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如果特定意图是由用户触发的，请再次提问

特定意图是由用户触发的，请再次提问。

相关搜索:如果评论是由用户登录的，如何显示删除按钮？如果" ",UITextView文本属性将返回"" 是由用户输入的？如果用户之前访问过该网站，如何触发特定的操作？Express/EJS -如果是呈现的特定视图文件，请执行某些操作如果进程是由windows系统用户执行的，maven本地存储库在哪里？如果一个特定的用户是@，那么说一个短语如果表单的5个必填字段中只有4个是由用户填写的，有没有办法启用“添加更多”按钮？手机短信发不出去数据类型C#类型输出包含特点字符

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数据驱动与 LLM 微调: 打造 E2E 任务型对话 Agent

我们识别了以下几个关键挑战：微调后的 LLM 需要从用户的问题中识别到用户意图和关键信息（槽位）微调后的 LLM 需要对用户的问题有判断边界的能力，容易混淆的内容将触发意图确认，完全无关的内容将触发兜底话术...在这个图中，主要的变量是用户对话内容，Agent 的回复内容是随着用户的对话意图和槽位状态发生的变化而变化。...具体来说，对于一个意图中的所有槽位，我们可以生成一个由 0 或 1 组成的随机数组，其中 0 表示该槽位不能再首次提问中提及，而 1 表示需要被提及。...例如，我们可以构建这样的 Prompt 「请生成一个用户想要办理 A 业务的话术，A 业务是一个 xxx 的功能」来生成不同的用户问题，一方面注入了我们想要 Agent 学习的领域知识，另一方面保证了对话语料的多样性...Qwen 1.5 的意图召回率略高于 Qwen 1.5 Chat 的原因是 Qwen 1.5 出现幻觉的概率较高，在给出 Tools 之后，没有明显调用工具的提问也较容易触发工具调用。

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专栏 | 深思考：实现人机多轮交互突破是攻克图灵测试的核心

图灵测试（The Turing test）由艾伦·麦席森·图灵提出，指测试者与被测试者（一个人和一台机器）隔开的情况下，通过一些装置（如键盘）向被测试者提问，进行多次测试。...一般提问者在 5 分钟提问后，如果不足 70% 的人判对（也就是超过 30% 的裁判误以为在和自己说话的是人而非计算机），那么这台机器就通过了测试。图灵测试的核心就是人机多轮交互。 ?...如果特定业务领域的数据积累足够，通常基于深度学习 CNN 算法来进行意图分类可以取得不错的效果，但若很难得到大量的这种标注好的分类训练语料，在中文方面，这个问题更加突出，一向处理分类问题效果比较好的深度学习方法...虽然在这些特定的任务型领域，用户的意图相对比较确定，但人们的语言却是无法限定的，所以即使同一个意图的表达，不同的人不同的场景不同的时间，所用的文字话术多少会有些不同。建立一个用户意图话术的 FAQ。...图-3 又例如图-4：交互流程中间被打断，机器人还能像人一样记得上一个流程，例如：可以在订票过程中，如果用户询问天气预报，则自动将用户意图分类为天气，然后继续订票流程。 ?

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什么是Rasa智能机器人？如何与LLM结合？

在对话流程中当用户输入意图时，机器人会响应对应的动作，从而提供相应的服务。•Template（模板）：指在对话中用于响应某个特定意图的文本或消息。...在Rasa中，我们可以定义具有多个可替换槽的模板，并用填充槽来完成消息的组装。在对话中，当用户输入了特定意图时，机器人会使用相应的模板来回答用户提问或完成任务。...意图分类的目标是确定用户在进行对话时的意图是什么，例如询问、预订、取消等。2.实体识别（Entity Extraction）：NLU模块识别用户输入中的实体，如人名、地点、日期等重要信息。...然后，Rasa服务器根据从动作服务器收到的响应继续对话流程。总结一下，Rasa服务器负责处理整个对话流程，包括NLU、对话管理和NLG，而动作服务器则执行由Rasa服务器触发的自定义动作。...这两个服务器共同工作，实现与聊天机器人或虚拟助手的互动和动态对话。在Rasa中，actions是自定义的动作，用于响应用户输入或执行特定任务。

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实测 ChatGPT 编程效果被其发现，这波我先站队 Stack Overflow

更可怕的是，这完全是他自己学会的，而且听得懂我们的意图！...我们将条件合并再次提问： python 用input()获取用户输入的月份，输出该月有多少天，考虑闰年，input不要添加额外提示，input输入年月用逗号隔开类似这样2022,1 合并提问这次的结果看起来...但是这个时候有一个细节，我继续提问时，打错了好几个字：“请继续修改上门的代码，在输入结果时我只需要天数即可” ChatGPT 答：如果您只需要输出天数，可以使用以下代码： # 从用户输入中读取年份和月份...最让我震惊的是，最后一个问答中，我无意间的输入错误，它竟然也能正确的理解我的意图。我抱着试试看的态度，询问了它： Q: 我上一个提问你是怎么理解我的意图的？...另外根据 ChatGPT 在明白我在测试他后的回复，在这里代他再次自我介绍： ChatGPT 是一个大型语言模型，由 OpenAI 训练而成，具有高度的语言理解能力，可以用来解决各种语言问题。

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国内首届中文人机对话技术评测赛果出炉，两项任务冠军团队都分享了哪些技术细节？｜SMP 2017

简单来说，任务一是判断用户的意图属于哪个领域（例如闲聊、订机票还是订酒店等），任务二是在特定领域中通过人机多轮对话完成用户的意图任务。...一般提问者在5分钟提问后，如果不足70%的人判对（也就是超过30%的裁判误以为在和自己说话的是人而非计算机），那么这台机器就通过了测试。图灵测试的核心就是人机多轮交互。...如果特定业务领域的数据积累足够，通常基于深度学习CNN算法来进行意图分类可以取得不错的效果，但若很难得到大量的这种标注好的分类训练语料，在中文方面，这个问题更加突出，一向处理分类问题效果比较好的深度学习方法...虽然在这些特定的任务型领域，用户的意图相对比较确定，但人们的语言却是无法限定的，所以即使同一个意图的表达，不同的人不同的场景不同的时间，所用的文字话术多少会有些不同。建立一个用户意图话术的FAQ。...图-3 又例如图-4：交互流程中间被打断，机器人还能像人一样记得上一个流程，例如：可以在订票过程中，如果用户询问天气预报，则自动将用户意图分类为天气，然后继续订票流程。 ?

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ChatGPT免费平替产品Claude注册详尽教程

介绍 Claude是一款为提高人机交互体验而设计的AI软件程序。它通过文字聊天界面与用户进行对话交流，理解用户的问题并给出相应的回答。...但有时它也可能没弄清楚用户的意图，需要用户再次提问才能明白。如果它的某个回答让用户产生了不适感，请及时告知它。它会根据用户的反馈不断改进它的回答方式。它最重要的原则就是“不伤害”。...（此介绍由Claude自动生成并改为第三人称叙述~）特性人机交互：Claude是一款为提高人机交互体验而设计的AI软件程序。它能够通过文字聊天界面与用户进行对话交流。...自然语言处理：Claude内置了自然语言处理技术，能够理解用户表达的意图，并给出相应的回答。...5、在工作区左侧，点击 Claude logo开始使用，如果Claude跟你讲的语言看不懂，可以告诉他：用英文或者是用中文； 6、就可以开始娱乐的对它提问了，尽情享受吧。

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大模型系列｜基于大模型的聊天助手案例（三）

1.2.2 越狱（Jailbreaking）Prompt 用户在提问时可以输入 ‘Jailbreaking’ 的语句这个现象可能由以下三个原因引起：用户的输入很长，比 System Prompt...1.3 意图理解让 LLM 在系统进行领域知识搜索前对用户的原始提问进行改写，尽可能地用一句话描述清楚用户的意图，这种操作被称为“修订问题”（revise question）。...修订时，机器人会要求 LLM 模型根据整体对话的上下文来用一句话描述用户提问的意图，尽可能补充详细信息。这样无论是在毒性检测还是在领域知识搜索中，系统都可以根据更具体的意图来执行。...如果在修订问题中发现了明显的错误怎么办？事实上也可以利用 few shot + 语义搜索的办法，特定的优化这些错误。...在修订问题的过程中，我们会要求 LLM 模型根据整体对话的上下文来用一句话描述用户提问的意图，尽可能补充详细信息。这样无论是在毒性检测还是在领域知识搜索中，系统都可以根据更具体的意图来执行。

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ChatGPT怎么用?教程 | ChatGPT 完全上手指南

ChatGPT概述 ChatGPT是一款由OpenAI开发的大型语言模型，主要功能是回答用户的问题和完成各种语言任务，如对话生成、文本摘要、翻译、生成文本等。...下是示意图，插件本体为红框内部分原理读取：通过插件预设的能力，读取搜索引擎多条搜索结果，提取对应问题的信息片段指引：通过合适的prompt，指引chatGPT根据这些信息片段进行文本分析，从而回答你提出的问题...因为ChatGPT内置的数据库只到21年，如果你不用这个插件的话，是没办法出来这些信息的。...、聊天记录管理插件插件名称 chatGPT Prompt Genius 用户场景与优势 Prompt：管理（创建、删除自己的Prompt、应用和魔改别人的Prompt模板），让chatGPT模仿特定人物...Merlin 用户场景快速入口：Merlin的本质是用户与chatGPT的桥梁，在浏览器场景快速打通使基于文本的提问流程快速提问：网页浏览时对某一段文字存在疑问时，选择文本后，通过快捷键唤出Merlin

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专访 | 追一科技首席科学家杨振宇：对话机器人里不能「耳闻目览」却又「无所不在」的 AI

对话机器人需要解决的问题是如何分类的？对话机器人是一个相对比较复杂的系统，由许多个模块组成。其中最核心的模块就是语义理解，理解用户想要表达什么意思。...这时，系统就需要通过上下文管理，对意图和实体这些要素进行继承或切换。用户的提问到来之后，首先进行判断：用户在这一句中是否提供了某一要素？...如果没有，则尝试从前文追溯继承；如果有，再判断用户是否进行了意图（实体）转移，如果是，则需要进行对应更新。另一个难点是，用户可能不会直接说出实体全称，无法进行精准的、基于规则的匹配。...区别在于，确定意图后，任务型机器人需要主导对话：它要理清进行特定任务所必要的元素有哪些，并以对话的形式确保用户提供了所有元素。...工业界要考虑成本、客户在云端的算力、用户从提问到得到反馈的时间等种种限制，集成少数几个模型也许是可行的，但是集成几十个高代价的模型是不切实际的。

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建立一个线上购物的面向任务的对话系统

(用户自然语言中所表露出的意图) 我们应用的bot可以和用户进行交流, 同时尝试去帮助用户比较相同类型的商品, 或者是和用户闲聊, 通过对聊天日志的分析, 可以找出用户的兴趣点...., 输出是自然语言回应 ? , 内部函数即是基于当前对话状态 ? 来选择一个更为合适的action伴随着自然语言表示来回应用户. ? 为产品知识库, 也就是由一堆三元组 ? 组成的集合, ?...的对话时段表示, ? 按如下进行作用: 基于函数 ? 更新意图状态 ? , 基于以下规则来更新 ? 的意图如果 ? , 不是Session-Aware的意图, 则保持 ? 不改变如果 ?..., 是Session-Aware的意图, 并且 ? , 设置 ? 为 ? 其他情况, 设置 ? 为 ? 如果话语被检测为 ? , 则没有更新, ? 如果当前话语的产品类别被确认为储存在 ?...前瞻性的提问这个动作会在满足三个条件的时候触发: 一个Recomendation被检测出来产品类别被识别出来没有任意的约束, 包括在 ?

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如何用大语言模型构建一个知识问答系统

整个方案设计如下图所示由两部分组成：问答系统框架概要 LLM。主要功能有以下几点：完成对用户问题的预处理。纠正语法错误，提取关键点，通过交互方式引导用户补充问题足够多的信息等。...领域知识入库该过程的主要目的是：将原始知识库分拆为若干知识点，并生成与之对应的字典： key 是知识点 Embedding 之后生成的向量 value 是知识点的原始记录该字典的作用是用户提问时，通过...这里提供一个在 NBA2K Online2 中实现的方式：完整问答交互示意图首先交互式提问完成后，对会话历史进行总结，让 ChatGPT 用一句话概括，须包含问题和赛季信息。...基于用户的请求 user_query 触发本地搜索，获得答案 search result 将答案以 system role 的身份插入 conversation history 中，要求对于用户发出的请求...所以如果仅通过一个问题要求比较三人的打法差异，是无法在 Redis 中直接匹配命中的。

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手把手教你从0到1集成混元AI问答客服系统

本篇文章集成演示系统设置为网页端，对于交互界面本篇文章UI前端也有设计，很多灵活设计的内容不必严格按照本篇文章代码效果编写，按照生产规则设计即可。如果本篇文章有帮助请不吝支持！...消息处理：分析用户请求的内容，确定用户的意图（如查询信息、请求帮助、反馈问题）。使用意图识别模型来分辨用户的实际需求。...提问 (/{chatCode}/ask)： POST /{chatCode}/ask 路由允许用户在特定的聊天会话中向AI提问。...通过聊天编号和问答编号定位到特定的对话，调用 askService.evaluate() 方法将用户的评价（如满意度）记录下来。...后续客户对评论的点赞是后触发操作，通过前端返回ask_code和evaluate，更新这张mysql表，起到对评论的点赞记录。

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OpenAI 官方提示工程指南【中文版】

策略：编写明确的指导说明技巧：在你的查询中包含详尽的信息，以获取更为准确的答案为了得到更准确的回答，确保你的提问中包含了所有重要的细节和背景信息。否则你就是在让模型猜测你的意图。...助手即使是最深的峡谷，也是由一个不起眼的小泉水开始侵蚀形成的。即使是最宏伟的交响乐，也是从一个简单的音符开始构建的。即使是最复杂的挂毯，也是从一根孤单的线开始编织的。用户大师，什么是大海？...系统当你被提供特定文章，并需要回答问题时，请依据这些文章中的内容来作答。如果这些文章中没有包含答案，你只需表明“无法找到答案”。...例如，如果用户提问有关某部特定电影的问题，将该电影的高质量信息（如演员、导演等）添加到模型输入中可能很有帮助。嵌入技术可以用于高效地检索知识，因此可以在运行时动态地将相关信息添加到模型输入中。...这样，模型就可以生成符合这些描述的函数参数。这些参数以 JSON 格式由 API 返回，并可以用于执行函数调用。函数调用的结果可以再次输入到模型中，形成一个闭环。

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美团推荐算法实践

尤其是近些年来，随着电子商务的兴起，用户并非一定是带着明确的购买意图去浏览，很多时候是去“逛”的，这种情景下解决信息过载，理解用户意图，为用户推送个性化的结果，推荐系统便是一种比较好的选择。...负反馈数据反映了当前的结果可能在某些方面不能满足用户的需求，因此在后续的候选集触发过程中需要考虑对特定的因素进行过滤或者降权，降低负面因素再次出现的几率，提高用户体验；同时在重排序的模型训练中，负反馈数据可以作为不可多得的负例参与模型训练...它的基本思想是，如果两个实体与另外的相似实体有相关关系，那它们也是相似的，即相似性是可以传播的。...当用户再次到达我们的推荐展位时，我们根据用户之前产生的先验行为理解并识别用户的真正意图，将符合用户意图的相关deal再次展现给用户，引导用户沿着行为流向下游行进，最终达到下单这个终极目标。...AG是一个加性模型，由很多个Grove组成，不同的Grove之间进行bagging得出最后的预测结果，由此可以减小过拟合的影响。 ?

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美团推荐算法实践

尤其是近些年来，随着电子商务的兴起，用户并非一定是带着明确的购买意图去浏览，很多时候是去“逛”的，这种情景下解决信息过载，理解用户意图，为用户推送个性化的结果，推荐系统便是一种比较好的选择。...负反馈数据反映了当前的结果可能在某些方面不能满足用户的需求，因此在后续的候选集触发过程中需要考虑对特定的因素进行过滤或者降权，降低负面因素再次出现的几率，提高用户体验；同时在重排序的模型训练中，负反馈数据可以作为不可多得的负例参与模型训练...它的基本思想是，如果两个实体与另外的相似实体有相关关系，那它们也是相似的，即相似性是可以传播的。...当用户再次到达我们的推荐展位时，我们根据用户之前产生的先验行为理解并识别用户的真正意图，将符合用户意图的相关deal再次展现给用户，引导用户沿着行为流向下游行进，最终达到下单这个终极目标。...如涉及版权，请联系删除！

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聊天机器人中的深度学习技术（引言）

目前来说生产系统更多的是使用基于检索的模型。长对话与短对话对话越长，越难以自动化。短文本对话（更容易）的目标是创建一个针对一个输入的响应。比如你收到一个用户的提问然后回复一个合适的答案。...开域（Open Domain ）与闭域（Closed Domain）在开域（更困难）中设定了用户可以随时随地通话。不一定要有一个明确的目标或意图。...这可能是这些系统的训练方式导致的，无论是在数据方面还是实际训练的目标/算法上。一些研究人员试图通过各种目标函数来人工促进多样性。然而，人类通常产生针对特定输入以及带有意图的响应。...因为生成系统（尤其是开域系统）并没有被训练有特定意图，所以它们缺少这种多样性。它实际效果如何？鉴于目前所有的尖端研究，我们处在哪个阶段以及这些系统实际工作效果如何？让我们再次考虑我们所说的分类。...如果公司能够得到海量的数据，那么生成模型的方式是可行的——但是它们需要类似微软的Tay 那样使用其他技术来防止偏离主题。

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【揭秘】美团如何用机器学习优化推荐系统算法

两个优化亮点是将候选集进行融合与引入重排序模型。在用户意图明确时，我们通常用搜索引擎来解决互联网时代的信息过载问题，但当用户的意图不明确或者很难用清晰的语义表达，搜索引擎就无能为力。...2、负反馈数据反映了当前的结果可能在某些方面不能满足用户的需求，因此在后续的候选集触发过程中需要考虑对特定的因素进行过滤或者降权，降低负面因素再次出现的几率，提高用户体验；同时在重排序的模型训练中，负反馈数据可以作为不可多得的负例参与模型训练...它的基本思想是，如果两个实体与另外的相似实体有相关关系，那它们也是相似的，即相似性是可以传播的。 ? 5....当用户再次到达我们的推荐展位时，我们根据用户之前产生的先验行为理解并识别用户的真正意图，将符合用户意图的相关deal再次展现给用户，引导用户沿着行为流向下游行进，最终达到下单这个终极目标。...目前我们使用的方法集成了调制和分级两种融合方法，不同的算法根据历史效果表现给定不同的候选集构成比例，同时优先采用效果好的算法触发，如果候选集不够大，再采用效果次之的算法触发，依此类推。

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美团推荐算法实践：机器学习重排序模型

两个优化亮点是将候选集进行融合与引入重排序模型。在用户意图明确时，我们通常用搜索引擎来解决互联网时代的信息过载问题，但当用户的意图不明确或者很难用清晰的语义表达，搜索引擎就无能为力。...负反馈数据反映了当前的结果可能在某些方面不能满足用户的需求，因此在后续的候选集触发过程中需要考虑对特定的因素进行过滤或者降权，降低负面因素再次出现的几率，提高用户体验；同时在重排序的模型训练中，负反馈数据可以作为不可多得的负例参与模型训练...它的基本思想是，如果两个实体与另外的相似实体有相关关系，那它们也是相似的，即相似性是可以传播的。 ? 5....当用户再次到达我们的推荐展位时，我们根据用户之前产生的先验行为理解并识别用户的真正意图，将符合用户意图的相关deal再次展现给用户，引导用户沿着行为流向下游行进，最终达到下单这个终极目标。...目前我们使用的方法集成了调制和分级两种融合方法，不同的算法根据历史效果表现给定不同的候选集构成比例，同时优先采用效果好的算法触发，如果候选集不够大，再采用效果次之的算法触发，依此类推。

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业界 | 思必驰推出启发式对话系统，关注知识传播的会话精灵

这一系统最大的特点是基于复杂结构知识库进行启发式的对话，即通过提问规划整个问答的主题变化。对于对话系统来说，一般都可以分为特征处理、理解意图和生成答案等过程。...而限定领域其实是为了进一步通过预定义的槽位（Slot）确定用户的结构化意图，从问句抽取的实体也会填补到对应槽位中。随后的对话管理模块就要判断槽位到底是不是已经满足要求，如果不满足可能需要进一步提问。...解析完的语义可确定对应的意图和话题，并通过 QA 对和知识图谱检索答案。「会话精灵」系统并不会止步于回答，它还会根据知识图谱检索其它相关的话题，并向用户提问以引导对话的发展。...如果用户提问这些普通的话题，系统会回答问题但不会主动启发这些沟通。而例如销售等另外一些企业希望传播的信息，系统会在对话中慢慢引导到那样的话题。」完成这样的对话引导，首要的问题就是理解用户的提问。...每当用户提出问题后，系统会尝试检索是不是已经存在问答对与当前问题相似，如果有的话就能输出特定的回答。

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Prompt工程

这里演示的一些示例目前仅适用于我们最强大的模型gpt-4。一般来说，如果您发现一个模型在某项任务上失败了，并且有一个更强大的模型可用，那么值得尝试使用更强大的模型再次尝试。...您还可以探索一些示例提示，展示了我们的模型的能力：获得更好结果的六种策略编写清晰的指导说明这些模型无法读取您的思维。如果输出太长，请要求简洁的回复。如果输出太简单，请要求专家级的写作。...如果您不喜欢格式，请演示您希望看到的格式。模型需要猜测您的意图越少，您获得所需结果的可能性就越大。...策略：使用意图分类来识别用户查询的最相关指令对于需要非常长对话的对话应用程序，对之前的对话进行总结或过滤逐段对长文档进行总结，并递归构造完整的摘要给模型一些时间来“思考”如果被要求计算17乘以28，你可能不会立即知道答案...内心独白是一种可以用来缓解这个问题的战术。内心独白的想法是指示模型将意图隐藏用户的部分输出放入结构化格式中，以便于解析。然后，在将输出呈现给用户之前，将输出进行解析，只有一部分输出是可见的。...

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