2、 各司其职，职责单一 一个方法只做一件事，扩展到一个类也如此，职责单一，归根结底还得基于合理的抽象，所以，它其实是抽象的一种具体体现，二者总是相辅相成。...5、 遵循编码规范： 各种编程语言都有一套推荐的编码规范，如Python的PEP8，Java的Google Java Style Guide等。...3、异常处理：在函数内部，对输入参数进行了空值检查，并抛出了IllegalArgumentException异常，这使得读者能够清楚地知道如果输入为空值会发生什么。...而这段代码则是有全栈式全自动件开发工具soflu软件机器人推出的FuncGPT（慧函数）生成。作为飞算SoFlu软件机器人的一个重要组成部分，FuncGPT（慧函数）支持所有类型函数创建。...生成代码可直接复制到IDEA，或一键导入Java全自动开发工具函数库。
从起初的开发方式说起 起初，老一辈程序员想要开发一个软件，需要了解软件开发的各个环节，从编写需求文档、软件开发、测试、部署到运维技术支持等，一个人的工作中可能会涉及软件生命周期中的各个方面...图 1 从自动化运维到AIOps “应运而生的DevOps” 一节中曾经说到，DevOps是需要借助一系列的工具，通过开发和运维之间的沟通协作而实现的一种自动化的工作模式。...图 2 ChatOps 以聊天室（沟通平台）为中心，通过一系列的机器人去对接后台的各种服务，工作人员只需在聊天窗口中与机器人对话，即可与后台服务进行交互，整个工作的展开就像是使唤一个智能助手那样简单自然...用与机器人对话这种简单的方式降低 DevOps 的接受门槛，让这种自动化办公的理念更容易地扩展到团队的每一个角落。 • 公开透明。...除上文介绍过的 Hubot 外，还有一些比较成熟的机器人框架，如 LITA、ErrBot 等。
选自GitHub 机器之心编译 参与：思源、刘晓坤 本文介绍了一个构建端到端对话系统和训练聊天机器人的开源项目 DeepPavlov，该开源库的构建基于 TensorFlow 和 Keras，并旨在推动...机器之心简要介绍了该项目和基本技术，希望实现对话机器人的读者可进一步阅读原项目。...模型 Model 是制定训练、推断过程和生成特征的主要类。如果模型需要其它模型生成特征，那么就需要将其传递到构造函数和配置文件中。...从 Trainable 继承的模型可以继续训练，从 Inferable 接口继承的模型只能执行推断。通常，Inferable 模型是基于规则的模型或从第三方库导入的预训练模型。...Epoch 数、批量大小、容忍度、学习率个优化器等）都应该传递到模型的构造函数__init__()，且__init__() 中的默认参数值将会被 JSON 配置值覆盖。
某些模型可能利用其它来自数据的元数据信息，例如对话者身份、性别以及情绪等。现在，我们开始讨论生成式模型。 生成式模型 在这里我们从最简单的对话模型起步，相关信息请参阅《神经对话模型》论文。 ?...将 标记作为初始输入内容传递至解码器，借此更新隐藏状态至 (h_1) 从 softmax 层（使用 h_1）进行首词汇（w_1）取样（或者选取最大概率）。...在每一时间步长当中将最终编码器状态传递至解码器。解码器只能查看一次编码器状态，随后可能将其遗忘。因此，最好的办法是将编码器状态连同单词嵌入一同传递至解码器处。 不同的编码器 / 解码器状态大小。...作者为每段发言赋予对话者身份，并借此生成答案——其中不仅考虑到编码器状态，同时亦引入对话者嵌入因素。而对话者嵌入会在初始阶段即与模型本身一同进行学习。 ?...目前我们可以使用多种自动化指标以通过机器学习技术进行聊天机器人评估： 选择式模型的精度 / 记忆 / 准确度 生成式模型的困惑 / 损失值 机器翻译的 BLEU/METEOR 评分 不过最近的部分研究工作表明
对话机器人中的同理心模块，就是这样一种尝试和应用。 如何打造对话机器人的同理心模块？让我们从对话机器人说起。...； 4）理解对话内容并分析语音语调； 5）分析对话中传递的感情； 6) 把4）和5）结合起来可以决定对话系统该如何回答人类 特别是最后三步，尤为关键。...Q：我想建立一个心理方面的对话机器人，但是缺乏响应的数据该怎么做？ 冯雁：首先做知识库和基于规则的对话数据库，随后利用内测用户反馈收集数据，如此迭代反馈，提高模型性能。...冯雁：AI的伦理问题是一个巨大的挑战，从三个方面来阐述：第一，如何在AI中定义一个伦理道德的标准原则；第二，如何将这个标准原则应用到机器中去；第三，如何对AI伦理道德实现的目标进行量化和评估。...冯雁：随着科学技术的发展更新，人类获取薪酬的方式逐渐从原始的体力劳动转换成脑力劳动，按照这个发展趋势，不擅长体力劳动的女性，刚好可以发挥优势，参与到需要大量脑力工作的计算机领域。
如何在人机回路系统(如仿生肢体、虚拟化身和具有高带宽触觉流的远程机器人)中管理代理和任务分配，以及最大化效用和用户体验，在很大程度上仍不清楚。...如果对象是陌生的，那么控制器必须保持稳定的抓取，同时从电子皮肤中的传感器和驱动器及其机械连接(对应于生物本体感觉)，以及其他模式(如视觉)识别对象及其处理特性。...然而，这种增强提出了如何最好地将这些信号传输给人类控制器的问题，更普遍地说，如何在回路系统中将人与设备集成。 直接接口的局限性：一个自然的解决方案是在用户的神经系统和机电设备之间直接建立双向通信。...机器人系统是一个机器人代理的模型，它可以包含不同程度的自主，从无自主(直接接触或控制)到协作和完全自主的行为。...较深的圆角矩形(从任务顺序器到机械结构)是分层组织的机器人控制器层，浅蓝色矩形表示人类用户与机器的接口层次(从完全自主到直接接触)，而红色和蓝色箭头是人类操作员与机器人系统之间交换的命令和反馈信号。
如果您尚未将应用关联到您的 Google 云端硬盘帐号，请执行此操作。 在保存提示对话框中，输入提示名称和可选的 说明 ，然后选择 保存 。...如果您希望模型保持一致的输出格式（即结构化 json）或难以描述模型的具体风格，这种提示非常有用。在本部分中，您将了解如何在 Google AI Studio 中创建结构化提示。...在对话框中，选择 Google 云端硬盘中的 CSV 或 Google 表格文件，或者从计算机上传。 在“导入示例”对话框中，选择要导入的列，要排除哪些列。...虽然这些通用聊天机器人非常有用，但它们通常需要针对特定使用场景进行定制。例如，您可能希望构建一个客户服务聊天机器人，它仅支持有关公司产品的对话的对话。...在后台，Google AI Studio 会通过组合以下各项来构建提示： 对话框示例 对话记录 文本块传递给模型。如需查看完整的提示是什么样子，请点击屏幕底部的 Preview ，以调出预览窗格。
实现对话机器人常见的方法，可以从最简单的“关键字匹配”，到最前沿的深度学习“端到端生成”应答。分别应用到不同的场景：闲聊、任务（垂直领域）、问答（QA）。...如下图，一次对话，就是一个会话的接入，语义理解就是理解人说话的内容，应答引擎就是根据理解的内容做出的应答。 1、语义理解 建立语言模型 因为人类语言的本质是为了传递人与人之间的信息（意思）。...Value模型 在我们系统中，获取到用户发言的Act-Slot之后，根据Act-Slot的意图，得到其相对应的实体值。...LOGIN：涉及到登录相关信息。 EQUIP：涉及到装备相关信息。 备注：并非所有聊天机器人都这么设计，有些系统会把意图作为一个模型，实体与value作为一个模型。...在实战中，一个可运营的聊天机器人，还会涉及到很多其它的内容，如何提升语义理解的丰富性、大样本推荐标注、FAQ应答、快速可配置修正、对话生成多样性、闲聊等等。 ?
在这种情况下，我们还传递了域文件、训练数据和模型输出目录的位置值，以展示如何自定义这些值。你也可以省略它们，因为我们传递了默认值。...之后，您将希望将您的模型部署以从真实的测试用户那里获得反馈。为此，您可以通过我们的推荐部署方法之一[8]部署您创建的模型。...在Rasa中，槽用于保存对话机器人与用户之间的状态信息，例如查询到的结果、正在进行的订单等。...常见的特征提取方法包括词袋模型、TF-IDF、词嵌入等。3.对话管理模型训练：Rasa使用提取的特征来训练对话管理模型，通常是基于机器学习的模型，如逻辑回归、支持向量机或深度学习模型。...•对话管理组件：负责对话状态的跟踪和管理，包括将对话状态转化为特征向量，预测下一个动作等。•特征提取组件：负责从NLU数据中提取特征，用于对话管理模型的训练。
从我的角度观察，人机对话走过了三个阶段：第一，语音助手时代；第二，2014年进入聊天机器人时代；第三就是2016年进入场景化的任务执行。...如何在多轮对话里让人感觉这是一个完整的对话很值得研究。这里面出现很多技术，包括深度学习和强化学习的融合。 智能助手有一系列产品，从苹果、微软，到Facebook、亚马逊。...任务型对话系统的语言理解部分，通常使用语义槽来表示用户的需求，如出发地、到达地、出发时间等信息。因此可以使用序列标注模型来抽取语义槽。...最后对话生成模块根据采用的不同对话策略，给出不同的系统回复。最简单就是采用基于模板的方法，但是该方法很难在不同的领域之间迁移。后来人们采用基于语言模型的方法，直接从语料库中学习回复的语言。...这个推荐也被嵌入到人机对话中，有些创业公司专门做人机对话领域的推荐。 在“笨笨”跟你聊天的过程中，可能跟你推荐产品，这就是营销机器人。营销机器人会先和你聊天，建立信任之后推荐产品。
它基于由 OpenAI 开发的 GPT（生成式预训练转换器）语言模型。GPT 模型在大量文本数据上进行预训练，并可以针对特定任务（例如语言翻译或对话生成）进行微调。...它通过利用 GPT 模型和大量的对话数据集来实现这一点。ChatGPT 已经在广泛的主题上进行了培训，从体育和娱乐到政治和技术。 ChatGPT 的重要性？...这使它成为与客户互动或进行对话的更有效的工具。ChatGPT 可能在各种应用中使用，从客户服务和支持到教育和娱乐。...ChatGPT 的未来影响# 随着像 ChatGPT 这样的聊天机器人不断发展和改进，它们可能在我们的日常生活中扮演越来越重要的角色。它们可以用于自动化各种任务，从回答客户查询到提供个性化建议。...虽然人们对聊天机器人发展和使用的道德影响存在担忧，但显然像 ChatGPT 这样的聊天机器人在我们的生活中将继续扮演越来越重要的角色。
Prompt Value（提示值） 表示模型输入的类。 “提示”是指传递给基础模型的内容。主要抽象在 LangChain 中有提示，因此所有处理文本数据。...PromptValue 是最终传递给模型的内容。大多数时候，这个值不是硬编码的，而是根据用户输入、其他非静态信息（通常来自多个来源）和固定模板字符串的组合动态创建的。...短期记忆一般是指如何在单个对话的上下文中传递数据（一般是以前的 ChatMessages 或它们的摘要）。 长期记忆处理如何在对话之间获取和更新信息。...从最简单到最复杂的顺序： Stuffing Stuffing 是最简单的方法，您只需将所有相关数据填充到提示中作为上下文传递给语言模型。...聊天机器人 ChatGPT 以全新的界面——聊天——展示了强大的语言模型，席卷了整个世界。构建聊天机器人需要几个组件。 Models——您可以从普通语言模型或聊天模型构建聊天机器人。
定义NLU模型配置 NLU模型配置定义如何训练NLU模型以及如何从文本输入中提取特征。...写故事 在这个阶段，您将教您的聊天机器人使用 Rasa Core 响应您的消息。 Rasa Core 将训练对话管理模型，并预测机器人应如何在对话的特定状态下做出响应。...Rasa Core 模型以训练“故事”的形式从真实的会话数据中学习。故事是用户和机器人之间的真实对话，其中用户输入表示为意图和机器人的响应被表示为动作名称。...下面是一个简单对话的例子：用户向我们的机器人打招呼，机器人向我们打招呼。...此命令将调用Rasa Core 训练功能，将域和故事文件传递给它，并将训练后的模型存储到models/dialogue目录中。此命令的输出将包括每个训练阶段的训练结果。 !
特别是服务于金融、电商等垂直行业的智能客服，相关领域的对话训练数据的质量直接决定了深度学习模型的训练质量。深度学习的运用也成为区别新一代智能客服区与传统以关键词、模版为核心的问答机器人的关键。...从分词、词性、语法解析、信息抽取等基础模块，到自然语言生成、机器翻译、对话管理、知识问答等高层的NLP领域，几乎都可以应用以CNN、RNN为代表的深度学习模型，并取得不错的效果。...针对金融领域对话机器人深度学习模型训练数据的缺乏，迁移学习是一个有效的尝试。...蚂蚁金服的做法是从过往海量的客服对话记录中，通过文本聚类算法，将相似的问法找出来，形成很多聚类，每个聚类就是一个用户关心的问题。...目前，竹间智能的收入主要来源于对话机器人应用，如智能客服、导购机器人、企业助手、个人助理、语义理解、情感情绪分析等，并有望靠自身业务在2018年实现全年的收支平衡。
本文包含以下内容 2020年刚出的大规模中文多轮对话数据集的介绍 多轮对话的一些常见任务 多轮对话的一些常见模型 基本概念 什么是对话？ 我：你好！ 机器人：你也好！ 多轮对话呢？...平均每个对话涉及 3.2 个领域，远超之前的多领域对话数据集，增添了对话管理的难度。 特点 用户在某个领域的选择可能会影响到与之相关的领域的选择，在跨领域上下文理解更有挑战。...TRADE模型需要专门的篇幅来介绍它。 TRADE模型 首先它要解决的问题是如何在一个涉及多个领域的对话中利用跨领域（domain）的信息来完成一个综合的任务。...那么问题来了，在传统的基于一个个独立领域的对话系统中，两个不同领域之间相互独立，不共享信息，你订你的餐厅，订完了说一句“我要订餐馆回家的出租车”，好嘞进入到订车的领域，从头开始问”您从哪出发呀“。...考虑P_history和P_vocab的目的是能让模型同时可以从对话历史中找出信息，又有机会得到未在历史中出现过的单词。
不过常见的对话系统仍然面临着诸如鲁棒性、可扩展性和域适应性等挑战：很多系统是从很小的手写标记/范本数据集中学习规则，这样既昂贵又难以扩展到其他领域中。...与其他强化学习模型（如 Q 学习模型）比较而言，策略梯度方法不会受到如缺乏价值函数等方面的问题（因为它不需要明确估算价值函数），或由于高维空间连续状态或动作导致难以控制。...两个对话机器人之间的对话模拟 模拟两个机器人轮流对话的过程是这样的，在一开始，从训练集中随意找到一句话作为输入给第一个机器人，这个代理通过编码器网络把这个输入编码成一个隐层向量，然后解码器来生成回答...图 5.1 描述了两个对话机器人之间的对话模拟。 更具体地，我们把之前利用互信息训练过的模型作为初始模型，然后利用策略梯度方法来更新参数，以达到一个比较大的期待奖励值的。...考虑一下包裹邮寄跟踪的问题，其中聊天机器人需要在整个对话中记住一些重要信息，比如一个跟踪号码。信息提取方法（或者从对话历史中提取重要实体的时隙填充策略）与基于表征的神经模型的结合将有潜力解决这一问题。
考虑到模式化对话状态跟踪的新任务，在本节中，我们研究了四个具有不同中间任务的子任务来进行补充训练。 ...如 Q1 所述，我们所有的 4 个子任务都以一对对话框和模式描述作为输入，并使用总和的句子对 CLS 表示进行预测。而 NonCat 也需要基于跨度的检测，如问答。...Answering: 给定一个段落 / 问题对，任务是在段落中提取基于跨度的答案 Impact of Description Styles(Q3) 在本节中，我们还将研究 在一种描述风格上训练的模型将如何在其他不同风格上执行...，特别是在聊天机器人开发人员可能设计自己的描述的场景中。...考虑到上一节中显示的 交叉编码器 的最佳性能以及它在 DSTC8 挑战中的受欢迎程度，我们在本节中将其作为我们的模型体系结构。
聊天机器人的现状 聊天机器人从应用领域分为： 专业型 通用型 从技术上分为： 检索型 生成型 目前聊天机器人在专业领域利用检索的效果较好，正朝着通用领域生成型发展。...简单的解决方案是采用WGAN，传递的不是采样离散的值而是分布。SeqGAN的解决方案借鉴了强化学习。...Monte Carlo Search 使用强化学习，利用policy gradient解决了离散值梯度传递的问题后，还会出现对句子不同长度reward的分配问题。详见下图。...解决初始训练的思路是训练的时候更多的见到reward高的pair对，具体实施方法有两种： 按照reward采样，reward越大采样到的比例越高 增加更多的真实数据去训练 评估模型 这里涉及到如何去评估模型的好坏...多样性 对话应该是多样性的，这是检索模型的缺点，太固定了，而生成模型有一定的随机性。
该模型首先通过处理输入提示生成输入文本的表示，然后将该表示传递到变压器网络的多个层中，在这些层中进行转换和精炼，直到生成最终响应。 ChatGPT 的独特之处之一是其进行无监督学习的能力。...随着人工智能和聊天机器人的兴起，对话也成为人机互动的重要组成部分。与机器有效沟通的能力，比如使用 ChatGPT，正在成为许多不同情境中越来越重要的技能，从客户服务到医疗领域。...使用前一章节提供的提示来从 ChatGPT 中获得最佳和最长的输出。尝试不同的提示，看看哪些对不同的对话挑战效果最好。 制定一个计划，了解如何在自己的对话中使用 ChatGPT 来克服这些挑战。...在使用较高的 top-p 值时，考虑到重复或无关信息的可能性也很重要。 要修改从提示中输出的 top-p，用户只需在提示中添加参数"top_p=x"，其中 x 是所需的 top-p 值。...频率惩罚的值可以从 0 到无穷大，其中 0 表示没有频率惩罚，无穷大表示每个标记的概率完全相同。
起源 自中学起，就积极学习和掌握互联网相关知识，到如今已经快30年了。 个人也全程经历了从信息时代的互联网（硬）到智能时代的大模型（软）。...整体信息到智能的基础设施，由硬到软，机器人越来越会思考，从身体（硬）到大脑（软）已经完成构建了。 工作时候发现，从事机器人课程相关，学生通常需要不同课程需要安装各种软件。...和上面这篇不同，此处简单复盘一点，课程从2017年到如今，没有形成课程生态，虽然初期也是希望如此，但是最终全部以失败告终。...云计算提供了大规模的计算资源和存储能力，可以加速深度学习模型的训练和推理。ROS则提供了机器人开发和控制的框架，可以使机器人更加智能化和自主化。...案例 云课五分钟-04一段代码学习-大模型分析C++ 由于上述对话主要讨论的是课程设计和教学理念，并没有涉及到具体的编程任务或需求，因此这里给出一个简单的C++示例代码，用于演示如何在五分钟内通过一个简单的例子来学习一个知识点
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