问答测试
详细和专业 stepbystep：详细且按步骤 noanswer String 否 sorry 无法回答问题时的回复，默认为sorry sorry：抱歉，根据已知信息无法回答该问题 uncertain：我不知道 language String 否 Chinese 回答问题使用的语言，默认为Chinese ...
金融级多因子意愿认证方案
金融级多因子意愿认证方案 通过在用户刷脸过程中，请用户朗读指定文本、回答问题等方式，交叉验证用户是否自主、知情且同意认证。本文介绍通过 App（SDK）接入 金融级多因子意愿认证的方案。计费方式 按照成功调用次数计费。有关计费的详细...
扩展参数
详细和专业 stepbystep：详细且按步骤 noanswer参数 参数说明：无法回答问题时的回复，默认为sorry sorry：抱歉，根据已知信息无法回答该问题 uncertain：我不知道 language参数 参数说明：回答问题使用的语言，默认为Chinese Chinese：...
模型训练最佳实践
我们建议至少准备500条训练数据，训练数据集可准备成如下格式：Prompt Completion 阅读文章，回答问题：南极探险家罗伯特·法尔肯·斯科特和弗兰克·比克顿都住在这座城市。艺术家包括描绘普利茅斯文化的贝丽尔·库克（Beryl Cook）和研究...
使用Copilot生成SQL
提出问题后，Copilot会根据表的描述信息和问题的相关表，分析并选择回答问题需要使用的表。当Copilot选择的表可信度较高时，Copilot会自动进入生成SQL的步骤。说明 如果Copilot无法确认哪些表数据符合您的需求，或筛选出的表不符合您的需求...
MultiSearch-统一问答接口
默认为detailed detailed：详细和专业 stepbystep：详细且按步骤 noanswer String 否 sorry 无法回答问题时的回复，默认为sorry sorry：抱歉，根据已知信息无法回答该问题 uncertain：我不知道 language String 否 Chinese 回答问题使用的...
SearchKnowledge-问答文档查询
rule String 否 simple 对话内容的详细程度，默认为detailed detailed：详细和专业 stepbystep：详细且按步骤 noanswer String 否 sorry 无法回答问题时的回复，默认为sorry sorry：抱歉，根据已知信息无法回答该问题 uncertain：我不知道 ...
基于Tair与LLM构建企业专属Chatbot
content for doc in context])prompt=PROMPT_TEMPLATE.replace("{question}",query).replace("{context}",context)response=self.chat(prompt)return response"""获取用户历史会话Session，根据用户的历史提示回答问题。def get_prompt_...
常见问题
高质量数据首先是要准确率高，训练数据的问题要是清晰的，答案是能准确回答问题的。其次是要有多样性，不能所有的数据都是关于一类问题或者都是一些简单的问题。准备训练数据确实是一件非常耗费资源的事情，但大模型要训练好是非常依赖数据...
DashVector x 通义千问大模型：打造基于专属知识的...
from dashscope import Generation def answer_question(question,context):prompt=f'''请基于```内的内容回答问题。``` {context} ``` 我的问题是：{question}。''' rsp=Generation.call(model='qwen-turbo',prompt=prompt)return rsp....
DashVector x 通义千问大模型：打造基于专属知识的...
Python from dashscope import Generation def answer_question(question,context):prompt=f'''请基于```内的内容回答问题。``` {context} ``` 我的问题是：{question}。''' rsp=Generation.call(model='qwen-turbo',prompt=prompt)return...
知识库配置
知识库质检 利用知识库的企业问答知识，对客服的是否规范回答问题进行检测，将基于构建好的知识库知识作为一个质检算子，适用范围为：标准问题和答案，比如：Q：“退换货时间是？A：“每天早9点到晚6点”；回答内容相对较少，便于计算文本...
基于向量检索版+LLM构建对话式搜索
prompt":"Human:根据搜索结果回答问题。Search Results:OpenSearch是一个分布式搜索引擎，由阿里巴巴开发。它支持 SQL 查询语句，并提供了内置的 UDF(User Defined Function)功能，允许客户以插件形式开发自己的 UDF。OpenSearch可以...
基于向量检索版+LLM构建对话式搜索
prompt":"Human:根据搜索结果回答问题。Search Results:OpenSearch是一个分布式搜索引擎，由阿里巴巴开发。它支持 SQL 查询语句，并提供了内置的 UDF(User Defined Function)功能，允许客户以插件形式开发自己的 UDF。OpenSearch可以...
行为反馈
没有可用于回答问题的检索结果/参考链接 2 2.1 回答质量-存在编造内容 3 2.2 回答质量-存在概念混淆 4 2.3 回答质量-存在重复 5 2.4 回答质量-存在与问题无关的内容 6 2.5 回答质量-回答不全面 7 2.6 回答质量-表达不清晰 8 3.1 有害信息-...
Prompt最佳实践
Prompt 编写 Prompt 主要构成要素 LLM的prompt主要包含以下要素：引导语或指示语：告诉模型您希望它执行哪种类型的任务，比如回答问题、提出建议、创作文本等。上下文信息：提供足够的背景信息，以便模型能够更好地理解和处理请求。上下文...
积分互动
选择按会员类型发放，则支持不同的会员等级设置奖励为积分或优惠券或商品 选择按问题回答发放奖励，则支持选择满足不同的条件发放积分或优惠券或商品奖励。注意：设置多个奖励时，会按照从上至下匹配奖励，且只送一个奖励。全都不符合，则...
常见问题汇总
产品问题 表1-产品问题 问题 回答 VMware服务（ACVS）当前在哪些地域提供？VMware服务（ACVS）当前在阿里云中国站华东2（上海）、华北2（北京）和华南1（深圳）三个地域提供服务。实际售卖信息以购买页为准。VMware服务（ACVS）如何计费？...
代码仓库加密是如何实现的？
明文存储引发的信任问题 回答前面提出的问题，正是由于Git代码非安全存储的特点，自建的代码托管服务，既要防范来自外部的一些攻击风险，还要防范内鬼，因为 通常企业代码数据泄露是从内部发生。而对于云代码托管服务而言，我们可以借助...
发布AI Agent
后续Agent只会回答已添加表范围内的相关问题。双击创建的AI Agent。在 表信息 页签下，单击 添加。选择目标表，单击 确认。添加测试集。添加的测试集可以提高Agent后续回复问题的准确率，同时也会对Agent进行优化。单击 测试集 页签，输入...
配置机器人
功能概述 要实现智能对话机器人能够“智能”地回答用户问题，大致需要按以下步骤进行机器人配置：首先是需要创建机器人；其后是需要“赋予”机器人有关业务知识—— 配置机器人；再后是需要对具有知识的机器人的问答效果进行测评，以保证...
机器人创建
功能概述 要实现智能对话机器人能够“智能”地回答用户问题，大致需要按以下步骤进行机器人配置：首先是需要 创建机器人；其后是需要“赋予”机器人有关业务知识——配置机器人；再后是需要对具有知识的机器人的问答效果进行测评，以保证...
快速搭建会话机器人
使用链路总览 要实现智能对话机器人能够“智能”地回答用户问题，大致需要按以下步骤进行机器人配置：首先是需要创建机器人；其后是需要“赋予”机器人有关业务知识——配置机器人；再后是需要对具有知识的机器人的问答效果进行测评，以...
知识与机器人发布
功能概述 要实现智能对话机器人能够“智能”地回答用户问题，大致需要按以下步骤进行机器人配置：首先是需要创建机器人 其后是需要“赋予”机器人有关业务知识——配置机器人；再后是需要对具有知识的机器人的问答效果进行测评，以保证机器...
大数据安全治理的难点
数据安全治理的关键问题 数据安全治理能否清楚、准确地回答如下问题，将从侧面反映安全治理项目是否能有效地落地。哪些资产需要被保护？您有哪些资产？这些资产分布在哪里、承载着什么样的业务？资产内有哪些数据？数据业务属性及重要程度...
数据看板
功能概述 要实现智能对话机器人能够“智能”地回答用户问题，大致需要按以下步骤进行机器人配置：首先是需要创建机器人；其后是需要“赋予”机器人有关业务知识——配置机器人；再后是需要对具有知识的机器人的问答效果进行测评，以保证...
功能特性
意愿认证 问答认证 客户指定验证需要回答的问题，用户参考页面提示回答“同意”或“不同意”，验证本人的真实意愿。设置意愿认证 跟读认证 客户指定一段意愿确认的文本，用户参考页面提示朗读该文本，用于验证本人的真实意愿。设置意愿认证...
部署应用
功能概述 要实现智能对话机器人能够“智能”地回答用户问题，大致需要按以下步骤进行机器人配置：首先是需要创建机器人；其后是需要“赋予”机器人有关业务知识——配置机器人；再后是需要对具有知识的机器人的问答效果进行测评，以保证...
对话能力集合
例如，您可以定义特定对话能力中的问题和回答的流程，指定系统对用户问题的处理方式，以及在不同的情境下选择不同的回答内容。通过对话流管理，您可以确保对话能力的回答与绑定知识的逻辑和需求相匹配。说明 通过对话能力绑定知识功能，当...
2024年3月28日V6.0产品更新公告
功能更新清单 功能点 类型 功能简介 涉及版本 产品导航栏 优化 导航层级深度减少，整体仅保留两级导航，且减少每级导航内包含内容数量，提高产品...推荐问题 功能新增：开启后，在回答用户问题后，机器人同时推荐出用户可能感兴趣的其他问题。
意向邀约话术配置
2.2.2、辅流程配置 所谓辅流程，一般是用来进行处理终端被叫用户相关的全局性通用问题的回答。譬如忙碌、投诉等等情况。1）点开对话流辅流程进行编辑 点击开始节点，将我们设定的问题，绑定到开始节点内。用户触发忙碌的情况，则进行挂机并...
2024年2月1日V5.18产品更新公告
通义版（体验版）通义版（标准版）通义版（企业版）通义版（旗舰版）知识问答：支持自定义知识召回阈值 新增 当系统计算有关用户问句与知识匹配度得分小于配置的召回阈值时，对应有关知识则不会作为机器人对该问题的回答材料。扩展知识问答...
业产技融合分层协作方案
第二个问题如果回答的不好，就会出现产品技术团队每天在不断的接需求、做需求，功能在不断增加和堆叠，但是产品的竞争力却没有提高，时间长了对产品的演进危害很大。如果您的公司已经发展出独立的业务、产品、技术的独立部门，技术部门一般...
数据库采集器问题
本文解释一些数据库采集问题。采集对数据库压力大吗？采集过程全部都是读取操作，唯一消耗CPU资源的操作来自于getddl操作，一般压力都很小。但为了采集顺利进行，建议在业务低峰期执行，否则容易出现Socket Timeout的超时错误（采集sql无法...
边缘应用相关问题
本文主要描述边缘应用相关的常见问题。应用容器间如何通信？边缘应用部署到网关后，每个应用将应用名称作为自身容器的网络别名（相当于域名）。因此通过访问应用名称，即可直接访问应用容器。例如，部署一个MySQL 8.0数据库Docker镜像到...
计算节点计费规则
若您对产品计费有任何问题，可通过钉钉搜索群号入群咨询。您可以直接@群内专家，并附上您要咨询的问题；同时群内也有 PolarDB for MySQL 小助手24*7小时在线回答您的问题。钉钉群号：31840035401。
存储空间计费规则
若您对产品计费有任何问题，可通过钉钉搜索群号入群咨询。您可以直接@群内专家，并附上您要咨询的问题；同时群内也有 PolarDB for MySQL 小助手24*7小时在线回答您的问题。钉钉群号：31840035401。
案例三：搭建问答机器人
它通过自然语言处理、知识图谱和机器学习等技术，将用户的问题转化为可计算的形式，并通过分析和理解问题的语义，提供准确、有用的回答。问答机器人的应用场景非常广泛。诸如：在客户服务领域，用于自动回答用户常见问题，提供即时的帮助和...
知识库
执行动作 机器人单次回答用户的问题后的执行动作。包含等待用户答复、转接、挂机、跳转到原主线流程4类动作。等待用户答复：机器人答复用户问题后，等待用户回复后根据用户的回复后再与用户进行交互式的对话。跳转到原主线流程：机器人答复...
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