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如果特定意图是由用户触发的,请再次提问

相关·内容

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 LLM 需要从用户问题中识别到用户意图和关键信息(槽位) 微调后 LLM 需要对用户问题有判断边界能力,容易混淆内容将触发意图确认,完全无关内容将触发兜底话术...在这个图中,主要变量用户对话内容,Agent 回复内容随着用户对话意图和槽位状态发生变化而变化。...具体来说,对于一个意图所有槽位,我们可以生成一个 0 或 1 组成随机数组,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 Prompt 「生成一个用户想要办理 A 业务的话术,A 业务一个 xxx 功能」来生成不同用户问题,一方面注入了我们想要 Agent 学习领域知识,另一方面保证了对话语料多样性...Qwen 1.5 意图召回率略高于 Qwen 1.5 Chat 原因 Qwen 1.5 出现幻觉概率较高,在给出 Tools 之后,没有明显调用工具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攻克图灵测试核心

图灵测试(The Turing test)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% 裁判误以为在和自己说话人而非计算机),那么这台机器就通过了测试。图灵测试核心就是人机多轮交互。 ?...如果特定业务领域数据积累足够,通常基于深度学习 CNN 算法来进行意图分类可以取得不错效果,但若很难得到大量这种标注好分类训练语料,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深度学习方法...虽然在这些特定任务型领域,用户意图相对比较确定,但人们语言却是无法限定,所以即使同一个意图表达,不同的人不同场景不同时间,所用文字话术多少会有些不同。 建立一个用户意图话术 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,机器人会响应对应动作,从而提供相应服务。•Template(模板):指在对话中用于响应某个特定意图文本或消息。...在Rasa中,我们可以定义具有多个可替换槽模板,并用填充槽来完成消息组装。在对话中,当用户输入了特定意图时,机器人会使用相应模板来回答用户提问或完成任务。...意图分类目标确定用户在进行对话时意图是什么,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Rasa服务器触发自定义动作。...这两个服务器共同工作,实现与聊天机器人或虚拟助手互动和动态对话。 在Rasa中,actions自定义动作,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,这完全是他自己学会,而且听得懂我们意图!...我们将条件合并再次提问: python 用input()获取用户输入月份,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:“继续修改上门代码,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,最后一个问答中,我无意间输入错误,它竟然也能正确理解我意图。我抱着试试看态度,询问了它: Q: 我上一个提问怎么理解我意图?...另外根据 ChatGPT 在明白我在测试他后回复,在这里代他再次自我介绍: ChatGPT 一个大型语言模型, OpenAI 训练而成,具有高度语言理解能力,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,任务一判断用户意图属于哪个领域(例如闲聊、订机票还是订酒店等),任务二特定领域中通过人机多轮对话完成用户意图任务。...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%裁判误以为在和自己说话人而非计算机),那么这台机器就通过了测试。图灵测试核心就是人机多轮交互。...如果特定业务领域数据积累足够,通常基于深度学习CNN算法来进行意图分类可以取得不错效果,但若很难得到大量这种标注好分类训练语料,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深度学习方法...虽然在这些特定任务型领域,用户意图相对比较确定,但人们语言却是无法限定,所以即使同一个意图表达,不同的人不同场景不同时间,所用文字话术多少会有些不同。 建立一个用户意图话术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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大模型系列|基于大模型聊天助手案例(三)

1.2.2 越狱(Jailbreaking)Prompt 用户提问时可以输入 ‘Jailbreaking’ 语句 这个现象可能以下三个原因引起: 用户输入很长,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原始提问进行改写,尽可能地用一句话描述清楚用户意图,这种操作被称为“修订问题”(revise question)。...修订时,机器人会要求 LLM 模型根据整体对话上下文来用一句话描述用户提问意图,尽可能补充详细信息。这样无论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意图来执行。...如果在修订问题中发现了明显错误怎么办? 事实上也可以利用 few shot + 语义搜索 办法,特定优化这些错误。...在修订问题过程中,我们会要求 LLM 模型根据整体对话上下文来用一句话描述用户提问意图,尽可能补充详细信息。这样无论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意图来执行。

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ChatGPT免费平替产品Claude注册详尽教程

介绍 Claude一款为提高人机交互体验而设计AI软件程序。它通过文字聊天界面与用户进行对话交流,理解用户问题并给出相应回答。...但有时它也可能没弄清楚用户意图,需要用户再次提问才能明白。如果某个回答让用户产生了不适感,及时告知它。它会根据用户反馈不断改进它回答方式。它最重要原则就是“不伤害”。...(此介绍Claude自动生成并改为第三人称叙述~) 特性 人机交互:Claude一款为提高人机交互体验而设计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,能够理解用户表达意图,并给出相应回答。...5、在工作区左侧,点击 Claude logo开始使用,如果Claude跟你讲语言看不懂,可以告诉他:用英文或者用中文; 6、就可以开始娱乐对它提问了,尽情享受吧。

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ChatGPT怎么用?教程 | ChatGPT 完全上手指南

ChatGPT概述 ChatGPT一款OpenAI开发大型语言模型,主要功能回答用户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。...下意图,插件本体为红框内部分 原理 读取:通过插件预设能力,读取搜索引擎多条搜索结果,提取对应问题信息片段 指引:通过合适prompt,指引chatGPT根据这些信息片段进行文本分析,从而回答你提出问题...因为ChatGPT内置数据库只到21年,如果你不用这个插件的话,没办法出来这些信息。...、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Prompt、应用和魔改别人Prompt模板),让chatGPT模仿特定人物...Merlin 用户场景 快速入口:Merlin本质用户与chatGPT桥梁,在浏览器场景快速打通使基于文本提问流程 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」 AI

对话机器人需要解决问题如何分类? 对话机器人一个相对比较复杂系统,许多个模块组成。其中最核心模块就是语义理解,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,则需要进行对应更新。 另一个难点用户可能不会直接说出实体全称,无法进行精准、基于规则匹配。...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元素有哪些,并以对话形式确保用户提供了所有元素。...工业界要考虑成本、客户在云端算力、用户提问到得到反馈时间等种种限制,集成少数几个模型也许是可行,但是集成几十个高代价模型不切实际

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建立一个线上购物面向任务对话系统

(用户自然语言中所表露出意图) 我们应用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商品, 或者用户闲聊, 通过对 聊天日志分析, 可以找出用户兴趣点...., 输出自然语言回应 ? , 内部函数即是基于当前对话状态 ? 来选择一个更为合适action伴随着自然语言表示来回应用户. ? 为产品知识库, 也就是一堆三元组 ? 组成集合, ?...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 ? 意图 如果 ? , 不是Session-Aware意图, 则保持 ? 不改变 如果 ?..., Session-Aware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, ? 如果当前话语产品类别被确认为储存在 ?...前瞻性提问 这个动作会在满足三个条件时候触发: 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信息等。...领域知识入库 该过程主要目的:将原始知识库分拆为若干知识点,并生成与之对应字典: key 知识点 Embedding 之后生成向量 value 知识点原始记录 该字典作用是用户提问时,通过...这里提供一个在 NBA2K Online2 中实现方式: 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。...基于用户请求 user_query 触发本地搜索,获得答案 search result 将答案以 system role 身份插入 conversation history 中,要求对于用户发出请求...所以如果仅通过一个问题要求比较三人打法差异,无法在 Redis 中直接匹配命中

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美团推荐算法实践

尤其近些年来,随着电子商务兴起,用户并非一定是带着明确购买意图去浏览,很多时候去“逛”,这种情景下解决信息过载,理解用户意图,为用户推送个性化结果,推荐系统便是一种比较好选择。...负反馈数据反映了当前结果可能在某些方面不能满足用户需求,因此在后续候选集触发过程中需要考虑对特定因素进行过滤或者降权,降低负面因素再次出现几率,提高用户体验;同时在重排序模型训练中,负反馈数据可以作为不可多得负例参与模型训练...它基本思想如果两个实体与另外相似实体有相关关系,那它们也是相似的,即相似性可以传播。...当用户再次到达我们推荐展位时,我们根据用户之前产生先验行为理解并识别用户真正意图,将符合用户意图相关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一个加性模型,很多个Grove组成,不同Grove之间进行bagging得出最后预测结果,由此可以减小过拟合影响。 ?

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美团推荐算法实践

尤其近些年来,随着电子商务兴起,用户并非一定是带着明确购买意图去浏览,很多时候去“逛”,这种情景下解决信息过载,理解用户意图,为用户推送个性化结果,推荐系统便是一种比较好选择。...负反馈数据反映了当前结果可能在某些方面不能满足用户需求,因此在后续候选集触发过程中需要考虑对特定因素进行过滤或者降权,降低负面因素再次出现几率,提高用户体验;同时在重排序模型训练中,负反馈数据可以作为不可多得负例参与模型训练...它基本思想如果两个实体与另外相似实体有相关关系,那它们也是相似的,即相似性可以传播。...当用户再次到达我们推荐展位时,我们根据用户之前产生先验行为理解并识别用户真正意图,将符合用户意图相关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,联系删除!

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聊天机器人中深度学习技术(引言)

目前来说生产系统更多使用基于检索模型。 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)目标创建一个针对一个输入响应。比如你收到一个用户提问然后回复一个合适答案。...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目标或意图。...这可能这些系统训练方式导致,无论在数据方面还是实际训练目标/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响应。...因为生成系统(尤其开域系统)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分类。...如果公司能够得到海量数据,那么生成模型方式可行——但是它们需要 类似微软Tay 那样使用其他技术来防止偏离主题。

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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信息过载问题,但当用户意图不明确或者很难用清晰语义表达,搜索引擎就无能为力。...负反馈数据反映了当前结果可能在某些方面不能满足用户需求,因此在后续候选集触发过程中需要考虑对特定因素进行过滤或者降权,降低负面因素再次出现几率,提高用户体验;同时在重排序模型训练中,负反馈数据可以作为不可多得负例参与模型训练...它基本思想如果两个实体与另外相似实体有相关关系,那它们也是相似的,即相似性可以传播。 ? 5....当用户再次到达我们推荐展位时,我们根据用户之前产生先验行为理解并识别用户真正意图,将符合用户意图相关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。...目前我们使用方法集成了调制和分级两种融合方法,不同算法根据历史效果表现给定不同候选集构成比例,同时优先采用效果好算法触发如果候选集不够大,再采用效果次之算法触发,依此类推。

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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信息过载问题,但当用户意图不明确或者很难用清晰语义表达,搜索引擎就无能为力。...2、负反馈数据反映了当前结果可能在某些方面不能满足用户需求,因此在后续候选集触发过程中需要考虑对特定因素进行过滤或者降权,降低负面因素再次出现几率,提高用户体验;同时在重排序模型训练中,负反馈数据可以作为不可多得负例参与模型训练...它基本思想如果两个实体与另外相似实体有相关关系,那它们也是相似的,即相似性可以传播。 ? 5....当用户再次到达我们推荐展位时,我们根据用户之前产生先验行为理解并识别用户真正意图,将符合用户意图相关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。...目前我们使用方法集成了调制和分级两种融合方法,不同算法根据历史效果表现给定不同候选集构成比例,同时优先采用效果好算法触发如果候选集不够大,再采用效果次之算法触发,依此类推。

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业界 | 思必驰推出启发式对话系统,关注知识传播会话精灵

这一系统最大特点基于复杂结构知识库进行启发式对话,即通过提问规划整个问答主题变化。 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槽位(Slot)确定用户结构化意图,从问句抽取实体也会填补到对应槽位中。随后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。...解析完语义可确定对应意图和话题,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信息,系统会在对话中慢慢引导到那样的话题。」 完成这样对话引导,首要问题就是理解用户提问。...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回答。

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每天打电话提醒你拿快递,也许是这个AI语音助手……

语音识别的输入语音,输出文本;对话理解根据用户自然语言文本以及其他一些特征做多模态用户意图识别;对话管理根据用户意图做对话状态追踪,然后确定对话策略;对话生成模块可以用问答模版/半检索/纯生成等做法进行话术生成和拼接...其中 ASR 和 TTS 达摩院智能语音实验室提供技术,与阿里小蜜团队一起合作完成。 机器之心:语音识别模块效果有哪些衡量指标吗? 目前 ASR 在特定垂类准确率可以做到 95% 以上。...之所以强调垂类,由于声学模型将声音翻译成特定音节,会受到地域,特定领域专业术语等影响,语言模型也会受到专业术语影响。...一个显式意图例子用户明确地打断了机器人:表达了不想继续听下去。...传统对话管理模块通常有两种模式,一根据规则,规则匹配到了什么就说什么;二根据槽位完成情况,缺少什么状态就继续对该槽位提问

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Prompt工程

这里演示一些示例目前仅适用于我们最强大模型gpt-4。一般来说,如果您发现一个模型在某项任务上失败了,并且有一个更强大模型可用,那么值得尝试使用更强大模型再次尝试。...您还可以探索一些示例提示,展示了我们模型能力:获得更好结果六种策略编写清晰指导说明这些模型无法读取您思维。如果输出太长,要求简洁回复。如果输出太简单,要求专家级写作。...如果您不喜欢格式,演示您希望看到格式。模型需要猜测您意图越少,您获得所需结果可能性就越大。...策略:使用意图分类来识别用户查询最相关指令对于需要非常长对话对话应用程序,对之前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...内心独白一种可以用来缓解这个问题战术。内心独白想法指示模型将意图隐藏用户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,只有一部分输出可见。...

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关于ChatGPT八个技术问题猜想

作为一个对话系统,ChatGPT 让用户自然提问便可实现从理解到生成各种任务,而且性能在开放领域几乎都达到了当前最佳水平,很多任务超越了针对特定任务单独设计模型,并且在代码编程领域表现卓越。...具体而言,自然语言理解能力(尤其用户意图理解能力)十分突出,无论问答、聊天、分类、摘要、翻译等任务,尽管回复不一定完全正确,但是几乎都能够领会用户意图,理解能力远超预期。...2020 年 GPT-3 虽然拥有了通用能力雏形,但是需要精心设计提示语来触发相应功能,而 ChatGPT 允许用户采用非常自然提问就可以准确识别意图完成各种功能。...传统方法往往先进行用户意图识别,再针对不同意图调用相应功能处理模块,例如通过用户数据识别出摘要或翻译意图,再调用文本摘要或机器翻译模型。...或者采用触发机制,当多个用户提交相同或相似反馈时触发模型参数更新,从而增强模型动态学习能力。

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