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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更新对话规则 场景描述 更新对话规则。 接口方法 POST 接口URI https:// 域名 /apiaccess/C CS QM/rest/ccisqm/v1/conversation-rules/updateRule，例如域名是service.besclouds.com 请求说明 表1

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删除对话规则 场景描述 根据ID删除对话规则。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/conversation-rules/deleteRule，例如域名是service.besclouds.com 请求说明

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是否必选 说明 1.1 flow_name string(128) True 对话逻辑名称 1.2 min number True 对话逻辑重复出现次数 1.3 expression string True 对话逻辑中的话术之间的逻辑关系表达式，例如must a9d7d3ce37ec4

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创建对话规则 场景描述 创建对话规则。 接口方法 POST 接口URI https://域名/apiaccess/CCSQM/rest/ccisqm/v1/conversation-rules/addRule，例如域名是service.besclouds.com 请求说明 表1 请求头参数

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对话体验 单击页面下方“对话体验”，右侧展开“对话体验”页签。 在输入框中输入“查天气”、“查北京天气”，对话结果如下图所示。 图1 对话体验 父主题： 基于对话流程创建“查天气”技能

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删除对话历史 功能介绍 根据指定ID，删除对应的对话历史。 URI DELETE /v1/koosearch/chat-history/{chat_history_id} 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 chat_history_id 是 String 对话历史ID

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创建简单对话 创建技能 配置意图 父主题： 技能管理

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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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检测对话流程 对话流程配置后，单击按钮可检测当前流程是否有错误。对话流程在训练发布前，一定要经过检测。 如果检测结果为黄色或红色，鼠标悬浮在检测按钮右侧的检测结果图标上，配置有问题的节点会高亮显示。 当检测结果图标是绿色，表示流程图检测通过。 当检测结果图标是黄色，表示流程图存在

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对话体验 在配置完问答语料、词典和模型训练后，您可以通过对话体验的方式直接调用对话机器人，为您的客户提供问答服务。 对于一个新建的问答机器人，在问答语料导入完成后，就可以通过对话体验界面进行对话。 进入对话机器人服务管理控制台，在左侧菜单栏中选择“智能问答机器人”。在机器人列表中

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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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"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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产品优势 预置多，数据工程“易” ModelArts Studio大模型开发平台预置多种数据处理AI算子，多种标注工具，满足用户多任务多场景需求，提高开发/标注效率>10X。 0代码，模型开发“简” ModelArts Studio大模型开发平台预置盘古系列预训练大模型，支持快速

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2）、"messages"中的元素始终为奇数，单轮对话时为1，多轮对话时为3、5、7、... 如上述示例，message[0]["content"]是第一轮的query，message[1]["content"]是第一轮的answer，message[2]["content"]是第二轮的query /v1/

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行更新。 学习率：优化算法的参数，决定优化器在最优方向上前进步长的参数。默认0.001。 初始梯度累加和：梯度累加和用来调整学习步长。默认0.1。 ftrl：Follow The Regularized Leader 适用于处理超大规模数据的，含大量稀疏特征的在线学习的常见优化算法。

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如何配置多槽位反复填充场景？ 问题描述 要实现与机器人交互来进行订餐的话术，需要获取的槽位信息有，订餐日期，时间，人数等，要求支持用户在与机器人交互的过程中随时更改已填过的槽位。 例如用户已说过“明天晚上6点，3个人”，但是确认环节时，又说“改成7点吧”，系统需要重新填槽，时间改成晚上7点。

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进情况。 图3 评测标注 表3 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

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room_id 是 String 智能交互对话ID。获取方法请参考创建智能交互对话。 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 否 String 用户Token。使用Token鉴权方式时必选。 通过调用IAM服务获取用户Token接口获取。

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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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String body False 用户停顿超时长，默认500，单位s responseSource int body False 回复来自机器人还是静默座席，机器人--0，静默座席--1 specialRecognize int body False 是否使用抓包录制的识别 原始识别--0，抓包录制识别--1

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