掌握对话沟通，语境为王。 我们将使用Tensorflow构建一个聊天机器人框架，向大家示范如何实现上下文的语境处理。 有没有想过为什么大多数聊天机器人缺乏会话语境？ 我们将创建一个聊天机器人框架，为一
想掌握对话沟通，语境为王。 我们将使用Tensorflow构建一个聊天机器人框架，向大家示范如何实现上下文的语境处理。 有没有想过为什么大多数聊天机器人缺乏会话语境？ 我们将创建一个聊天机器人框架，为
早期闲聊机器人主要是通过模板实现，也就是规则，比较有代表性的语言是AIML，即人工智能标记语言，是一种基于XML的方言。
这几天更新升级了一下java编码神器IDEA，升级完进行日常开发，可能是以前用的IDEA版本比较老旧，升级之后发现之前的日常写法有了个warning提醒。来看图：
“想不想开发一款自己的聊天机器人？” “我也可以吗？神马AI，机器学习，DNN……我都不懂啊” “没关系，其实真的没有那么复杂——掌握方法和工具的话，一天时间就够了……” ---- 举个例子：淘宝小助手 小明业余时间开了一家淘宝店，他是店里唯一的工作人员。白天要上班，晚上不敢熬夜，总是因为错过回复用户消息而丢单。 要是有个客服机器人就好了——小明向好友程序员小刚提出了自己的想法。 小刚问：一般用户都问你什么问题？小明总结了一下，大概有以下4类问题：1. 包邮吗？2. 打折吗？3. 是专柜正品吗？4. 其他
人类自诞生以来就伴随着各种信息的生产和获取，如今这个信息爆炸的 DT 时代，人们更是被各种信息所包围。我们知道，人获取信息的方式主要有被动获取和主动获取两种，其中被动获取就是推荐的方式、主动获取就是搜索的方式。 获取信息是人类认知世界、生存发展的刚需，搜索就是最明确的一种方式，其体现的动作就是“出去找”，找食物、找地点等，到了互联网时代，搜索引擎（Search Engine）就是满足找信息这个需求的最好工具，你输入想要找的内容（即在搜索框里输入查询词，或称为 Query），搜索引擎快速的给你最好的结果，
本章的内容主要是想探讨我们在进行 Spring 开发过程当中，关于依赖注入的几个知识点。感兴趣的读者可以先看下以下问题：
本章的内容主要是想探讨我们在进行Spring 开发过程当中，关于依赖注入的几个知识点。感兴趣的读者可以先看下以下问题：
元凌峰，携程平台中心 AI 研发部资深算法工程师，负责携程智能客服算法研发，对 Chatbot 相关的 NLP 算法和推荐排序等算法感兴趣。2015年硕士毕业于上海交通大学图像模式研究所，后加入携程负责实时用户意图和小诗机等项目。
关于领域驱动设计 这篇文章参考了Eric Evans《领域驱动设计》一书以及Jimmy Nilsson《以C# .NET为例运用领域驱动设计和模式》，二者详细描述了领域驱动设计的核心概念、技术和模式。在某些情况下，直接使用这些书的措辞是有意义的，并且我认为Eric Evans和Jimmy Nilsson也允许我们这么做。 尽管将方法本身呈现出来是很有用的,但是仅仅对方法进行描述，DDD的许多微妙之处就会消失。这些方法应该是你的工具，而不是你束缚你的规则。它们是为设计而生的语言，在团队内沟通创意和模型十分有益
默认情况下，Sentinel会将controller中的方法作为被保护资源，Sentinel中的资源用Entry来表示。
👋 你好，我是 Lorin 洛林，一位 Java 后端技术开发者！座右铭：Technology has the power to make the world a better place.
你是否曾经想过，当你在 Intellij IDEA 中输入一个段代码时，GitHub 是如何给你返回相关的结果的？其实，这背后的秘密就是围绕 Prompt 生成而构建的架构设计。
作者：蒙 康 编辑：王抒伟 笔者在最近的研究中发现了一篇非常好的有关对话系统的论文，《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers》，论文来自于京东数据团队，论文引用了近124篇论文，是一篇综合全面的介绍对话系统的文章，可谓是诚意满满，今天我们将其重点进行解读，以飨读者。 前言 1 拥有一个虚拟助理或一个拥有足够智能的聊天伙伴系统似乎是虚幻的，而且可能只在科幻电影中存在很长一段时间。近年来，人机对话因其潜在的潜力和诱人的商业
ERNIE-Bot 4.0的提示词格式并没有特定的规定，但根据一般的自然语言处理最佳实践，以下是一个建议的提示词格式：
通过将复杂的对象（例如文本、图像或声音）转换为数值向量，并在多维空间中进行相似性搜索，它能够实现高效的查询匹配和推荐。
导读：目前为止 IT 产业经历了六次浪潮，分别为：大型机时代，小型机时代，个人电脑时代，桌面互联网时代，移动互联网时代和 AIOT 时代。在这些时代背后可以发现是人机交互方式的变化：从鼠键交互，到触控交互，再到语音智能交互，可以看到人机交互的方式在向更自然更直接化的方式演进。今天会和大家分享基于知识图谱的问答在美团智能交互场景中的应用和演进。
UI的未来将基于自然语言还是虚拟和增强现实？对自然语言的全面理解，就目前而言是不可能达到的（并且在以后的几年也几乎不可能）。虚拟现实迫使用户与现实完全隔离，这有时让人难以接受。AR是与相现实融合的GUI的变体，通常不被看作是一种UI。用户界面起源于感官和思维等人性化的东西。也就是说，二元论体现在命令行用户界面与图形用户界面之间，并可以在未来继续作为自然语言用户界面与虚拟和增强现实用户界面。还有其他可能吗？我们还需要其他的用户界面吗？
在人工智能的快速发展中，任务型对话 Agent 正成为提升用户体验和工作效率的关键技术。这类系统通过自然语言交互，专注于高效执行特定任务，如预订酒店或查询天气。尽管市场上的开源框架如 Rasa 和 Microsoft Bot Framework 在对话理解和管理方面已经取得了不错的进展，但仍存在一定的局限性，包括对大量领域数据的依赖、对固定模板的依赖，以及在个性化服务和复杂任务处理方面的不足。大型语言模型（LLM）的兴起为任务型对话 Agent 的设计和开发带来了新机遇。LLM 强大的语言理解和生成能力，能够有效提高对话系统的准确性和用户体验。得益于这些特点，我们有机会进一步简化任务型对话 Agent 的开发流程，并显著提高开发效率。本文将重点介绍由 Gluon Meson 平台孵化的创新框架——Thought Agent，探讨如何利用大型语言模型来设计和实现任务型对话 Agent 。该框架已在一家大型银行的智能对话 Agent 项目中得到成功应用。本文旨在为读者提供新的视角，帮助快速构建以 LLM 为辅助的任务型 Agent。
自然语言处理（NLP Natural Language Processing）是一种专业分析人类语言的人工智能。就是在机器语⾔和⼈类语言之间沟通的桥梁，以实现人机交流的目的。 在人工智能出现之前，机器智能处理结构化的数据（例如Excel里的数据）。但是网络中 大部分的数据都是非结构化的，例如：文章、图片、音频、视频... 在非结构数据中，文本的数量是最多的，他虽然没有图片和视频占用的空间大，但是他的 信息量是最大的。 为了能够分析和利用这些文本信息，我们就需要利用NLP技术，让机器理解这些文本信息，并加以利用。
机器之心报道 编辑：Panda 用最少的人类监督，从零实现原则驱动的大语言模型的自对齐，IBM 研究院淦创团队在这方面取得了新的成果。他们的结果表明，仅仅通过不到300行的人工标注，他们的方法（即SELF-ALIGN）便能让一个65B的LLaMA基础语言模型在TruthfulQA上超越GPT-4。 大语言模型（LLM）除了性能强大之外，可靠且符合道德伦理也至关重要。为了确保大语言模型实现这些目标，需要它们的输出与人类的意图保持一致。我们通常把这个任务称为对齐（alignment）。 为了满足这一需求，Cha
本期是 Swift 编辑组整理周报的第四十二期，每个模块已初步成型。各位读者如果有好的提议，欢迎在文末留言。
IntelliJ IDEA 2022.3 正式发布，在新版本中，开发者可以通过设置切换到新 UI，即可预览新的 IDE 外观。此版本引入了一个新的 Settings Sync（设置同步）解决方案，用于同步和备份自定义用户设置。此外，新版本的 IDE 还具有以下多项其他改进和升级。
ACL是计算语言学和自然语言处理领域最重要的顶级国际会议，该会议由国际计算语言学协会组织，每年举办一次。据谷歌学术计算语言学刊物指标显示，ACL影响力位列第一，是CCF-A类推荐会议。美团技术团队共有7篇论文（其中6篇长文，1篇短文）被ACL 2021接收，这些论文是美团技术团队在事件抽取、实体识别、意图识别、新槽位发现、无监督句子表示、语义解析、文档检索等自然语言处理任务上的一些前沿探索及应用。
Claude背后厂商Anthropic发现，随着窗口长度的不断增加，大模型的“越狱”现象开始死灰复燃。
从文档中获取的句子片段的嵌入可以作为该文档的提取摘要方面，并可能加速搜索，特别是当用户输入是一个句子片段时。这些片段嵌入不仅比传统的文本匹配系统产生更高质量的结果,也是问题的内在驱动的搜索方法。现代向量化表示挑战创建有效的文档嵌入,捕捉所有类型的文档,使其通过使用嵌入在文档级别进行搜索。
本期爱奇艺技术沙龙《语音和语言技术在自然交互中的实践》主题中，邀请了来自爱奇艺、小米等的嘉宾为大家分享了关于语音技术方面的创新以及该技术在应用方面的实践，本期沙龙的干货分享我们会陆续发布，首先跟大家分享的是爱奇艺HomeAI智能语音交互系统及在语音交互系统的相关实践，以下为演讲实录。
【AI100 导读】虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快，现在也变得越来越重要。假如这些聊天机器人可以为广大用户带来便利，满足他们的期望，那么聊天机器人将会不可或缺。Google、Facebook、Microsoft、 IBM 以及 Amazon 等的科技巨头已经越来越看重聊天机器人了。本篇文章是对当下已经创建了聊天机器人的各个平台的分析。 虽然聊天机器人行业目前仍然处在起步阶段，但是其发展速度却非常快。最开始聊天机器人似乎只是一个噱头或者是营销策略，但是现在却变得日益重要，成为人
现有的方法通常将以前的对话状态与对话历史连接作为编码器的输入。它们依赖于编码器的自我注意机制来连接其中的 token。然而，编码器可能会注意到虚假的联系，从而导致错误的推断。
1. 单词含义的表示 我们如何表示一个单词的意思 下面是意思的定义： 用词语，语句表示的想法或观点 人们使用词汇，符号来表达的想法 在一篇文章和艺术品表达的观点 最常见的意思语言学表现形式： 符号⟺
正则表达式只能使用终结符(字母表中的字符)，因而很容易变得复杂又难懂，实际中，经常使用正则描述，正则描述允许使用非终结符定义表达式，很像EBNF，但是它限制在未完全定义之前，不能使用非终结符，也就是说不允许递归或自嵌套。
Java面试指南网站：javaguide.cn 出品 | OSC开源社区（ID：oschina2013)
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能（AI）生态领域相关的技术 - AI Prompt ，即 “人工智能提示词” 。
从 ChatGPT 最初发布算起，虽然大模型的热潮已经持续了一年多，但大部分时间依然停留在学术前沿和技术创新层面，深入具体场景实现产业价值的案例并不多见。
机器之心专栏 作者：杨志明、王泳、毛金涛 本文作者是中科院 NLP 博士，深思考人工智能机器人科技 ideepwise 的首席架构师/CEO 杨志明博士，首席机器学习科学家王泳博士，NLP 算法科学家毛金涛博士。2017 年 9 月 16 日，深思考人工智能团队取得了 SMP2017-ECDT（人机对话技术评测）特定域任务型人机对话评测（特定垂直领域多轮人机交互）全国第一名。本文由深思考人工智能核心团队揭秘如何实现人机多轮交互技术的突破以及对应用的意义。 图灵测试（The Turing test）由艾伦
前面学习Activity时己经多次使用了 Intent，当一个Activity需要启动另一个Activity时， 程序并没有直接告诉系统要启动哪个Activity，而是通过Intent来表达自己的意图：需要启动哪个Activity。 Intent不仅是封装Android应用程序需要启动某个组件的“意图”，还是应用程序组件之间通信的重要媒介。本节开始来学习Intent的使用。 一、Intent介绍 Intent最常见的用途是绑定应用程序组件，并在应用程序之间进行通信。尽管 Intent
规则宏mbe即是由macro_rules!宏所定义的宏。它的英文全称是Macro By Example。相比近乎“徒手攀岩”的Cpp模板·元编程，rustc提供了有限的编译时宏代码检查功能（名曰：Mixed Hygiene宏的混合保健）。因为rust宏代码·被展开于·编译过程中的语法分析阶段（请见下图），所以rustc相较于g++/gcc拥有更多可用作“代码静态分析”的信息。
智能问答 (Intelligent Question Answering, IQA) 是自然语言处理（NLP）中的一个核心子领域，旨在设计和开发可以解析、理解并回答用户提出的自然语言问题的系统。这些系统的目标不仅仅是返回与问题相关的文本，而是提供精确、凝练且直接的答案。
有三种内建的数据源类型（也就是 type=”[UNPOOLED|POOLED|JNDI]”）： UNPOOLED 这个数据源的实现只是每次被请求时打开和关闭连接。虽然有一点慢，它对在及时可用连接方面没有性能要求的简单应用程序是一个很好的选择。UNPOOLED 类型的数据源仅仅需要配置以下 5 种属性：
本文介绍了RAG以及RAG pipeline的整个流程，包括请求转换、路由和请求构造、索引和检索、生成和评估等，其中引用了大量有价值的论文。
【导读】自然语言对话系统正在覆盖越来越多的生活和服务场景，同时，自然语言对话的理解能力和对精细知识的对话召回率在技术上仍有很大挑战。
打造 特定领域知识(Domain-specific Knowledge) 问答 系统，具体需求有：
机器之心报道 机器之心编辑部 PRESTO–一个多语言数据集，用于解析现实的面向任务的对话。 虚拟助理正日益融入我们的日常生活。它们可以帮助我们完成很多事情：从设置闹钟到在地图导航，甚至可以帮助残疾人更容易地管理他们的家。随着我们使用这些助手，我们也越来越习惯于使用自然语言来完成那些我们曾经用手完成的任务。 构建强大虚拟助理所面临的最大挑战之一是确定用户想要什么，以及完成这些任务需要哪些信息。在自然语言处理（NLP）的相关文献中，这件事被定义为一个面向特定任务的对话解析任务，其中给定的对话需要由系统解析，以
对于从事数据科学和人工智能领域的人们来说，Python 是大家的首选编程语言。根据最近的一项调查，27% 的程序员开发职位要求掌握 Python 语言，今年年初这一数字还只是 18.5%。
作者：Omkar Prabhune 翻译：方星轩 校对：王雨桐 本文约2800字，建议阅读5分钟本文作者从聊天机器人的种类、用途以及架构等角度介绍目前的聊天机器人技术，并在文末分享了一些聊天机器人行业的例子。 标签：聊天机器人，神经网络，自然语言处理NLP 本文将详细介绍聊天机器人的类型、它们的开发以及背后原理。 首先让我们先了解一些基础知识。聊天机器人（对话式 AI）是一种自动化程序，可通过文本消息、语音聊天来模拟人类对话。它根据大量输入和自然语言处理 (NLP) 学习如何做到这一点。 今天的聊天机器人在
@Resource的作用相当于@Autowired，只不过@Autowired按byType自动注入，而@Resource默认按 byName自动注入罢了。@Resource有两个属性是比较重要的，分是name和type，Spring将@Resource注解的name属性解析为bean的名字，而type属性则解析为bean的类型。所以如果使用name属性，则使用byName的自动注入策略，而使用type属性时则使用byType自动注入策略。如果既不指定name也不指定type属性，这时将通过反射机制使用byName自动注入策略。 @Resource装配顺序 1. 如果同时指定了name和type，则从Spring上下文中找到唯一匹配的bean进行装配，找不到则抛出异常 2. 如果指定了name，则从上下文中查找名称（id）匹配的bean进行装配，找不到则抛出异常 3. 如果指定了type，则从上下文中找到类型匹配的唯一bean进行装配，找不到或者找到多个，都会抛出异常 4. 如果既没有指定name，又没有指定type，则自动按照byName方式进行装配；如果没有匹配，则回退为一个原始类型进行匹配，如果匹配则自动装配；
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