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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。
让机器像人一样自由的对话,对话机器人必然要具备连续对话的能力,即多轮对话,多轮对话不用多讲,那么什么是多轮对话状态跟踪呢(DST, dialogue state tracker | belief traker)?
2016.9.9日下午再一次参加了CVTE的C++后台开发岗的面试,面试经历了1个小时20分钟左右的时间,被问及了很多问题,很多问题也没有回答出来,自己还是存在很多知识盲点,需要潜心复习修炼,查漏补缺。手写代码也是没做好,下次一定要坚持写出来。总体来说,这场面试的难度对我来说不简单,现将回忆起的面试题与大家分享共勉。
每个方法被执行的时候,java虚拟机都会同步创建一个栈帧,栈的基本单位为栈帧,每个线程都有自已的栈,每个执行方法对应一个栈帧,也叫当前栈帧。每一个栈帧都包括了局部变量表,操作数栈,动态连接,方法返回地址和一些额外的附加信息。
任务型对话中,一般包含ASR、语义理解、多轮状态追踪、会话策略、自然语言生成(NLG)模块,那么任务型对话中都有哪些生成的方法呢?
Redis Cluster 采用虚拟哈希槽分区,所有的键根据哈希函数映射到 0 ~ 16383 整数槽内,每个key通过CRC16校验后对16384取模来决定放置哪个槽(Slot),每一个节点负责维护一部分槽以及槽所映射的键值数据。在Redis Cluster中,只有Master才拥有槽的所有权,如果是某个Master的slave,这个slave只负责槽的使用,但是没有所有权。计算公式:slot = CRC16(key) % 16383。
最新的EV3机器人主机是一个ARM的Linux系统,之前介绍过通过图形编程软件就可以来控制机器人。对于一些有创造力的玩家来说,喜欢突破束缚,解放自我,完成一些一般人做不到的事情,那么这篇文章就是写给你的,可视化的编程比较简单,但简单也就意味会束缚我们的创造力,当你想完成一个与众不同的东西时,那么枷锁就是你要首先突破的东西。那么 现在让我们开始逾越这道障碍吧。乐高已经放出了全部源码,并且搞了一个ev3dev项目,基于Debian Linux 8.0,把它刷到一个MicroSD卡上就可以把EV3主机变身全功能版
对于一个复杂的软件系统,定时器的对任务的管理和调度至关重要,通常定时器的管理已成为一个复杂系统的重要基础设施。
作为一名linux的深度用户,平常工作和学习,包括写这篇文章,都是使用的linux系统。虽然说linux系统,特别是Ubuntu发行版本,在易用性上越来越好(也可能是我使用习惯了),但问题是第三方应用不给力啊。许多app都只开发了Windows版本和Mac OS版本,比如iTunes、Office、PhotoShop。你也可以说能找到替代软件,但这些替代软件,大多数出自个人之手,在易用性和稳定性及功能上,都会差很多,不信你可以对比一下Linux下的GIMP和Windows下的photoShop。
作者:Thought Agent 社区在对话系统的设计和实现中,传统的基于 Rasa-like 框架的方法往往需要依赖于多个模块的紧密协作,例如我们在之前的文章中提到的基于大模型(LLM)构建的任务型对话 Agent,Thought Agent,其由自然语言理解(NLU)、对话管理(DM)和对话策略(DP)等模块共同协作组成。这种模块化的设计虽然在理论上具有灵活性,但在实践中却带来了诸多挑战,尤其是在系统集成、错误传播、维护更新以及开发门槛等方面。
设计语音技能跟软件开发一样集体协作完成,本文主要讨论,产品经理在业务各阶段开发中,应该处理的任务。
看着这个标题我就想笑,原来的标题是,如何做好多轮对话管理,然后我就默默的加了个引号,用于断句。
本来笔者对DotNet的Hashtable及Dictionary认识一直集中在使用上,一个直接用object 一个可以用泛型,以前也只大概看过Hashtable的实现。最近查MSDN时发现有建议开发者使用Dictionary代替Hashtable的描述,出于好奇测试了Hashtable及Dictionary读写性能,发现无论读还是写Dictionary都大幅领先Hashtable,然后就花时间整理了Dictionary操作逻辑试图找到这种性能提升的原因(最后会发现实现上的差异带来的性能明显提升也算的上是理所当然)。下文实际是介绍的Dictionary的实现(调试中使用的源是corefx 3.1),其中穿插着对比了Hashtable的实现逻辑。
3主3从Redis集群扩缩容 使用主从时需要避免主与从在同一物理机, 否则当一对主从挂机后, 对应数据不可使用 一. 构建 1. 创建6个Redis容器实例 docker run -d --name redis-node-1 --net host --privileged=true -v /opt/redis/share/redis-node-1:/data redis --cluster-enabled yes --appendonly yes --port 6381 docker run -d --na
平日里研究各种各样的语音助手,输出各种类型的调研分析报告,以培养自己的业务敏锐度,同时也研究各种框架型知识以丰富自己的知识库。
Linux 内核通常会使用 定时器 来做一些延时的操作,比如常用的 sleep() 系统调用就是使用定时器来实现的。
George Varghese 和 Tony Lauck 1996 年的论文:Hashed and Hierarchical Timing Wheels: data structures to efficiently implement a timer facility提出了一种定时轮的方式来管理和维护大量的Timer调度算法.Linux 内核中的定时器采用的就是这个方案。
环形缓冲区通常有一个读指针和一个写指针。读指针指向环形缓冲区中可读的数据,写指针指向环形缓冲区中可写的缓冲区。通过移动读指针和写指针就可以实现缓冲区的数据读取和写入。在通常情况下,环形缓冲区的读用户仅仅会影响读指针,而写用户仅仅会影响写指针。如果仅仅有一个读用户和一个写用户,那么不需要添加互斥保护机制就可以保证数据的正确性。如果有多个读写用户访问环形缓冲区,那么必须添加互斥保护机制来确保多个用户互斥访问环形缓冲区。
接着上篇文章继续讲解,前面一个linux服务器已经有了8001和8004节点,现在继续新增两个linux服务器,并且分别加上两个节点。
Redis 缓存因其访问性能高、可靠性更高,作为缓存工具在各大互联网公司中广泛使用。今天我们就来看看Redis Cluster 的实现原理。
前几天分享了一个使用C#开发的串口上位机,那么今天教你如何100行QT代码实现一个串口上位机。如果你学习过C++,那么使用QT开发软件,就不是什么大问题了,QT很多时候使用在linux上。所以使用QT开发还是挺不过的选择,QT兼容Linux和Windows,跨平台语言。话不多说,接下来说说他是怎么实现的。首先直接上软件效果图(温馨提示:代码没写完,哪有脸睡觉)。
集群(cluster)是Redis提供的分布式数据库解决方案,集群通过分片(sharding)来进行数据共享,并提供数据复制(replication)和故障转移(failover)等功能。下面介绍下Cluster的执行流程。
输入经过ASR输出的语句,将其转换为语义表示,如frame形式,包含intent和多个槽位,如订票系统中的:speechActType,departureCity,destinationCity,更多信息见:http://t.cn/RQfkTPP
Codis使用Go语言开发,它是一个代理中间件,和Redis一样也使用Redis协议对外提供服务,当客户端向Codis发送指令时,Codis负责将指令转发到后面的Redis实例来执行,并将结果返回给客户端
1 什么是任务型机器人 任务型机器人指特定条件下提供信息或服务的机器人。通常情况下是为了满足带有明确目的的用户,例如查流量,查话费,订餐,订票,咨询等任务型场景。由于用户的需求较为复杂,通常情况下需分多轮互动,用户也可能在对话过程中不断修改与完善自己的需求,任务型机器人需要通过询问、澄清和确认来帮助用户明确目的。 2 任务型机器人的组成 任务型机器人核心模块主要包括三部分: 1. 自然语言理解模块—— Language Understanding 2. 对话管理模块——
我们经常谈到的移动互联网是与智能手机密不可分的,iPhone 这样的智能手机改变了人们使用手机的交互方式——由功能机(feature phone)的按键式交互变成了触控式交互。对于开发者而言, 意味着嵌入式应用框架的转变,详情可以参考《探索嵌入式应用框架(EAF)》。
在此期间,头脑风暴大概了100多个想法,推演细化期间拍死一半,开发过程中又夭折一半,最终交付到客户手上的对话技能已经超过了20多个。
数据量达到⼀定程度写数据量也会很⼤,容易造成缓冲区溢出,造成从节点⽆限的进⾏全量复制导
在前面的文章,已经写过redis主从架构和redis哨兵架构了,那么本文介绍的是redis集群架构,redis集群是当前大型互联网公司常用的架构模式了,由于它的强大高效而又便捷的功能,得到了广泛的使用。
在我们原始的集群基础上,我们决定增加一台主节点(8007)和一台从节点(8008),这样新增的节点将会在下图中以虚线框的形式显示在集群中。
1.有一个数据A = [a_1,a_2,a_3.....a_n],n的大小不定,请设计算法将A中的所有数据组合进行输出
最近处理的数据越来越复杂,互联网上很火的Hadoop久闻盛名,想去学习一下。按照网上的例子配置了一番,老是出错误。但是正因为这个错误,才引发出对Hadoop集群管理的话题。
假设目前有一后端接口GET /userinfo/100,实际数据库内也只有最大ID为100的用户。
SDIO-Wifi模块是基于SDIO接口的符合WiFi无线网络标准的嵌入式模块,内置无线网络协议IEEE802.11协议栈以及TCP/IP协议栈,能够实现用户主平台数据通过SDIO口到无线网络之间的转换。SDIO具有传输数据快,兼容SD、MMC接口等特点。
原文链接:https://blog.csdn.net/w464960660/article/details/129127589
Redis-Sentinel是redis官方推荐的高可用性解决方案, 当用redis作master-slave的高可用时,如果master本身宕机,redis本身或者客户端都没有实现主从切换的功能。
集群是Redis提供的分布式数据库方案,集群通过分片进行数据共享,并提供复制和故障转移功能
这个服务的使用也是比较简单,cron服务都是使用crontab 命令来进行设定计划任务的
本学期的3-5周,我们进行了为期3周的专业实习,本次实习的内容是程控交换和光纤传输,实习地点是云塘校区理科楼B304程控交换实验室。 实习的形式是老师讲述理论知识,然后同学分组参观设备,将老师所讲的理论知识应用到实际中。在老师指导下,了解程控交换机及其工作原理,光纤传输设备以及其工作原理。同时进行了包括对华为C&C08交换机相关操作,对程控交换机的设置,了解光纤传输设备OSN2000、Metrolo1000维护终端,认识各个设备的基本结构及构造,认识设备中的单板,了解各个单板的作用,实现对传输设备的维护和管理。
本文的重点将介绍传统算法框架中语言理解模块的意图与槽位的联合模型。
如果网管需要主动监测CPU使用率,可通过OID:1.3.6.1.4.1.2011.5.25.31.1.1.1.1.5获取。
正如人们在各种日常活动中存在着形形色色的代理机制一样,在计算机科学领域,代理机制乃是解决各种复杂难解问题的基本途径之一。
Windows开发环境:Windows 7 64bit、Windows 10 64bit
redis 的复制分为两部分操作 同步(SYNC)和 命令传播(command propagate)
Slot 机制,大白话,就是分片机制。可以把时间或空间分成一个个槽,通过一定算法使用这些槽的机制。
在一些高并发+大数据量的场景中,经常会用到redis的cluster集群模式,此篇文章对redis的客户端jedis、jediscluster进行讲解,主要讲明白以下几个问题:
对于分布式系统而言,整个集群处理请求的效率和存储容量,往往取决于集群中响应最慢或存储增长最快的节点。所以在系统设计和容量规划时,我们尽量保障集群中各节点的“数据和请求分布均衡“。但在实际生产系统中,出现数据容量和请求倾斜(类似Data Skew)问题是比较常见的。
Redis本身的QPS已经很高了,但是如果在一些并发量非常高的情况下,性能还是会受到影响。这个时候我们希望有更多的Redis服务来完成工作。
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