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如何设计一个多轮对话的AI命题Agent

Answer

设计一个多轮对话的 AI 命题 Agent 可以从以下几个方面考虑：

  1. 自然语言交互：
    • 多轮对话能力：LLM 应能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复，以帮助 Agent 进行有效交流。
    • 生成能力：LLM 要展示卓越的自然语言生成能力，生成高质量文本。
    • 意图理解：LLMs 能够理解人类意图，但需注意模糊指令可能带来挑战。
  2. 知识：
    • 语言知识：包括词法、句法、语义学和语用学，使 Agent 能理解句子和进行对话。
    • 常识知识：如药和伞的用途等世界常识，帮助 Agent 做出正确决策。
    • 专业领域知识：特定领域如编程、医学等知识，对解决领域内问题至关重要。但要注意知识可能过时或错误，需通过重新训练或编辑 LLM 解决。
  3. 记忆：
    • 记忆机制：存储过去的观察、思考和行动，帮助 Agent 处理连续任务。
    • 记忆提升策略：包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。
    • 记忆检索：Agent 检索记忆以访问相关信息，包括自动检索和交互式记忆对象。
  4. 推理和规划：
    • 推理：基于证据和逻辑，对解决问题、决策至关重要。
    • 规划：组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。
    • 计划制定：分解任务、制定计划，包括一次性全面分解和自适应策略。

以国内版 Coze 为例，在实际操作中：

  1. 对话引擎：目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，其携带上下文轮数默认为 3 轮，可修改区间是 0 到 30，具体轮数根据业务需求决定。
  2. 为 Bot 添加技能：
    • 在 Bot 编排页面的“技能”区域，为 Bot 配置所需的技能。
    • 若不懂插件，可选择区域右上角的“优化”按钮，让 AI Bot 根据提示词自动选择插件。
    • 也可自定义添加所需插件，点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。
    • 如 Bot 需要获取 AI 新闻，可添加新闻搜索接口。
  3. 测试 Bot：在 Bot 编排页面的“预览与调试”区域，测试 Bot 是否按预期工作，可清除对话记录以开始新的测试，确保 Bot 能理解用户输入并给出正确回应。
Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

AI-Agent系列(一)：智能体起源探究

[title]AI-Agent系列(一)：智能体起源探究[heading2]十、基于LLM的AI Agent[heading3]10.1大脑模块(Brain)��力的关注点：|类别|子类别|描述|<br>|-|-|-|<br>|自然语言交互|多轮对话能力|LLM能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复，帮助Agent进行有效交流。|<br>||生成能力|LLM展示卓越的自然语言生成能力，可生成高质量文本。|<br>||意图理解|LLMs能够理解人类意图，但模糊指令可能带来挑战。|<br>|知识|语言知识|包括词法、句法、语义学和语用学，使Agent能理解句子和进行对话。|<br>||常识知识|世界常识，如药和伞的用途，帮助Agent做出正确决策。|<br>||专业领域知识|特定领域的知识，如编程、医学，对解决领域内问题至关重要。|<br>||潜在问题|知识可能过时或错误，需通过重新训练或编辑LLM解决。|<br>|记忆|记忆机制|存储过去的观察、思考和行动，帮助Agent处理连续任务。|<br>||记忆提升策略|包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。|<br>||记忆检索|Agent检索记忆以访问相关信息，包括自动检索和交互式记忆对象。|<br>|推理和规划|推理|基于证据和逻辑，对解决问题、决策至关重要。|<br>||规划|组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。|<br>||计划制定|分解任务、制定计划，包括一次性全面分解和自适应策略。|

AI-Agent系列(一)：智能体起源探究

[title]AI-Agent系列(一)：智能体起源探究[heading2]十、基于LLM的AI Agent[heading3]10.1大脑模块(Brain)��力的关注点：|类别|子类别|描述|<br>|-|-|-|<br>|自然语言交互|多轮对话能力|LLM能理解自然语言并生成连贯且与上下文相关的回复，帮助Agent进行有效交流。|<br>||生成能力|LLM展示卓越的自然语言生成能力，可生成高质量文本。|<br>||意图理解|LLMs能够理解人类意图，但模糊指令可能带来挑战。|<br>|知识|语言知识|包括词法、句法、语义学和语用学，使Agent能理解句子和进行对话。|<br>||常识知识|世界常识，如药和伞的用途，帮助Agent做出正确决策。|<br>||专业领域知识|特定领域的知识，如编程、医学，对解决领域内问题至关重要。|<br>||潜在问题|知识可能过时或错误，需通过重新训练或编辑LLM解决。|<br>|记忆|记忆机制|存储过去的观察、思考和行动，帮助Agent处理连续任务。|<br>||记忆提升策略|包括提高输入长度限制、记忆总结、用向量或数据结构压缩记忆。|<br>||记忆检索|Agent检索记忆以访问相关信息，包括自动检索和交互式记忆对象。|<br>|推理和规划|推理|基于证据和逻辑，对解决问题、决策至关重要。|<br>||规划|组织思维、设定目标和确定实现目标的步骤。|<br>||计划制定|分解任务、制定计划，包括一次性全面分解和自适应策略。|

Coze 全方位入门剖析 - 免费打造自己的 AI Agent (国内版)

1.目前国内版暂时只支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，其携带上下文轮数默认为3轮，可修改区间是0到30，具体多少轮主要需要根据你的业务需求来决定，如果业务需求比较复杂，可以适当增加轮数，如果业务需求比较简单则反之，对于不懂的可以直接使用默认值。1.在Bot编排页面的“技能”区域，为Bot配置所需的技能。当然在插件区域，如果你不懂插件的话，可以直接选择区域右上角的“优化”按钮，让AI Bot根据你的提示词自动为你选择插件。1.如果你想自定义添加自己所需的插件，你可以直接点击插件区域的“+”号选择加入具体插件。1.像我的Bot需要获取AI新闻，我就添加一个新闻搜索接口，点击功能对应的“+”图标，选择相应的插件（如“阅读新闻>头条新闻> getToutiaoNews”）并添加。1.在技能的其他区域，你可以根据你的需求来配置知识库、数据库、工作流等操作，可以直接参考上面的相关介绍和我下面的实战操作来加深理解，当然你也可以参考官方文档来学习：https://www.coze.cn/docs/guides/function_overview[heading4]3.4.测试Bot[content]1.在Bot编排页面的“预览与调试”区域，测试Bot是否按照预期工作。你可以清除对话记录以开始新的测试。1.确保Bot能够理解用户的输入并给出正确的回应。

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AI无法替代人工的行业
以下是一些 AI 无法替代人工的行业： 1. 医疗行业：虽然 AI 在医疗领域有一定应用，但在一些方面仍无法替代人工。例如，AI 诊疗存在模型准确性问题，责任界定复杂，商业模式也面临诸多挑战，如患者付费意愿低、医院采购动力不足等。在医疗保健和生物技术领域，仍大量依赖受过专业培训的科学家和医生提供服务，这些服务是算法难以替代的。 2. 服务行业：如需要与人进行深度情感交流、提供个性化关怀和复杂问题解决的服务。 需要注意的是，随着技术的发展，AI 与人工的关系也在不断变化，AI 可能会在某些方面辅助和改进这些行业，但完全替代仍面临诸多困难和限制。
2024-12-26
什么是AIGC?
AIGC 即 AI generated content，又称为生成式 AI，是一种利用人工智能技术生成各种类型内容的应用方式。 这种技术能够通过机器学习和深度学习算法，根据输入的数据和指令生成符合特定要求的内容。例如 AI 文本续写，文字转图像的 AI 图、AI 主持人等，都属于 AIGC 的应用。 AIGC 在内容创作、广告、媒体等领域有着广泛的应用，其应用形式包括但不限于： 1. 文字生成：使用大型语言模型（如 GPT 系列模型）生成文章、故事、对话等内容。 2. 图像生成：使用 Stable Diffusion、DALLE 等模型生成艺术作品、照片等。 3. 视频生成：使用 Runway、KLING 等模型生成动画、短视频等。 AIGC 与 UGC（普通用户生产）、PGC（专业用户生产）都是内容生成的不同方式，主要区别在于内容的创作者和生成方式。
2024-12-26
即梦AI生图教程
以下是即梦 AI 生图的教程： 1. 打开即梦 AI 官网：https://jimeng.jianying.com/aitool/home 。 2. 点击 AI 作图中的图片生成。 3. 填写绘图提示词，选择生图模型 2.1，点击立刻生成。 此外，还有即梦 AI 智能画布的相关案例，比如匡威鞋的春季海报： 以匡威春季上新为背景，将鞋子以夸张的比例融入上海城市中，体现运动和城市生活结合的“青春、城市、活力”主题。 制作步骤如下： |步骤|执行|截图| |||| |第 1 步|找了一个目标效果图| | |第 2 步|把鞋子用即梦智能画布抠图，用画布模式放到外滩背景上| | |第 3 步|使用画布模式 轮廓边缘，做融合、扩图、局部重绘，把楼绘制的好看一点| | |第 4 步|用醒图 App 增加文案| | 三步轻松上手，设计从未如此简单！释放你的创造力，成为自己心中的设计大师！快来一起玩 AI，探索 AI 的无限可能！关注「烧拍 AI」了解更多 AI 资讯！
2024-12-26
列车国内最强的图像生成类AI并进行简单介绍和基础教程操作
目前国内图像生成类 AI 有很多优秀的产品，难以明确指出哪一个是最强的。一些常见且表现出色的图像生成类 AI 包括百度的文心一格、字节跳动的云雀等。 以文心一格为例，其基础操作教程通常如下： 1. 访问文心一格的官方网站。 2. 注册并登录账号。 3. 在操作界面中输入您想要生成图像的描述关键词。 4. 选择生成图像的风格、尺寸等参数。 5. 点击生成按钮，等待系统生成图像。 不同的图像生成类 AI 可能在操作细节上有所差异，但大致流程相似。您可以根据自己的需求和使用体验选择适合您的图像生成类 AI 工具。
2024-12-26
如何学习AI
以下是新手学习 AI 的方法： 1. 了解 AI 基本概念： 阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅： 在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，可根据自己的兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 4. 实践和尝试： 理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动，如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习： 可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台： 可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。 探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目： 参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。 尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态： 关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。 思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。
2024-12-26
这几天ai领域有没有突破性的论文
以下是这几天 AI 领域的一些相关论文和研究成果： 1. 《山姆·奥特曼传（二）：OpenAI 的第一次内斗》中提到，2017 年 Google Brain 团队撰写的论文《Attention is All You Need》介绍了 Transformer 架构，彻底改变了 AI 领域的格局。OpenAI 在其技术领袖伊利亚的推动下，基于 Transformer 架构开发了 GPT 系列模型。 2. 《2024 人工智能报告》中包含了关于 AI 在未来一年的 10 个预测，如一个主权国家向美国大型人工智能实验室投资 100 亿美元以上需要国家安全审查，没有任何编码能力的人独自创建的应用程序或网站将会迅速走红等。 3. 《入门经典必读》中指出人工智能的研究正在以指数级别的速度增长，文中分享了一份用于更深入了解现代 AI 的精选资源列表，其中提到从 2017 年谷歌发布的“Attention is All You Need”这篇开启了生成 AI 时代的论文开始的一系列里程碑式研究成果。
2024-12-26
agent现在是只有coze提供吗？
目前，AI Agent 并非只有 Coze 提供。Coze 具有以下特点： 1. 所有功能免费，无需任何费用，所见即所得。 2. 免费功能还涵盖丰富的主流第三方插件、知识库、数据库、工作流设计、预置 AI Bot、性能监控与优化等，这是其他平台无法比拟的。 3. 非常适合小白，无需编程基础，会使用电脑即可。 4. 国内版可直接对接微信、飞书等主流平台，国外版可对接 Facebook Messenger、Slack、Telegram 等主流平台。 5. 国内版目前只能支持使用“云雀大模型”作为对话引擎，国外版可支持使用“GPT 3.5/GPT 4”大模型作为对话引擎，且 GPT 4 完全免费，但国内无法访问，需要特殊手段。 6. Coze 还有自己的手机端，方便用户通过手机端 APP 分享自己的 AI 应用，提高用户使用体验和产品裂变的可能性。 此外，Coze 是字节跳动旗下子公司推出的 AI Agent 构建工具，允许用户在无编程知识的基础上，用自然语言和拖拽等方式构建 Agent，目前可以免费使用海量大模型，有丰富的插件生态。记账管家是基于 Coze 平台能力搭建的记账应用，用户可直接告知收入或支出情况，Coze 会自动记账并计算账户余额，且每一笔记账记录不会丢失。
2024-12-26
agent的定义
智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分： 1. 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，有效处理复杂任务。 2. 反思和完善：对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，完善未来步骤，提高最终结果质量。 3. 记忆：包括短期记忆（用于所有的上下文学习）和长期记忆（通过利用外部向量存储和快速检索实现长时间保留和回忆无限信息）。 4. 工具使用：学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 从产品角度思考 Agent 设计时，比如我们的 Agent 可以是一个历史新闻探索向导，其身份为历史新闻探索向导，性格知识渊博、温暖亲切、富有同情心，角色是主导新闻解析和历史背景分析。为使角色更生动，可为其设计简短背景故事。写好角色个性需考虑角色背景和身份、性格和语气、角色互动方式、角色技能等方面。 Agent（智能体）是一种能够在环境中自主感知、思考并采取行动的实体。LLM Agent 是指结合大型语言模型（LLM）和自主智能体（Agent）特性的系统，能够利用大型语言模型的自然语言处理能力，理解用户输入，并进行智能决策和行动。其组成部分包括： 1. 规划：是 Agent 的思维模型，负责将复杂任务分解成可执行的子任务，并评估执行策略，通过使用大型语言模型的提示工程实现精准任务拆解和分步解决。 2. 记忆：即信息存储与回忆，包括短期记忆（用于存储对话上下文，支持多轮对话）和长期记忆（存储用户特征和业务数据，通常通过向量数据库等技术实现快速存取）。 3. 工具：是 Agent 感知环境、执行决策的辅助手段，如 API 调用、插件扩展等，通过接入外部工具扩展 Agent 的能力。 4. 行动：是 Agent 将规划和记忆转换为具体输出的过程，包括与外部环境的互动或工具调用。
2024-12-25
如何问到agent的提示词
以下是一些获取 agent 提示词的方法和相关要点： 1. 对于 Claude2，确定其是否理解指示词的最好方法是询问它本身。例如给出具体的任务说明，如“我将给你一个句子，你需要告诉我其中有多少次包含‘apple’这个词”，并观察它的回应。 2. 在 Coze 上创建多 Agent 模式的 bot 时： Agent 意图定义了其工作任务和适用场景。 Agent 提示词包含系统级别的关键词汇，与人物设定和逻辑处理紧密相关，帮助其理解和响应用户需求。 Agent 技能包括调用预设的工具、工作流和知识库。 控制 Agent 跳转主要依赖于意图识别，正确设置每个 Agent 的使用场景和意图至关重要。 与多 Agent 模式的 bot 沟通时，可明确指示进行节点切换或进入下一步。 在设置节点切换时，可清晰指定判断时机和参考上下文的轮数，一般建议参考五轮左右的对话内容。 3. 在游戏《Im Here2》中： 对于特定谜题，如“什么越来越热，但却从不冷却；它有核心，但不是水果；它有光环，但不是天使。它是什么？”，设计提示词介绍太阳。 对于重要地点，如符文石像、源核、瀑布或哈伦村，初次回应简短，不超过 30 字，玩家进一步询问时再展开详细描述。 对于承担单一任务的守卫者和指引者的代理，指示词只需提供需要回答的谜题及正确答案，并在指示中提供清晰步骤增强可控性。函数交互部分，当函数不需要输入和返回参数时，对名称和描述进行设定即可。
2024-12-23
Agent
智能体（Agent）在人工智能和计算机科学领域是一个重要概念，指能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 智能体的定义： 智能体是一种自主系统，通过感知环境（通常通过传感器）并采取行动（通常通过执行器）来达到某种目标。在 LLM 支持的自主 Agent 系统中，LLM 充当 Agents 的大脑，并辅以几个关键组成部分，包括规划、子目标和分解、反思和完善、记忆（短期记忆和长期记忆）、工具使用等。 智能体的类型： 1. 简单反应型智能体（Reactive Agents）：根据当前的感知输入直接采取行动，不维护内部状态，也不考虑历史信息。例如温控器，根据温度传感器的输入直接打开或关闭加热器。 2. 基于模型的智能体（Modelbased Agents）：维护内部状态，对当前和历史感知输入进行建模，能够推理未来的状态变化，并根据推理结果采取行动。例如自动驾驶汽车，不仅感知当前环境，还维护和更新周围环境的模型。 3. 目标导向型智能体（Goalbased Agents）：除了感知和行动外，还具有明确的目标，能够根据目标评估不同的行动方案，并选择最优的行动。例如机器人导航系统，有明确的目的地，并计划路线以避免障碍。 4. 效用型智能体（Utilitybased Agents）：不仅有目标，还能量化不同状态的效用值，选择效用最大化的行动，评估行动的优劣，权衡利弊。例如金融交易智能体，根据不同市场条件选择最优的交易策略。 5. 学习型智能体（Learning Agents）：能够通过与环境的交互不断改进其性能，学习模型、行为策略以及目标函数。例如强化学习智能体，通过与环境互动不断学习最优策略。 以下是一些关于智能体 Agent 的相关链接：
2024-12-21
目前我已经有了一个可以文生视频或者图生视频的模型但是只能6秒，我要如何利用agent自动流实现这个模型可以生成更长，更可靠质量的视频呢
要利用 agent 自动流实现生成更长、更可靠质量的视频，您可以参考以下几种模型和方法： 1. PixVerse V2 模型： 8 秒的视频生成需要花费 30 Credits，5 秒的视频生成需要花费 15 Credits，且只能使用 PixVerse V2 模型，生成时请注意模型选择。 目前仅支持 16:9 画面比例的视频生成。 文生视频：点击“Text to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。PixVerse V2 支持多风格的视频生成，您可以通过在提示词中加入“Anime”，“Realistic”等词语做到这点。 图生视频：点击“Image to Video”，在“Model”选择“PixVerse V2”，视频时长。图生视频暂不支持“Magic Brush”、“Camera Motion”、“Motion Strength”等功能，如需要使用上述功能，请将模型切换至“PixVerse V1”。 2. Meta Movie Gen 模型： Movie Gen 由视频生成和音频生成两个模型组成。 Movie Gen Video：30B 参数 Transformer 模型，可以从单个文本提示生成 16 秒、16 帧每秒的高清视频，相当于 73K 个视频 tokens。对于精确视频编辑，它可以执行添加、删除或替换元素，或背景替换、样式更改等全局修改。对于个性化视频，它在保持角色身份一致性和运动自然性方面取得 SOTA 性能。 Movie Gen Audio：13B 参数 Transformer 模型，可以接受视频输入以及可选的文本提示，生成与视频同步的高保真音频。 Movie Gen Video 通过预训练微调范式完成，在骨干网络架构上，它沿用了 Transformer，特别是 Llama3 的许多设计。预训练阶段在海量的视频文本和图像文本数据集上进行联合训练，学习对视觉世界的理解。微调阶段研究人员精心挑选了一小部分高质量视频进行有监督微调，以进一步提升生成视频的运动流畅度和美学品质。为了进一步提高效果，模型还引入了流匹配（Flow Matching）作为训练目标，这使得视频生成的效果在精度和细节表现上优于扩散模型。 3. Sora 模型： 文生视频，图生视频，视频生视频，支持多种视频定制选项，如分辨率（从 480p 到 1080p）、视频长度（从 5 秒到更长时间）和视频风格。用户可以浏览社区共享的视频，获取灵感和学习技巧（直接抄别人 prompt）。 故事板：允许用户通过时间线指导视频中的多个动作，创建更加复杂的视频序列。 混音和编辑：提供视频混音功能，允许用户将视频转换成新的风格。支持视频的延伸和剪辑，以及创建循环视频。 高级功能：包括混合功能，可以将两个视频场景合并成一个新的场景。 对于已经拥有 OpenAI Plus 或 Pro 账户的用户，Sora 的使用是包含在现有订阅中的，无需额外支付费用。OpenAI Plus 订阅每月 50 次视频生成次数；OpenAI Pro 订阅无限次慢速队列生成，500 次正常速度的视频生成次数。用户可以根据需要选择更高分辨率的视频生成，但这可能会减少每月的使用次数。Sora 的发布初期，对于某些地区（如欧洲和英国）可能会有延迟。
2024-12-19
如何确保agent按要求调用插件
要确保 Agent 按要求调用插件，可以参考以下方法： 1. 构建稳定可用的 AI Agent 是一个需要不断调试和迭代的过程。通常从当前性能最强的 LLM（如 ChatGPT4 和 Claude 3.5 sonnet）着手，先用单条 Prompt 或 Prompt Chain 来测试任务的执行质量和稳定性。然后，根据实际执行情况、最终投产使用的 LLM，逐步拆解子任务，降低 LLM 执行单任务的难度，直到达成工程目标。 2. 一般而言，对于场景多样、结构复杂、对输出格式要求严格的内容，基本可以预见到需要将其拆解为工作流。此外，鉴于 LLM 只能处理文本输入输出的特性，如果涉及生成多媒体内容或从网络自主获取额外信息等能力，必然需要通过工作流来调用相应的插件。 3. 在插件中心确定需要的插件时，先用关键词进行尝试性搜索，根据插件名称、插件介绍页、描述、参数、示例，判断是否可能满足需求。有多个插件同时可选时，一般优选官方/高收藏/高成功率的插件，提升使用效果。如果实际试用效果不行，则换用其他插件，或自己编写上架插件。 例如，在搜索 TTS 文字转语音插件时，可以使用“语音”“文字转语音”“TTS”等相关关键词；在搜索思维导图插件时，可以使用“脑图”“树图”“导图”“mindmap”等关键词。
2024-12-17
模型微调怎么解决多轮对话容易受到上轮对话的影响问题
在解决模型微调中多轮对话容易受到上轮对话影响的问题时： 对于多轮对话，现实中常伴随指代问题，如使用“它”“他们”“我们”等代词。若仅依据原始提问检索知识片段，可能导致结果不精确或无法检索到信息。同时，对模型回复内容的限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。 为提升对话系统性能和用户体验，需开发提示词解决多轮对话中的指代消解问题，确保模型能在连续交流中提供准确连贯回答。但由于“指代消解”需多轮对话完成，单次交互无法达成，所以要转换测试形式，先解决“指代消解”问题再进行下一轮答复。 首先准备指代消解所需提示词，这里使用的“指代消解”提示词是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景，让模型适应并推理出需消解的代词，再根据结果重新组织问题。 接着复现指代消解步骤，如进行第一轮对话，提出问题“尼罗河是什么？”，系统召回相关知识片段并回复，然后开始指代消解。 另外，聊天模型通过一串聊天对话输入并返回生成消息输出。聊天格式虽为多轮对话设计，但对单轮任务也有用。会话通过 messages 参数输入，包含不同角色和内容的消息对象数组。通常会话先有系统消息设定助手行为，再交替使用用户和助手消息。当指令涉及之前消息时，包含聊天历史记录有帮助，若超出模型限制需缩减会话。
2024-11-21
多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
在多轮对话训练中，让模型掌握情感需求可以通过以下几种方式： 1. 利用相关数据集进行训练，例如： Guanaco：地址为，是一个使用 SelfInstruct 的主要包含中日英德的多语言指令微调数据集。 chatgptcorpus：地址为，开源了由 ChatGPT3.5 生成的 300 万自问自答数据，包括多个领域，可用于训练大模型。 SmileConv：地址为，数据集通过 ChatGPT 改写真实的心理互助 QA 为多轮的心理健康支持多轮对话，含有 56k 个多轮对话，其对话主题、词汇和篇章语义更加丰富多样，更符合长程多轮对话的应用场景。 2. 在创建提示时采用结构化模式，为模型提供一些情感需求的示例，如： |输入|输出| ||| |一部制作精良且有趣的电影|积极的| |10 分钟后我睡着了|消极的| |电影还行|中性的| 然后单击页面右侧的提交按钮。该模型现在可为输入文本提供情绪。还可以保存新设计的提示。 3. 在多轮次对话中，定期总结关键信息，重申对话的目标和指令，有助于模型刷新记忆，确保准确把握对话的进展和要点。 4. 进行意图识别和分类，特别关注在单一模型或情境中处理多个小逻辑分支的情况。例如在客户服务场景中，快速确定用户提出咨询、投诉、建议等多种类型请求的意图，并分类到相应处理流程中。
2024-11-11
在车载语音多轮对话训练中你如何训练模型掌握情感需求
目前知识库中暂时没有关于在车载语音多轮对话训练中如何训练模型掌握情感需求的相关内容。但一般来说，要训练模型掌握情感需求，可以从以下几个方面考虑： 1. 数据收集：收集包含丰富情感表达的车载语音对话数据，包括不同情感状态下的语音样本和对应的文本描述。 2. 特征提取：从语音和文本数据中提取能够反映情感的特征，如语音的语调、语速、音量，文本中的词汇、句式、语义等。 3. 模型选择：选择适合处理情感分析任务的模型架构，如基于深度学习的循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）或门控循环单元（GRU）等。 4. 情感标注：对收集的数据进行准确的情感标注，以便模型学习不同情感的模式。 5. 多模态融合：结合语音和文本等多模态信息，提高情感识别的准确性。 6. 优化算法：采用合适的优化算法来训练模型，调整模型的参数，以提高模型的性能。 7. 模型评估：使用合适的评估指标来评估模型在情感需求掌握方面的性能，并根据评估结果进行调整和改进。
2024-11-11
多轮对话改写
聊天模型的会话补全： 聊天模型以一串聊天对话作为输入，并返回模型生成的消息作为输出。聊天格式虽为多轮对话设计，但对单轮任务也有用。API 调用中，messages 参数是主要输入，须为消息对象数组，包含角色（“system”“user”“assistant”）和内容。会话通常先有系统消息设定助手行为，然后交替使用用户和助手消息。用户消息指示助手，助手消息存储之前响应。当用户指令涉前消息时，包含聊天历史有帮助，若会话 token 超模型限制需缩减。 RAG 提示工程中的多轮对话与指代消解： 先前讨论多关注单轮问答，现实中常需处理多轮对话，其中常产生指代问题，如用“它”“他们”等，仅依原始提问检索知识片段可能致结果不精确或无法检索，且对模型回复内容限制可能影响多轮对话流畅性甚至中断。因此需开发提示词解决指代消解问题，确保模型连续交流中回答准确连贯。由于指代消解需多轮对话完成，单次交互不行，需转换测试形式，先解决指代消解再进行下一轮答复。首先准备所需提示词，其是用 CoT 写出的思维链，列举不同推理情景让模型推理并消解代词，再依结果重新组织问题。然后复现指代消解步骤，包括进行第一轮对话（如提问“尼罗河是什么”并获回复）和开始指代消解。
2024-10-21
你在设计大模型语音座舱功能，怎么设计上下文多轮对话的场景，比如否定、指代、延展等
在设计大模型语音座舱功能中的上下文多轮对话场景时，对于否定的情况，需要准确识别用户表达的否定意图，并据此调整后续的回应策略。例如，当用户说“不要这样做”，系统要理解并停止当前可能进行的相关操作。 指代方面，要能够解析用户话语中的各种指代关系，比如“那个东西”“这个方案”等，通过上下文和语境来明确其具体所指。 延展的场景设计则要鼓励用户进一步展开话题，例如当用户提到一个主题后，系统可以通过提问或提供相关信息来引导用户深入阐述，比如“能再多和我讲讲吗？”或者“那您对这方面还有其他的想法吗？”
2024-08-27
如何用字节的扣子（coze）实现多轮对话
Coze 是字节跳动旗下的智能对话机器人服务平台，你可以使用 Coze 实现多轮对话。以下是一些步骤： 1. 创建一个 Coze 应用并配置你的模型：首先，你需要在 Coze 平台上创建一个应用，并选择一个适合你需求的模型。你可以选择使用预训练的模型，也可以上传自己的模型进行训练。 2. 配置对话流程：在 Coze 中，你可以配置对话流程，包括设置对话轮数、添加对话节点等。你可以根据你的需求配置不同的对话流程。 3. 训练你的模型：在配置完对话流程后，你需要训练你的模型。你可以使用 Coze 提供的训练数据进行训练，也可以上传自己的训练数据进行训练。 4. 部署你的模型：在训练完你的模型后，你可以将其部署到 Coze 平台上，并开始使用它进行多轮对话。 需要注意的是，Coze 是一个智能对话机器人服务平台，它提供了一些工具和功能来帮助你实现多轮对话。但是，你需要根据你的需求和场景进行配置和调整，以确保它能够满足你的需求。
2024-06-13