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    三面字节总结:Spark+hadoop+数据仓+Flink+kafka 资料一应俱全!

    从时间节点上来看,每年的 3月、4月是一年中求职跳槽的黄金季! 最近也收到很多小伙伴的后台留言 “有没有大数据学习资源,进阶学习路线,PDF,电子书,面试文档等等...” 一系列问题,这篇文章等于是针对以上的问题统一做回答了。 肝了一周,做了一些资源筛选,依照自己的学习经验和相关的资料做个整理,把一些我看过的精品视频,技术书籍,学习路线,面试文档等资源一并打包好分享给大家,质量都非常高!! 划重点:建议大家都保存一份!!学完之后不论是 找工作、厂内晋升、还是 跳槽涨薪 都不在话下! 一共分为 5 大板块组成

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    人工智能,应该如何测试?(七)大模型客服系统测试

    我们在生活中应该多多少少接触过对话机器人,比如我们都知道很多客服其实都是机器人先档在前面回答用户问题的, 有些机器人有相当程度的知识储备, 比如你去买了一辆车, 然后想咨询客服这辆车的保险的细节。 你就会问: 请问车的每年的保险费是多少钱。 但很多时候不同的车型,年份等其他细节会决定了保险费的价格。这时候机器人要通过问询的形式收集这些信息(我们管这些信息叫词槽),所以机器人要先识别用户的意图, 然后识别为了回答这个问题还缺少的哪些关键词槽(就是信息),然后通过反复的询问和澄清收集这些信息后, 才能回答问题。 或者用户向机器人提一个很专业的问题, 比如询问《某个车型如何更换刹车油》,这就要求机器人有相当的知识储备, 很多时候它不能是随便一个搜索引擎搜出来的答案,而是根据客户企业内严格的操作手册提炼而来的。 所以大家知道了吧, 一个企业级的对话机器人不是说随便拿一个类似 GPT 这样的模型扔进去就可以的(GPT 只能当面向 C 端用户来用,企业的对话机器人或者客服机器人必须要有这个企业的专业知识), 所以我们需要有相当的专业领域的知识引擎的构建才可以。

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