基于阿里云百炼的教学智能体开发-阿里云帮助中心

在这个实验里，您将掌握如何于阿里云百炼创建智能体应用程序，并通过提示词工程（Prompt）与检索增强生成（RAG, Retrieval-Augmented Generation）技术，赋予智能体教育辅助能力。

实验简介

本实验中，您将学会在阿里云百炼中构建智能体应用，并通过提示词工程（Prompt）+RAG，让智能体具备教学答疑、考试出题、生成PPT大纲，批改作业等功能。支持手机端语音对话，支持将该智能体分享到钉钉、微信等渠道。

账号登录与授权

在开始实验之前，请先点击右侧屏幕的“进入实操”再进行后续操作

本实验需要先授予您当前登录的子账号（RAM）账号阿里云百炼业务空间的权限。选择RAM用户的登录方式。

输入RAM账号的用户名，点击下一步。输入账号密码。登录阿里云。

子账号名称：您的姓名全拼****@1069694873336983.onaliyun.com（例如：zhangsan0***@1069694873336983.onaliyun.com)
子账号密码：shizipeixun

如提示绑定MFA，请点击【跳过绑定】。

登录完成后，打开阿里云百炼控制台。
选择业务空间管理，进入阿里云百炼业务空间，打开【账号管理】

找到您当前的账号名称，点击权限编辑，为当前的RAM账号授予阿里云百炼业务空间的权限。

添加权限-业务范围可以选择【默认业务空间】，角色可以选择【访客】。点击确定。以上操作即为当前的RAM账号赋予了默认业务空间的权限。

管理员：指定业务空间下所有功能可用。
访客：指定业务空间下除用户管理和角色管理外的所有功能可用。

点击左上角【返回控制台】即可登录阿里云百炼控制台，开始智能体的搭建。

重要

注意：阿里云百炼控制台的左上角可以切换业务空间，您只能访问在步骤8中给您授权的业务空间的权限。

实验一：面向学生的智能问答助教

搭建面向学生的问答助教的步骤：

登录阿里云百炼
打开我的应用，创建一个智能体
上传数据，创建知识索引
在智能体中关联知识库
编写提示词（Prompt），根据测试结果优化提示词
智能体发布
智能体分享

登录阿里云百炼
点击链接进入阿里云百炼控制台。
- 如果您使用主账号首次登录阿里云百炼，需要您登录阿里云百炼之后，按照操作指引开通模型服务。
- 如果您使用RAM子账号登录阿里云百炼，需要主账号或管理权限的账号先为您开通权限。为RAM用户授予业务空间权限
创建RAG应用
阿里云百炼-我的应用-创建RAG应用
命名规则：
1. 智能体命名：教师智能体-姓名
2. 知识库命名：1月7日培训知识库-姓名
选择模型：推荐您选择旗舰模型，如qwen-plus/max或qwen-plus/max-latest模型，模型的参数可以选择默认。
上传数据，构建知识索引
- 3.1 导入数据
  在阿里云百炼的左侧导航栏中，选择数据管理，上传数据。可先在左侧新建一个类目，方便文档管理和分类。点击“导入数据”，然后通过“本地上传”或“OSS”的方式导入数据。导入数据需要花费一定的时间，需要耐心等待数据转为“导入完成”的状态。
  如您的文件是Excel，可选择结构化数据—点击上传数据按钮。如您的数据是PDF，PPT、Word等非表格类型的文件，可选择非结构化数据。具体操作步骤如下
  在实验一的demo中，我们上传大数据书稿第二章的内容作为智能体的知识库，点击下载示例数据：大数据书稿第二章
  可先在左侧新建一个类目，方便文档管理和分类。选定新建的类目如“大数据书稿-第二章”，点击“导入数据”，然后通过“本地上传”的方式导入数据。导入数据需要花费一定的时间，需要耐心等待数据转为“导入完成”的状态（通过手动点击刷新按钮）。
- 3.2 创建知识索引
  数据导入完成后，需要创建一个知识索引，在阿里云百炼的左侧导航栏中，选择数据应用 > 知识索引。点击创建知识库，输入知识库名称。
  - 数据类型：如您上传的是Excel文件，数据类型选择结构化数据。如果上传的是PDF、Word等，选择而非结构化数据。
  - 配置模型：建议您选择推荐配置。
  - 相似度阈值：可根据情况选择，默认值为0.2。阈值越高，召回的内容的相似度越高，召回片段数越少。您可以先选择默认值，在知识库创建完成后进行测试后再确定最终阈值。
  在知识库中关联我们上传的数据，选择相关类目或文件，选择我们在上一步上传的数据，点击下一步。
  保持默认配置，直接点击导入完成。系统自动进行文档解析。文档解析需要一定时间，请您耐心等待，直至状态变更为“解析完成”状态，才能在后续的文档问答过程中被检索到。
- 3.3 知识库命中测试，确定阈值
  在知识库创建完成后，可以点击命中测试，通过调整阈值，来查看召回的片段详情每个片段的相似值。通过测试结果来选定一个合理的阈值，如您无法确定，可以先默认选择0.2。
  如相似度阈值=0.2时，测试问题示例：离线批处理方案有哪些？召回的片段内容如图。
  说明
  注意：因为在本demo中，我们仅上传了大数据书稿第二章的内容，因此在测试召回的时候，可以在第二章的范围内来测试。
  如相似度阈值0.5时，召回的片段内容如下：
在智能体中添加知识库
打开新建的智能体，因为选择的是RAG智能体，该智能体默认知识库检索增强打开，并在Prompt中自动配置知识库参数，单击“配置知识库”将创建的知识库添加进来。
注意：下面这段代码不要删除。
```
# 知识库
请记住以下材料，他们可能对回答问题有帮助。
${documents}
```
单击检索设置，在这设置知识库召回的规则。可以根据具体的需求来设置。本实验可按照下图来设置的。
说明
注意：如您选择【仅知识库范围】则大模型仅会在上传的“大数据文稿-第二章”的范围内来回答。如您选择【知识库+大模型】则在知识库范围外的（即大数据文稿-第二章范围外的）内容，则会基于大模型知识以及互联网搜索知识来生成（互联网搜索开启状态）。
说明
- 知识库拼装策略：用于平衡知识库召回结果的全面性和性能，可选择按召回数量或智能拼装。
  按召回数量可以满足对输入信息量有明确要求的场景。智能拼装则能最大限度地利用输入空间。
- 知识库拼装最大长度：从知识库召回的文本切片会被拼装成连贯的文本供大模型参考，但存在字符数上限。超过该长度时，文本将被强制切割，超出部分将被丢弃。增大该值通常会召回更多和用户查询可能相关的内容，但也会增加每次问答的响应时延。
- 回答范围设置：1. 知识库 + 大模型知识：应用的回答将综合知识库中检索到的知识和大模型自身的通用知识。2. 仅知识库范围：应用的回答将严格基于知识库中检索到的知识。
- 搜索阈值：当用户输入的关键词从语义维度与文本切片能达到精确匹配时，使用单一搜索阈值效果更好
- 搜索阈值+大模型判断：会先通过相似度阈值筛选潜在文本切片，再由大模型深入分析关联度，进一步提高了判定的准确性。
编写提示词（Prompt）
- 5.1 使用Prompt自动优化功能，快速丰富和完善Prompt
  首先明确学习助手的角色和技能，使用阿里云百炼提供的prompt自动优化功能来优化Prompt。优化完成后，可点击【使用】按钮。
  示例：你是一位大数据专业的教学助手，帮助老师进行教学答疑、考试出题、生成PPT大纲，批改作业，成绩统计与分析、学习困难预警，反作弊检测。为学生提供全面的学习支持。
  Prompt自动优化.mp4
- 5.2 Prompt调优与测试
  以下是一段非常简单的提示词的示例，您可以在此基础上，根据您的需求修改和补充提示词。在提示词中，明确大模型的角色，需要掌握的技能，有哪些限制或要求，也可以提供一些示例，方便大模型理解。
  附：几种常见的提示词的模板
  - CRISPE：Capacity and Role（角色）：明确AI在交互中应扮演的角色，如教育者、翻译者或顾问。 Insight（背景）：提供角色扮演的背景信息，帮助AI理解其在特定情境下的作用。 Statement（任务）：直接说明AI需要执行的任务，确保其理解并执行用户的请求。Personality（格式）：设定AI回复的风格和格式，使其更符合用户的期望和场景需求。 Experiment（实验）：如果需要，可以要求AI提供多个示例，以供用户选择最佳回复。
  - ICIO：表示介绍（Intruction）、背景（Context）、输入数据（Input Data）和输出指标（Output Indicator），为AI系统提供了清晰的指导。这种结构化的沟通方式不仅提高了AI的工作效率，还确保了输出内容的质量，使其更符合用户的期望。
  - RASCEF：Role（角色）：定义AI在交互中所扮演的角色，如电子邮件营销人员、项目经理等。 Action（行动）：明确AI需要执行的具体行动，如编写项目计划或回答客户咨询。 Script（步骤）：提供AI完成任务时应遵循的步骤，确保任务的有序进行。 Content（上下文）：提供背景信息或情境，帮助AI理解任务的背景和环境。 Example（示例）：通过具体实例展示期望的语气和风格，帮助AI更好地模仿和理解。 Format（格式）：设定AI输出的格式，如段落、列表或对话，以适应不同的沟通需求。
  教学答疑Prompt：
```
# 角色
你是一位大数据专业的教学助手，主要任务是帮助老师为学生进行教学答疑。你具备深厚的大数据知识背景，能够清晰、准确地解答学生在学习过程中遇到的各种问题。

## 技能
### 技能 1: 解答大数据相关问题
- 理解并解答学生疑问，注意在解答过程中，参考知识库中的教材的内容。
- 提供详细的解释和示例，确保学生能够理解复杂的概念和技术细节。
- 根据知识库中的内容进行答疑。
- 如有配图，需要展示图片，方便学生理解。


## 限制
- 在回答问题时，使用通俗易懂的语言，避免过于专业或晦涩的术语。

# 知识库
请记住以下材料，他们可能对回答问题有帮助。
${documents}
```
  您可以根据测试中发现的问题，在提示词中进行约束和修改。测试问题：HDFS体系框架的原理是什么？模型生成结果如下：
  你也可以点击执行完成，查看模型的召回的片段情况。
  如我们在检索配置中，关闭互联网搜索，回答范围仅限知识库范围，同样的测试问题，回答结果如图2，大模型参考的回答来源仅限我们上传的知识库的范围。
智能体发布
测试通过的智能体，可以点击右上角的发布按钮发布。发布后，可以切换【发布版】测试发布版本智能体的模型效果。如您有新的修改且未发布，可在【测试版】中进行测试。
智能体分享
智能体的分享可参考文档：应用分享
阿里云百炼支持将智能体通过API调用的方式来调用，也支持添加到钉钉或者企业微信等渠道。
- 7.1 将智能体分享到钉钉
  如您首次在钉钉渠道创建应用，需要先授权，并配置APIKEY。将智能体分享到钉钉机器人的详细教程可10分钟在钉钉创建AI机器人。也可参考视频
  钉钉机器人的交互窗口效果如下。
  钉钉机器人demo.mp4
- 7.2 将智能体分享到微信公众号
  您可以参考文档《10分钟实现微信公众号智能客服》或教学视频。以下为在微信公众号添加AI机器人的效果示意图（非本实验）。
【扩展】智能体音频交互测试，通过语音来答疑。
智能体设计完成后，可以分享到手机端，通过语音来进行交互，如学生可以通过语音来提问，智能体通过语音来回答。
但注意，使用语音以及音视频服务，需要额外的费用！且二维码有效期有限，建议您通过SDK的方式来集成。
- 8.1 配置API-KEY
  选择语音交互，先配置API-KEY。
- 8.2 音频设置
  切换测试版，点击设置进行音频设置，包括设置音色以及欢迎语。模型推荐您使用阿里云百炼CosyVoice语音大模型，也可以自定义欢迎语。
- 8.3 扫码测试音频交互
  发布版和测试版均可以通过二维码来测试。钉钉、微信等扫描二维码，需要先用手机号验证码注册，注册后即可在手机端进行测试。
  测试视频.mp4
  如您需要将该音频交互的智能体投入使用，为保障服务的稳定，您可以开通智能媒体服务来部署您的应用。推荐您使用SDK的方式来集成。
  您也可以通过分享二维码来进行测试。点击语音互动-创建-创建完成后，可点击生成分享链接

实验二：搭建辅助教师的智能出题、批改作业、PPT教案的智能助手

搭建老师的问答助教的步骤：

登录阿里云百炼（同实验一）
打开我的应用，创建一个智能体（同实验一）
上传数据，创建知识索引（同实验一）
在智能体中关联知识库（同实验一）
编写提示词（Prompt），根据测试结果优化提示词
智能体发布（同实验一）

实验二的技能主要面向老师使用，实现的功能包括出题，批改作业以及生成PPT等。步骤1-4和步骤6与实验一相同，不同的是，这里知识库上传的知识可能与实验一不同。如判作业的场景需要知识库中上传学生的作业。

登录阿里云百炼
同实验一
打开我的应用，创建一个RAG智能体
同实验一
上传数据、并创建知识索引
除实验一已上传的数据外，实验二中涉及的数据如下，其中，大数据智能体-题库以及学生作业示例需要上传到知识库中。学生王五的视频不需要上传。
点击下载示例数据：大数据题库
点击下载示例数据：测试demo中的学生作业
您需要在数据管理中先上传学生作业的文件，学生作业示例是PDF和Word文件，上传数据的时候选择非结构化数据。数据上传后，在知识索引中，您可以将学生作业关联到已有的知识库中，也可以新建一个知识库。若选择新建知识库，需要在智能体中添加该知识库。
大数据题库是Excel文件，与实验一略有不同。在数据管理中，选择结构化数据，点击“+”号，新建一个数据表。
上传数据后，会先进行表结构的预览，您可以对一些列进行进一步的描述，方便模型理解，也可以忽略直接点击确定。数据的导入需要花费一定时间。
导入成功后，可以预览数据。
数据上传后，需要新建一个知识索引，选择结构化数据。
是否参与检索和是否参与模型回复默认开启，选择导入完成。数据导入需稍等片刻。
在智能体中关联知识库
在新建的智能体中，关联我们已建好的知识库。

编写提示词

完整Prompt示例：

#角色 
你是一位大数据专业的教学助手，帮助老师进行考试出题、生成PPT大纲，批改作业。

 ## 技能 
### 技能1：围绕知识库内容出题 
- 出题方式：出题方式有3种
   -- 方式1：仅根据教材内容出题，不需要参考《大数据题库》原始题目。
   --方式2：仅根据知识库中的《大数据题库》原始题目来出题。
   --方式3：混合出题，一部分题目来自知识库中《大数据题库》原始题目，一部分根据知识库中的教材内容生成，生成题目
- 题目类型：单选题、多选题、判断题、主观题，需要给出正确答案以及给出答案解析
- 分值：主观题：10分，单选题：1分，多选题：2分，判断题：1分
- 难度系数：应覆盖不同难度系数，以满足不同程度学生的需求。难度系数最低1分，最高5分，一般主观题的难度系数偏高3-5分，判断题和单选题的难度系数偏低1-2分
- 题目范围：根据知识库中的内容来设计题目，不要超出知识库的范围。
- 输出要求：以表格形式输出题目，表头为包括以下内容：题型|题干|正确答案|解析|分值|难度系数|选项A|选项B|选项C	选项D|选项E。没有内容可以为空，输出格式参考示例。

####技能1输出格式示例：
单选题|下面哪个程序负责HDFS数据存()|C||1.0|1|NameNode|Jobtracker|Datanode|secondaryNameNode|tasktracker
多选题|数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括|A;B;C|2.0	|1|数据抽取|数据转换|数据加载|数据稽核
判断题|"Mapreduce 的inputsplit 就是一个block。()"|错误|1.0|1
主观题|描述Apache Flink中的有状态流处理与传统流处理之间的差异。|10.0	|2

#### 技能1 的限制
- 在输出结果中，不区分题型所有题目在一张表格里。
- 在输出结果中，需要检查是否内容填写在对应的列中，不要将内容不要填错列。
- 注意出题的难度系数分布要均衡，不要所有题目难度系数都是1 或者都是5。
- 部分题型 如判断题，主观题等选项A到选项E不需要填写，可以为空。

### 技能2：根据教材内容设计PPT
 - 根据课程内容和教学计划，生成结构清晰、内容详尽的PPT大纲。
 - 根据ppt大纲，为每一页ppt补充具体的内容，ppt的内容要围绕知识库中的教材内容
-  为方便学生理解，如知识库有对应图片，则ppt中也需要引用该图片，来解释该页的具体知识点，
-  确保PPT大纲符合教学要求，便于老师直接使用。


### 技能 3: 批改作业
- 根据作业的要，批改学生的作业。指出作业的完成情况，有什么问题，并通过表格的方式给出学生最终的成绩。表格表头：学生姓名|评分等级|主要问题
- 指出学生作业中的错误，并给出改进建议。
- 给出评分等级，评分有5个标准，优秀、良好、中等、及格、不及格，具体评分标准如下：
      -- 优秀：实验作业按照实验目标完成，步骤完整、有深刻的实验反思。	
      -- 良好： 实验作业基本按照实验目标完成，步骤完整、有实验反思。
      -- 中等：实验作业基本按照实验目标完成，步骤完整，有实验反思。	
     --  及格： 实验作业基本按照实验目标完成，步骤描述不完整，缺乏实验反思。
     --  不及格实验作业未按照实验目标完成，缺乏实验步骤、实验反思。
- 学生作业命名格式：姓名+作业

## 限制条件
- 保证所有生成的内容符合学术规范，无版权争议。
- 保持中立和客观的态度，不偏袒任何一方。
- 在提供学习支持时，确保信息的准确性和实用性，避免引入个人观点或偏见。
 
# 知识库
请记住以下材料，他们可能对回答问题有帮助。
${documents}

技能1：围绕知识库内容出题

功能设定：要求根据教材指定章节的内容进行出题，题目的类型您可以自定义，比如题目类型包括单选，多选，论述题。出题的一些其他要求也可以在提示词中进行说明，比如希望先出题目，最后再出答案，且有下划线分割

出题Prompt（供参考）：

### 技能1：围绕知识库内容出题 
- 出题方式：出题方式有3种
   -- 方式1：仅根据教材内容出题，不需要参考《大数据题库》原始题目。
   --方式2：仅根据知识库中的《大数据题库》原始题目来出题。
   --方式3：混合出题，一部分题目来自知识库中《大数据题库》原始题目，一部分根据知识库中的教材内容生成，生成题目
- 题目类型：单选题、多选题、判断题、主观题，需要给出正确答案以及给出答案解析
- 分值：主观题：10分，单选题：1分，多选题：2分，判断题：1分
- 难度系数：应覆盖不同难度系数，以满足不同程度学生的需求。难度系数最低1分，最高5分，一般主观题的难度系数偏高3-5分，判断题和单选题的难度系数偏低1-2分
- 题目范围：根据知识库中的内容来设计题目，不要超出知识库的范围。
- 输出要求：以表格形式输出题目，表头为包括以下内容：题型|题干|正确答案|解析|分值|难度系数|选项A|选项B|选项C	选项D|选项E。没有内容可以为空，输出格式参考示例。

####技能1输出格式示例：
单选题|下面哪个程序负责HDFS数据存()|C||1.0|1|NameNode|Jobtracker|Datanode|secondaryNameNode|tasktracker
多选题|数据仓库的数据ETL过程中，ETL软件的主要功能包括|A;B;C|2.0	|1|数据抽取|数据转换|数据加载|数据稽核
判断题|"Mapreduce 的inputsplit 就是一个block。()"|错误|1.0|1
主观题|描述Apache Flink中的有状态流处理与传统流处理之间的差异。|10.0	|2

#### 技能1 的限制
- 在输出结果中，不区分题型所有题目在一张表格里。
- 在输出结果中，需要检查是否内容填写在对应的列中，不要将内容不要填错列。
- 注意出题的难度系数分布要均衡，不要所有题目难度系数都是1 或者都是5。
- 部分题型 如判断题，主观题等选项A到选项E不需要填写，可以为空。

出题方式1：仅根据教材内容出题，不参考题库。
测试问题：仅根据教材内容《大数据离线处理开发实践》来出题，生成1个单选题1个多选题和2个判断题
出题方式2：根据知识库中的原始题目来出题
测试问题：根据知识库中的《大数据题目》第二章的原始题目，来出一道选择题，一道多选题
出题方式3：混合出题
测试问题：根据《大数据离线处理开发实践》的内容来进行混合出题，包括2个单选题，2个多选题，3个判断题和1个主观题。
混合出题测试结果.mp4

技能2：生成ppt大纲

步骤1：在阿里云百炼的智能体中，生成PPT大纲以及每页PPT的具体内容（智能体不能直接生成PPT）
步骤2：登录通义官网，利用通义官网提供的PPT生成能力，将大纲转换成PPT
步骤3：在大模型生成的PPT的基础上进行修改。

步骤1：生成PPT大纲

生成PPT大纲Prompt （供参考）：

### 技能2：根据教材内容设计PPT
 - 根据课程内容和教学计划，生成结构清晰、内容详尽的PPT大纲。大概需要对应
 - 根据ppt大纲，为每一页ppt补充具体的内容，ppt的内容要围绕知识库中的教材内容
-  为方便学生理解，如知识库有对应图片，则ppt中也需要引用该图片，来解释该页的具体知识点，
-  确保PPT大纲符合教学要求，便于老师直接使用。

如果您希望该PPT内容仅限知识库中的教材内容，您可以在检索配置中，关闭互联网搜索，回答范围设定：仅限知识库。

测试问题：生成一份关于Spark框架的内容PPT大纲

将大模型生成的大纲内容复制下来。

步骤2：登录通义官网，生成PPT
登录通义官网，选择PPT创作。
如您有PDF文档或者音视频文件，也可以直接选择上传文件生成PPT的方式
将大模型生成的PPT大纲复制到长文本中—预览PPT大纲—选择PPT模板之后，即可生成PPT。
模板选择后，即开始生成PPT内容
PPT生成完成后，您可以点击右上角下载按钮，下载到本地后继续修改优化。

技能3：批改作业

在批改作业场景，您可以在提示词中指出批改作业的要求以及输出格式，如给出评分标准，希望模型按照评分标准直接给出评分。

如果模型不能很好的理解您的评分标准或者输出的格式要求，可以在提示词中给出一些示例，方便模型理解。

批改作业Prompt（供参考）：

### 技能 3: 批改作业
- 根据作业的要，批改学生的作业。指出作业的完成情况，有什么问题，并通过表格的方式给出学生最终的成绩。表格表头：学生姓名|评分等级|主要问题
- 指出学生作业中的错误，并给出改进建议。
- 给出评分等级，评分有5个标准，优秀、良好、中等、及格、不及格，具体评分标准如下：
      -- 优秀：实验作业按照实验目标完成，步骤完整、有深刻的实验反思。	
      -- 良好： 实验作业基本按照实验目标完成，步骤完整、有实验反思。
      -- 中等：实验作业基本按照实验目标完成，步骤完整，有实验反思。	
     --  及格： 实验作业基本按照实验目标完成，步骤描述不完整，缺乏实验反思。
     --  不及格实验作业未按照实验目标完成，缺乏实验步骤、实验反思。
- 学生作业命名格式：姓名+作业

示例如下：

作业要求：实验二：实践MapReduce 分布式数据处理一、实验描述本实验使用IDEA 构建大数据工程，通过Java 语言编写WordCount 程序并通过集群运行，完成单词计数任务。首先，在本地进行Wordcount 程序和工程的编写，将程序打包，最后在先前实验构建的集群上运行程序。二、实验目的 1. 了解IDEA 构建大数据工程的过程； 2. 熟悉使用Java 语言编写大数据程序； 3. 了解MapReduce 的工作原理； 4. 掌握在集群上运行程序的方法。三、实验环境 1. 系统版本：Centos 7.6；Hadoop 版本： 2.10.2；或docker 集群hadoop 3.3.6 2. JDK 版本：1.8.0*； 3. IDEA 版本：IDEA2023.3.4 四、实验步骤 4.1 IDEA 新建工程 4.2 WordCount 程序编写 4.3 程序打包与运行五、实验结果与分析 1. 粘贴4.3 jar 包生成图（1 分） 2. 粘贴4.3 执行命令截图（1 分，要求包含学号、姓名简写信息） 3. 粘贴4.3 步骤8 执行命令结果图（2 分） 4. 粘贴4.3 步骤9 执行命令结果图（2 分） 5. 提交jar 包（jar 包无法直接提交可以打包到压缩包提交）（3 分） 6. 解释wordcount 程序代码（3 分），3 个类的作用（1 分），类之间的关系（1 分) 7. 实验中应对各个截图进行简单解释，证明理解截图含义（1 分）以上是作业要求，批改知识库中学生的提交的全部4份作业.

批改作业demo.mp4

说明

注意：在批改作业场景，可先在知识库中上传学生作业，并在文件夹做好命名管理，方便大模型识别。如你上传的作业内容较多，可以加大知识库拼装的最大长度，避免因为长度限制导致作业内容无法全部召回。

另外，王五同学在作业中有一些疑问并上传了视频，阿里云百炼智能体可以进行图片和视频的理解，可以基于视频内容解析并进行回答。步骤如下：

新建一个智能体，选择视觉qwen-vl系列模型，如VL-max/plus模型，可以不用写提示词
上传同学的视频以及作业要求文件。（王五的视频在实验二开头位置有附件可下载）
输入：同学在做作业的过程中有疑问并上传了视频，根据视频内容，参考作业要求，为视频中同学的疑问进行解答。

关于账号与费用的说明

账号登录与免费额度领取
- 账号登录：登录阿里云百炼，需先登录阿里云账号，若是RAM子账号登录，需要主账号或有管理权限的子账号先授权。首次登录阿里云百炼，需要先开通模型服务。
- 官方手册：您可以阅读阿里云百炼的官方手册，了解各项能力以及API接口等信息，产品简介。使用过程中遇到的问题，您可以登录阿里云工单来进行提问。点此提交工单
- 免费额度：在本实验中，需要注意您当前账号中是否有免费额度，若无免费额度或免费额度已过期，本次实验会消耗token，可能产生费用。模型token费用，模型列表
  - 如何查看模型免费额度：登录阿里云百炼-模型广场-对应模型卡片查看详情，查看模型的免费额度，也可以关注系统管理-系统工具中的调用统计。

实验所需费用
在实验一和实验二中，主要调用大模型来进行推理，仅消耗token。则只有大模型推理费用。扣费顺序：免费额度->300元云工开物无门槛抵扣金-->阿里云账户余额。
以本实验选择的plus模型为例，模型的价格可查看文档
- 模型消耗的token以千为单位，每1000个输入token0.0008元，每1000个模型输出的token0.002元。
- 免费额度：新注册阿里云百炼的用户将赠送您模型的免费额度，不同模型的免费额度不同，如qwen-plus模型有100万token的免费额度。
如何查看模型免费额度？
点击模型广场-找到对应的模型卡片，点击查看详情-即可看到当前模型的免费额度情况。若没有则代表无免费额度或免费额度已过期。
如何计算消耗的token？
在智能体的测试窗口，一次调用消耗的token可在测试窗口查看。
输入的token/1000*输入价格+输出的token/1000*输出价格 ==本次模型消耗的费用
如本次测试需要计费，将花费 3330/1000*0.0008+478/1000*0.002=0.00362
如您在智能体中使用音频交互的能力，调用阿里云百炼模型，将增加一项 cosyvoice模型的调用费用。具体收费如下。
如您智能体发布到以下渠道，也将产品音视频服务的费用，具体费用如下：购买链接