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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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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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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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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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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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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智能问答机器人的回答规则是什么 在回答问题时，智能问答机器人将在语料库中搜索并识别问题，返回问题答案。 如果您的语料设置了标签，则可以通过不同的标签将答案返回给不同的用户。 如果您的智能问答机器人（专业版）设置了技能，则可以按照您的设置进行多轮对话，意图识别。详细的设置步骤请参考如何创建一个问答对话流程。

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仅IEF计算节点支持创建横向评估型作业。 创建可信联邦学习评估型作业 用户登录进入计算节点页面。 在左侧导航树上依次选择“作业管理 > 可信联邦学习”，打开可信联邦学习作业页面。 在“可信联邦学习”页面，单击“创建”。 图1 创建作业 在弹出的对话框中配置作业名称相关参数，完成后单击“确定”。

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为什么微调后的盘古大模型只能回答训练样本中的问题 为什么在微调后的盘古大模型中输入训练样本问题，回答完全不同 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 为什么多轮问答场景的盘古大模型微调效果不好 数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好 数据量和质量均满足要求，为什么盘古大模型微调效果不好

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高级版、专业版、旗舰版机器人支持轻量级深度学习。 重量级深度学习：适用于对问答精准度要求很高的场景，扩展问越多，效果提升越明显。 旗舰版机器人默认支持重量级深度学习。 专业版和高级版机器人如果需要使用重量级深度学习，需要先单击“重量级深度学习”，然后单击“联系我们”。 图2 重量级深度学习 编辑模型信息。

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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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" request.body = PostRequestsReq( # session_id首轮不需要传入或可传入任意值，第二轮开始使用上一轮返回的session_id session_id="ad7a5010-3817...", question="查天气"

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