用连线将“查询城市”和“查天气”连接起来。 步骤4：新建对话回复节点（分支1） 添加对话回复节点，用于分支1呈现查询结果。 在左上角节点列表中，拖拽“对话回复”节点到中间空白区域，同时界面右侧展开“对话回复”页签。 设置节点名称为“查询结果”，及通过插入槽位和插入变量设置机器人回复内容。 在输入框中填充槽

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chat_history_id 是 String 对话历史ID。获取方式：【对话管理】-【对话历史】中的【对话ID】，即为【对话问题】所对应的【对话ID】 最小长度：1 最大长度：64 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 接

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创建对话链接 功能介绍 该接口用于创建对话链接。 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v1/{project_id}/digital-human-chat/create-dialog-url 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id 是

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配置意图 配置对话流程（可选） 在智能问答机器人中，配置一个灵活好用的多轮对话流程，需要投入大量的时间和人力。但是一个图形化对话流程图可以大大提高智能对话系统配置的效率，提升多轮对话的效果，降低开发者的配置成本。因此，对话机器人服务提供对话流程功能，用流程图的方式，模拟真实的对话场景，来完成灵活的多轮对话功能。

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数据工程、模型构建、部署落地。AI开发并不是一个单向的流水线作业，在开发的过程中，会根据数据和模型结果进行多轮的实验迭代。算法工程师会根据数据特征以及数据的标签做多样化的数据处理以及多种模型优化，以获得在已有的数据集上更好的模型效果。传统的模型交付会直接在实验迭代结束后以输出的模

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SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用必须发送每一个查询到数据库服务器、等待它被处理、接收并处理结果、做一些计算，然后发送更多查询给服务器。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上，所有这些会引起进程间通信并且将带来网络负担。

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SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用对于每一个查询都要执行以下过程：发送查询到数据库服务器、等待查询被接收、接收并处理结果、进行相关计算、然后发送更多查询给服务器。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上，那么这个过程还会引起进程间通信并且将带来网络负担。

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SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用对于每一个查询都要执行以下过程：发送查询到数据库服务器、等待查询被接收、接收并处理结果、进行相关计算、然后发送更多查询给服务器。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上，那么这个过程还会引起进程间通信并且将带来网络负担。

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SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 客户端应用对于每一个查询都要执行发送查询到数据库服务器、等待查询被接收、接收并处理结果、进行相关计算、然后发送更多查询给服务器的过程。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上，那么该过程还会引起进程间通信问题并且将带来网络负担。

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SQL被大多数数据库用作查询语言。它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 客户端应用对于每一个查询都要执行发送查询到数据库服务器、等待查询被接收、接收并处理结果、进行相关计算、然后发送更多查询给服务器的过程。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上，该过程还会引起进程间通信问题并且将带来网络负担。

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表2 评测标注参数说明 参数 说明 多轮改写 用户处于多轮对话模式中时，模型会根据用户的历史问题和本轮输入问题，对本轮问题进行改写。 关键词改写 用户可以在助手中进行问答关键字的配置。在多轮改写后，会检测问题是否包含用户所定义的问答关键字。当包含时，会将问题中的关键字替换为用户所配置的替换内容。

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本节介绍Fabric服务的主要应用场景。 数据工程 高效处理大规模数据，通过并行计算加速数据处理过程，例如数据清洗、转换和聚合。 分布式机器学习 Ray支持分布式训练和调优，可以用于处理大规模数据集和模型，使得模型训练更加高效。 大模型 使用大模型实现智能对话、自动摘要、机器翻译、文本分类、图像生成等任务。

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确认学习结果 HSS学习完白名单策略关联的 服务器 后，输出的学习结果中可能存在一些特征不明显的可疑进程需要再次进行确认，您可以手动或设置系统自动将这些可疑进程确认并分类标记为可疑、恶意或可信进程。 学习结果确认方式，在创建白名单策略时可设置： “学习结果确认方式”选择的“自动确认可

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对话逻辑接口 (conversationflow) 查询对话逻辑 删除对话逻辑 更新对话逻辑 创建对话逻辑 父主题： 智能质检

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图层所需资产的资产id，外部资产信息无需填写。 约束限制： 不涉及。 取值范围： 字符长度0-64位 默认取值： 不涉及 group_id String 参数解释： 多场景素材编组。同一group_id的素材，在应用全局时共享位置信息。 约束限制： 不涉及。 取值范围： 字符长度0-64位 默认取值： 不涉及

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是否必须购买OBS才能使用对话机器人服务 智能问答机器人不依赖于OBS。 父主题： 智能问答机器人

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对话机器人服务支持js语言的SDK下载吗？ 不支持。目前对话机器人服务支持Java SDK和Python SDK，详细使用请参考SDK参考。 父主题： 产品咨询类

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SQL被大多数数据库用作查询语言，它是可移植的并且容易学习。但是每一个SQL语句必须由数据库服务器单独执行。 这意味着客户端应用对于每一个查询都要执行以下过程：发送查询到数据库服务器、等待查询被接收、接收并处理结果、进行相关计算、然后发送更多查询给服务器。如果客户端和数据库服务器不在同一台机器上，那么这个过程还会引起进程间通信问题并且将带来网络负担。

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模型。 问答模块：盘古-NLP-N2-基础功能模型 说明：该模块需要具备多轮对话能力和阅读理解能力。当前基模型已经具备了通用的多轮对话能力和阅读理解能力，可以通过指令微调进一步强化大模型在特定垂域上的多轮对话能力和阅读理解能力。 准备训练数据 本场景不涉及自监督训练，无需准备自监督数据。

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对话流程简介 在智能问答机器人中，配置一个灵活好用的多轮对话流程，需要投入大量的时间和人力。但是一个图形化对话流程图可以大大提高智能对话系统配置的效率，提升多轮对话的效果，降低开发者的配置成本。因此，对话机器人服务提供对话流程功能，用流程图的方式，模拟真实的对话场景，来完成灵活的多轮对话功能。

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"系统提示词（选填）", "history": [ ["第一轮指令（选填）", "第一轮回答（选填）"], ["第二轮指令（选填）", "第二轮回答（选填）"] ] } ] LLama-Factory ShareGPT

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