如何通过DashScope灵积模型服务调用通义千问7B及通义千问VL API。通义千问开源7B和14B模型：快速开始 通义千问VL：快速开始
智能问数
重要 智能问数 属于 增值 模块，当前在邀请测试阶段，如需试用，请您联系商务运营同学。智能问数操作说明 权限配置 知识库配置 数据准备与提问注意事项
意图管理
意图问法 意图问法包括两类：用户问法 和 问法模板。在意图的问法配置中，给意图添加用户问法和问法模板。输入完成后，按“enter”键可快捷添加问法。用户问法 用户问法：用户表达该意图的各种不同的表述方式，用户问法应更多覆盖多类不同...
计量计费
通义千问 计费单元 模型服务 计费单元 通义千问72B token 通义千问32B token 通义千问14B token 通义千问7B token 通义千问1.8B token 重要 Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观地理解为“字”或“词”。对于中文文本来说...
聚类标注操作类型介绍
标注操作类型概述 当前聚类标注操作类型有九种，各种标注类型及其含义如下表所示：标注类型 含义 正确 用户问法和匹配类型准确无误。错误-暂不处理（默认）已有知识命中错误，移至【已标注未处理】集中修改知识。错误-修改知识 已有知识...
计量计费
通义千问 计费单元 模型服务 计费单元 通义千问72B token 通义千问32B token 通义千问14B token 通义千问7B token 通义千问1.8B token 重要 Token是模型用来表示自然语言文本的基本单位，可以直观的理解为“字”或“词”。对于中文文本来说...
LGF问法配置
LGF问法配置说明 问法模板 该文档主要介绍意图配置中问法模板的配置：LGF配置思路（1）汇总说法：可以模拟或联想真实场景中用户的问法或从原始语料中获取（2）选定核心词：能确认命中意图的关键词（3）核心词扩展：添加同义词，丰富语料...
意图
意图用来定义对话工厂内用户表述的一种意向，比如查天气、订机票、是本人等一个完整的意图可包含：意图名称、意图别名、用户问法、问法模板等信息。意图基本信息 意图名称：意图名称在机器人内不能重复。如.申请公积金贷款。意图别名：意图...
通义千问
开发者可以通过以下链接，了解如何通过DashScope灵积模型服务调用通义千问API。快速开始 API详情 计量计费
通义千问VL
通义千问开源视觉理解大模型Qwen-VL于2023年12月1日发布重大更新，不仅大幅提升通用OCR、视觉推理、中文文本理解基础能力，还能处理各种分辨率和规格的图像，甚至能“看图做题”开发者可以通过以下链接，了解如何通过大模型服务平台调用...
机器人管理
您可选择一条或多条待审核问法，单击 转移 按钮，弹出 问法转移 窗口，可将选中的待审核问法，转移至其它的标准问题问法列表中。单击 完成，回到问法管理窗口。在 问法管理 窗口完成问法审核后，单击 下一步 后进入关联文章操作页面：您可...
部署通义千问应用
本文以ModelScope社区的通义千问-7B-Chat模型为例，演示如何使用DataCache。通过DataCache提前拉取通义千问-7B-Chat模型数据，然后在创建通义千问的应用Pod时直接挂载模型数据，可以免去在Pod中拉取模型数据的等待时间，加速应用部署。背景...
通义千问VL
开发者可以通过以下链接，了解如何通过DashScope灵积模型服务调用通义千问VL API。快速开始 API详情 计量计费
通义千问 大语言模型
通义千问是一个专门响应人类指令的大模型，是一个灵活多变的全能型选手，能够写邮件、周报、提纲，创作诗歌、小说、剧本、coding、制表、甚至角色扮演。开发者可以通过以下链接，了解如何通过大模型服务平台调用通义千问API。快速开始 API...
大语言模型
其中千问-1.8B是18亿参数规模的模型，千问-7B是70亿参数规模的模型，千问-14B是140亿参数规模的模型，千问-72B是720亿参数规模的模型。阿里云百炼平台上提供的1.8B模型、7B模型、14B模型和72B模型基于千问开源版本，进行了针对性的推理性能...
SQL模板
功能概述 当机器人无法正确地将用户自然语言转化为SQL语句，可通过新建SQL模板来手动编写有关用户问句对应的SQL语句，进行自然语言到SQL语句的人工干预，优化问答效果。功能入口 进入智能对话机器人空间产品界面后，选择 表格管理>SQL模板...
动态与公告
2024年04月 公告类型 模型名称 公告描述 生效时间 相关文档 模型下线 通义千问 qwen-max-1201的维护时间已经到期，4月22日将正式下线，同时4月8日开始模型限流也会逐步调低直至下线，请及时迁移到更新版本模型。2024-04-22 计量计费 2024年...
任务标注操作类型介绍
标注类型概述 当前任务标注操作类型有九种，具体类型及其含义如下：标注类型 含义 正确 用户问法和匹配类型准确无误。错误-暂不处理（默认）已有知识命中错误，但不立即进行修改。错误-修改知识 已有知识命中错误，立即修改。错误-已处理 ...
常见问题
产品介绍 问：什么是图数据库GDB？答：GDB是Graph Database的简写。GDB是一种支持Property Graph图模型、用于处理高度连接数据查询与存储的实时、可靠的在线数据库服务。它支持Apache TinkerPop Gremlin查询语言，可以帮助用户快速构建基于...
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