在上一篇文章中，我展示了如何使用通过Docker设置的Neo4j浏览器UI以几种不同的方式之一实现这一点。 在这篇文章中，我将展示如何使用Python生成的数据来填充数据库。...要通过Python建立连接，你将需要这个。接下来，你还需要密码(在本例中为“difficulties-pushup-gap”)。这将需要验证到此实例中。...在本例中，假设我们想计算每个类别的相关度，并返回前20个类别的类别。显然，我们可以在Python中完成这个简单的工作，但让我们在Neo4j中完成它。...在某些时候，你可能需要进行更复杂的计算(例如节点中心性、路径查找或社区检测)，这些都可以并且应该在将结果下载回Python之前在Neo4j中完成。...通过使用Neo4j Python连接器，可以很容易地在Python和Neo4j数据库之间来回切换，就像其他数据库一样。
什么是人机对话系统 ? ? 人机对话（Human-Machine Conversation）是指让机器理解和运用自然语言实现人机通信的技术。...对话系统大致可分为 5 个基本模块：语音识别（ASR）、自然语音理解（NLU）、对话管理（DM）、自然语言生成（NLG）、语音合成（TTS）。...自然语言理解（NLU）:完成对文本的语义解析，提取关键信息，进行意图识别与实体识别。 对话管理（DM）:负责对话状态维护、数据库查询、上下文管理等。 自然语言生成（NLG）:生成相应的自然语言文本。...目前 API 接口可调用聊天对话、语料库、技能三大模块的语料： 聊天对话是指平台免费提供的近 10 亿条公有对话语料，满足用户对话娱乐需求； 语料库是指用户在平台上传的私有语料，仅供个人查看使用，帮助用户最便捷的搭建专业领域次的语料...相较于 SDK，API 具有轻量、跨语言的特点；相较于 HTTP API，Websocket API 协议有原生支持跨域的优势。
再通过SFT微调，把对话数据集给入base模型进行训练，可以获得可以人类对话对齐的SFT模型，这个模型可以作为助手模型。...,推动大语言模型在企业中的应用落地;腾讯云智能体开发平台已内置Deepseek-R1、V3模型,可以分钟级快捷搭建并发布联网应用,且提供API快速接入。...实现教育领域的大模型知识库建设+工作流 创建应用 切换到应用管理页面 新建应用包含 新建应用 配置应用 测试与发布 三个步骤 单击新建应用，并启名字为“教育机构小助手” 配置应用 配置应用的大模型 在模型配置处...配置应用的知识库-文档 首先把准备好的文档， 选择传到知识库中 上传文档包括本地和网络，首先上传本地文档 文档设置分类和标签 导入完成，单击导入文档，导入完成，可以看到使用的字符数量 再提供一些网络文档...创建天气情况工作流 根据天气插件获取天气情况工作流的步骤如下 1.添加参数提取，提取地点属性 2.添加获取天气信息的插件，按照要求输入 地点，开始时间，结束时间，地点从参数提取中引入，开始和结束时间可以从全局变量中引入
在一次技术分享中，遇到了蓝耘MaaS平台，让我眼前一亮。这个平台不仅提供了多种强大的AI预训练模型，更令人惊艳的是，它赠送给用户的千万级Token额度，无疑大大降低了我们这些学生的使用门槛。...示例，阿里万相2.1,图生视频，点击查看详情，我们可以看到有应用介绍，详细的操作说明，点击部署，即可快速体验图生视频的功能 1.2 平台核心功能 在实际使用中，我逐渐了解蓝耘平台的三大核心能力：...相较我之前使用本地Elasticsearch构建知识库，蓝耘极大简化了工作量。 自然语言处理API：包含意图识别、实体抽取、文本生成等多样功能，接口规范统一，调用体验流畅。...知识库管理：通过简单的API调用，我可以轻松创建和管理知识库，确保智能客服有足够的回答支持。 自动化工作流：平台自带的工作流引擎，让我能够轻松实现自动化操作，节省了大量时间。...3.2 工作流调用设计实操 蓝耘的平台工作流设计器让我直观高效管理API之间的数据流转： 用意图识别API分辨对话场景 根据意图分支调用知识库搜索或者直接文本生成 设计异常流程，在意图识别失败或知识搜索无结果时降级到通用模型生成
在你打算创建一个聊天机器人模型的时候，你会立即明白，对话流的建模是其中最为艰难的部分之一，甚至可以说是最为困难的部分。一般来说，对话流的建模就是要定义聊天机器人的行为表现。...这种意图与语境的机制，使我们可以创建状态机，该状态机能够模拟大型的复杂流。然而，当某个语境并不存在的时候，你并不能创建该语境下的意图。这就是 Api.ai 目前的缺陷。...使用这种方式，你就不必去处理丢失的信息，因为它是在 Api.ai 端完成的。在上面所提及的那个例子中，Api.ai 会要求用户填写所有必填的字段：披萨的类型、大小、地址以及配送时间。...我们可以使用这个强大而灵活的工具来定制我们的聊天机器人得行为。 优势 通过使用意图与语境，Api.ai 提出了一种模拟大型复杂流的强大方法。...拥有“收件箱”，收件箱中列出了聊天机器人无法处理的请求，因此研发人员可以教导机器人。 劣势 Stories仍处于测试阶段。 尽管Stories功能强大，但是并不适合那些难以控制对话流的案例。
我们的版本中包括使用自然语言的 100 XMATHX PC 私人文档搜索。开源语言模型有助于推动人工智能的发展，使其更容易获得和值得信任。它们降低了进入门槛，允许个人和团体根据自己的需求定制这些模式。...CPU 模式使用 GPT4ALL 和 LLaMa.cpp，例如 gpt4all-j，在典型的使用中需要大约14GB的系统内存。...和 Windows 使用轻量级、柔和色彩的界面与猫图片进行对话： 带有 H2O.ai 颜色的暗黑模式： Apache V2 数据准备代码、训练代码和模型 •支持多种模型（h2oGPT、WizardLM...免责声明 在使用本存储库中提供的大型语言模型之前，请仔细阅读本免责声明。您使用该模型即表示您同意以下条款和条件。...通过使用本存储库中提供的大型语言模型，您同意接受并遵守本免责声明中概述的条款和条件。如果您不同意本免责声明的任何部分，您应避免使用该模型及其生成的任何内容。
IDE现在支持根据JEP 323的 lambda参数的本地变量语法，因此您可以在lambda表达式中使用var关键字。- 在编辑器中预览数据流信息IDE可以在编辑器中显示已知的数据流信息。...-改进了Stream API支持在IntelliJ IDEA 中，我们改进了对Stream API的支持，因此它现在可以检测收集未排序集合的已排序流。...支持此功能的所有语言的属性（现在包括Java和Groovy）可以在Preferences / Settings中更改 编辑| 配色方案| 语言默认值| 标识符| 重新分配。...- 跳过“推送”对话框在IntelliJ IDEA 2019中使用“ 提交”和“推送”操作时，可以完全跳过“ 推送”对话框，或仅在推送到受保护的分支时显示此对话框。...- 新的JavaScript和TypeScript意图当你按下Alt + Enter键的新JavaScript和打字稿意图地段现已：实现接口，创建派生类， 实现一个接口或抽象类的成员，***的“开关”的情况下
在Rasa中，领域的定义包括实体、意图、槽、动作以及对话策略等。4.NLU（自然语言理解）：指的是对话机器人中的一部分，负责将用户发送的自然语言文本转换为机器可读的结构化数据，例如意图和实体。...•NLU（自然语言理解）：指对自然语言文本进行解析、分类、理解的过程。在Rasa中，我们使用Rasa NLU模块进行自然语言文本的解析和分类。...Rasa服务器负责处理和管理对话。它处理自然语言理解（NLU）的任务，从用户消息中提取意图和实体，使用Rasa Core进行对话管理来预测下一步动作，并使用自然语言生成（NLG）来生成回复。...在该模块中，你可以编写处理特定意图或任务的自定义动作函数。 在Rasa项目中，你可以创建一个名为actions.py的Python文件，并在其中定义自己的动作函数。...这些动作函数需要接收一个tracker参数，它包含与当前对话相关的所有信息，如对话状态、意图和实体等。你可以在动作函数中编写逻辑来根据这些信息生成回复、查询数据库、调用API或执行其他任务。
语音转文字 API 提供了一种在双向流中进行实时转录的方法。 发送者应用可以将连续的音频信号流发送到 API，并从服务中接收离散的以及完整的转录形式。...重要的是，要使意图与应用的上下文正确匹配，以使对话有意义。 通过使用上下文，可以在特定方向上构建对话。...跟进意图：我们可以使用跟进意图来设置各种意图的上下文。 父意愿与跟进意愿之间存在亲子关系。 在对话的上下文中可以创建嵌套的后续意层次结构。...选择编号：这是选择编号选项时使用的跟进意图。 DialogFlow 事件：使用 DialogFlow 事件，智能体可以响应外部事件触发对话流。 外部事件在上下文中称为非对话输入。...我们可以通过创建自定义意图来处理对话中的这些派生。 在创建自定义意图之前，让我们看一下 DialogFlow 提供的默认回退意图。 当用户的表达式无法与任何已配置的意图匹配时，激活后备意图。
这并不需要从头开始创建意图，Wit.ai 还提供方式直接获取开发者社区现有的意图，这简直牛得不得了！...Api.ai 与 Wit.ai 不同的一个关键点是“域”。域是 Api.ai 各种知识和数据结构的集合，它可以在每个 Api.ai 代理中使用（ app 在 Api.ai 中称为“代理”）。...为了将其整合到你自己的应用程序中，Clarifai 同时拥有用你的首选语言以及Python、Java 集成的 REST API 和 Node.js API。...TensorFlow 是“一个使用数据流图进行数值计算的开源软件库”。这对于训练图像识别系统或学习做语言处理这些事将是有益的。...总结 这一系列服务和API可以帮助构建人工智能、个人助理、聊天机器人等。无须成为计算机科学专家你也可实现 App 中的一些核心基础框架！尝试使用以上的服务，看看你可以创建什么样的人工智能。
当用户开始对话时，创建一个 Thread。当用户提出问题时，在 Thread 中添加消息。运行助手在 Thread 上调用模型和工具生成响应。...本入门指南将逐步介绍创建和运行使用 Code Interpreter 的助手的关键步骤。在本示例中，我们将创建一个启用了 Code Interpreter 工具的个人数学辅导助手。...使用流式传输您可以使用 Python 和 Node SDK 中的“create and stream”助手来创建运行并流式传输响应。..., event_handler=EventHandler(),) as stream: stream.until_done()在我们的 API 参考中查看完整的助手流事件列表。...您还可以在 Python & Node 仓库文档中查看这些事件的 SDK 事件监听器列表。不使用流式传输运行是异步的，这意味着您希望通过轮询运行对象来监视其状态，直到达到终端状态。
csproj文件搜索7.3关键数字，然后将 7.3 改成 8.0 如果提示要请使用...9.0 或更高的语言版本可以改成 9.0 或者改成 latest
一种更 “编码” 的方法，使用 Python 客户端进行 RESTful API 调用，以重现相同的智能体但使用代码(而不是 GUI 中的点击)。...尝试重现对话，你可以从 GUI 右上角的栏中尝试智能体。 请注意，这里有三个实体。哪个？ 请记住，你可以使用两个系统实体(如小时，日期，语言，地点......)和自定义实体！...在项目中创建新智能体并从 GUI 添加意图。连接到智能体程序，从 python 脚本初始化 dialogflow 客户端，并读取智能体程序中已存在的意图。...在我们的例子中，后端的应用程序(webhook)是使用 Flask 构建的。 Fulfillment 是部署为 webhook 的代码，它允许 Dialogflow 智能体按意图调用业务逻辑。...在对话过程中，履行允许你使用 Dialogflow 自然语言处理提取的信息在后端生成动态响应或触发操作。
编写API Schema：在“工具”选项卡中，点击“添加工具”，选择“自定义API”。...修改提示词：在提示词中说明：“如果用户要求安排发布，你可以调用‘创建日历事件’工具。”...智能调用：当用户在对话中说：“好的，请帮我把这篇文案安排在下周五下午3点发布”，模型会理解用户意图，自动触发你定义好的API，并传入相应的参数。...你可以用任何编程语言（Python, JavaScript等）通过调用这个API来集成AI能力到你自己的系统中。其他方式：还可以一键部署到微信群（通过API接入 chatbots）、Slack等平台。...发布：在“发布”选项卡中，选择你想要的发布方式，点击“发布”。你的第一个AI智能体就正式上线了！四、Dify 的核心优势总结可视化工作流：通过界面配置而非代码，降低了95%的开发门槛。
文章详细介绍了从注册、获取 API Key 到 Python 和 cURL 调用的完整流程，并以知识库建立与智能客服为例，阐述 API 在实际场景中的应用。...3.2 调用方式详解 Python 代码调用：Python 以其简洁易读的语法和丰富的库，成为了调用 API 的常用语言之一。...然后，系统调用 NLP（自然语言处理）模型分析意图，在蓝耘元生代 MaaS 平台，我们可以使用平台提供的自然语言处理模型，如基于 Transformer 架构的预训练模型，对用户问题进行分词、词性标注、...接着，根据分析出的意图，查询知识库获取答案。前面建立的知识库在这里发挥作用，系统通过 API 调用，在知识库中搜索与用户问题相关的信息。...6.平台使用总结与展望 6.1 使用总结 在蓝耘元生代 MaaS 平台上体验 API 工作流调用的这段时间，我深刻感受到了它的强大功能和巨大潜力 。
用户如何表达意图？ 用户倾向于使用自然语言、模糊表达、省略上下文，并期望AI能“懂我”。 用户如何评估协作结果？ 评估标准是主观、多维度的（效率、质量、创造性、体验等）。...技术点： 知识源： 私有文档库、数据库、API、实时网络（需谨慎）。 检索器(Retriever)： 根据用户查询和当前对话上下文，从知识源中查找最相关的片段。...可存储在知识图谱或结构化数据库中。 程序性记忆(Procedural Memory)： 存储成功执行过的工作流模板、最佳实践Prompt、有效的工具调用序列。便于快速复用。...认知摩擦指标： 澄清对话次数、用户修正次数、任务放弃率。 工具使用效率： 工具调用成功率、错误率、执行时间。 资源消耗： Token使用量、API调用成本、响应延迟。...架构重点： 强大的工具调用集成（办公软件、数据库API、内部系统API）、可靠的工作流引擎、模板化与个性化结合的输出生成、无缝的任务交接（AI做初稿，人类精修）。
1.准备工作以下是整理后的步骤，帮助您完成从获取API密钥到调用OpenAI API进行对话的操作：1) 获取 ChatGPT API 密钥访问 OpenAI网站 并创建一个账户。...完成所有必要的注册步骤，并获取访问API的凭据(API密钥)。2) 安装 OpenAI Python 包在您的Python环境中安装OpenAI的官方Python包。...将密钥设置为环境变量，使用以下代码：import openaiopenai.api_key = 'YOUR_API_KEY'4) 创建对话上下文使用openai.ChatCompletion.create...在messages参数中，按照对话的顺序添加用户和助手的消息。...至此，已完成从API密钥获取、安装包、设置密钥、创建对话上下文到处理返回结果的全过程。
： 意图： 你吃饭了吗 问题： 你吃了午餐吗 （与意图匹配） 问题： 吃了午餐 （与意图不匹配） 具体想知道意图和问题是否匹配可以使用腾讯云自然语言处理 NLP来测试 [8.png] 如图，Similarity...这里我不是很清楚这个对话平台是否采用了这个 API 来计算相似度，不过原理就是这么个原理，由于该平台还在公测，所以会存在一些不完善的地方，我坚信后面都会逐渐完善的。...2.3 创建一个意图 点击左边导航菜单的： 语义模型 -> 意图管理 点击新建意图，按照规则创建意图名，这里我创建了一个weather [9.png] 点击配置，进行配置。...3.4 配置意图 点击我们刚刚创建的weather意图，进行配置 3.2.1 创建用户说法 用户说法就是内置的问题，这里先介绍一下，这里的用户说法是可以使用{}进行参数申明的（即后面的槽位）。...26.png] 3.3.3 修改templates/index.html中iframe的src为你的src 点击应用接入，填写你的API密钥，可以通过API密钥管理创建一个 [23.png] 在点击Web
Part1前言 ChatGPT 是一种基于自然语言处理技术的人工智能对话系统，使用 GPT（Generative Pre-trained Transformer）算法架构进行训练。...它可以生成自然语言响应以回答各种问题，并能够在多个领域进行应用，例如客户服务、语言翻译、自动化问答系统等。我们可以将其看成一个加强版的搜索引擎，通过其可以帮助我们快速找到想要的答案。...本文主要研究如何基于chatgpt来构建一个自动语言对话的程序。...这里封装了一个类来实现，在使用之前，还需要安装依赖 pip install websocket-client 实例代码如下 import websocket import datetime import...安装库 pip install pyaudio 这里要注意，音频播放是阻塞的，需要等声音播放完成，才会继续下面的函数执行，在实际应用中，需要开启一个线程来实现。
但现实远没有那么简单，搭建一个真正能顺畅交互的 Chatbot，不仅需要自然语言处理（NLP）能力，还涉及数据库、API、界面设计等多个领域。...技术选型经过调研，我选择了以下技术：Python：主流 AI 开发语言，生态丰富。NLTK 和 spaCy：用于自然语言处理（NLP）。FastAPI：轻量级 Web 框架，便于创建 API。...让对话更自然：加入意图识别为了让 Chatbot 更智能，我决定使用 spaCy 进行意图分类：import spacynlp = spacy.load("en_core_web_sm")def classify_intent...挑战与优化在整个开发过程中，我遇到了不少挑战：1. 处理模糊查询用户的输入并不总是标准化的，比如："上海天气" vs "今天天气怎么样？" vs "能告诉我上海的气温吗？""...为此，我引入了对话上下文管理：结语：我的 Chatbot 仍在进化我的第一个 Chatbot 虽然完成了基本的对话功能、API调用、意图识别，但仍有很大的优化空间：更好的情感分析：识别用户情绪，让 Chatbot
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