式，无论是在词汇使用、语法结构，还是语义理解上，都能达到令人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随着新数据的持续输入，其性能和适应性不断提升，确保在多变的语言环境中始终保持领先地位。 应用场景灵活 盘古大模型具备强大的学习能力，能够通过少量行业数据快速适应特定业务

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选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”，进入语义理解服务界面。 选择“检查训练 > 知识测试”。单击“新增”。 输入测试用例组名称，例如“机票预订机器人”，选择机器人，并设置主叫ID（即主叫号码）。 单击“保存”，保存机器人配置。 单击新增加的测试用例数链接，进入用例管理页面。 单击“新增”，填写用例名称。

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多语义化 参数多语言支持对variable的参数名字、描述和类型进行词条翻译，当前支持zh_cn、en_us两种语义 i18n中示例如下： "i18n": { "zh_cn": [ { "variable_name":

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数字化转型带来了制造业生产工具的革命，而生产工具的革命性演进又是实现智能制造的重要条件。伴随新一代信息技术的创新和应用，常规的机器人、机床、专业设备等传统装备正在升级为增材制造装备、智能机器人、智能机床、智能机械设备（自动吊装设备、自动分检设备等）等智能装备，传统能量转换工具通过加载了传感、通信、

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对文本按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记。目前支持对给定文本自动判断是否是广告。情感分析是文本分类的一种，是指针对带有主观描述的文本，自动判断该文本的情感极性类别。情感极性分为正面和负面。针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类共8个领域进行意图理解，对用户的问题进行领域识别并提取领域内的参数。

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选择“智能机器人”，将流程绑定机器人。 选择“智能机器人”，在对应机器人的最后一列单击“更多”，绑定已激活的领域。 选择“智能机器人”，在对应机器人的最后一列单击“呼叫测试”。 进入测试对话窗口中，单击“开始呼叫”，测试机器人。输入“你好”，机器人回答“你好”表示语义识别成功。 父主题：

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操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”菜单。 选择“ 知识管理 > 领域管理”，在右上角单击“新增”。 填写领 域名 称和语言，单击“保存”。 图1 新增领域 保存后单击操作列的“激活”实现领域激活。 如何划分领域？ 一个领域相当于处理一个业务的机器人，因此通常根据业务场景

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ODFS与第三方机器人系统对接的接口规格 当企业仅使用OIAP的ODFS做对话流程管理，而使用第三方系统的机器人语义理解模块做语义识别时，需确保第三方系统提供的接口符合本规格中的描述。 ODFS与第三方机器人系统对接时的处理逻辑如下所示： 认证接口 业务请求接口 父主题： 机器人管理

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模型管理 使用租间管理员账号登录AICC。 选择“配置中心>机器人管理>语义理解管理> 系统管理>模型管理” 单击“新增”，依次输入“名称”、“语言”、“模型类型”、“描述”。 图1 新增模型 单击“保存”，完成配置。 父主题： 其他操作

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配置智能引擎参数 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”，进入语义理解服务页面。 选择“系统管理 > 智能引擎参数”。在“系统参数”页签，在需要修改参数的后面点击“编辑”，然后选择要修改的变量值，再点击“保存”即可完成修改。 在“意图参数”页签，先选择对应要修改的语

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新增知识灰度规则 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”，进入语义理解服务界面。 选择“系统管理 > > 知识灰度规则”。单击“添加”。 填写“名称”，单击“确定”。 单击数量列的数字，进入“管理黑白名单”页面，单击“”，添加客户姓名，多条可直接回车继续输入，单击“”。

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关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”，在机器人配置中，开启机器人，可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR流程”时，需要配置被叫路由。

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保存并发布流程。 选择“智能机器人”，将流程绑定机器人。 选择“智能机器人”，在对应机器人的最后一列单击“呼叫测试”。 进入测试对话窗口中，单击“开始呼叫”，测试机器人。不停输入错误的语料，机器人一直回答“未知意图”，若超过三次仍未回复错误三次，则表示错误次数清零图元在流程中生效。 图5

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模型评测 在机器学习中，通常需要使用一定的方法和标准，来评测一个模型的预测精确度。自动驾驶领域通常涉及目标检测、语义分割、车道线检测等类别，如识别车辆、行人、可行区域等对象。 评测脚本 评测任务 任务队列 评测对比 模型数据集支持 父主题： 训练服务

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，可用于智能问答、对话机器人、内容推荐、电商评价分析等场景中。 语言生成 （Language Generation，简称LG），为用户提供包括文本摘要等语言生成相关的API，可用于新闻摘要生成、文献摘要生成、搜索结果片段生成、商品评论摘要等场景中。 语言理解（Language Un

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不同场景下，机器人可以自动回答30~80%的问题，显著降低企业人力成本。 坐席助手 实时理解呼叫中心坐席和客户的对话，在对话过程中，机器人自动提取关键字，凝练问题，搜索并呈现出匹配语义的答案，为坐席的工作提供实时支撑，极大提高坐席工作效率和客户满意度。 售前咨询机器人 构建产品知

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保存并发布流程。 选择“智能机器人”，将流程绑定机器人。 选择“智能机器人”，在对应机器人的最后一列单击“呼叫测试”。 进入测试对话窗口中，单击“开始呼叫”，测试机器人。不停输入错误的语料，机器人一直回答“未知意图”，若超过三次仍未回复错误三次，则表示错误次数清零图元在流程中生效。 图5

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理解底层任务 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务，并清晰描述任务要求。 例如，在文档问答任务中，任务本质不是生成，而是抽取任务，需要让模型“从文档中抽取出问题的答案，不能是主观的理解或解释，不能修改原文的任何符号、字词和格式”， 如果使用“请阅读上述文档，并生成以下问题

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关联。 单击流程后的“呼叫测试”，输入“你好”，机器人回答“你好”。 您的“对话类型”选择“聊天机器人”，需要进行渠道配置。 选择“配置中心 > 接入配置>渠道配置”。 单击“新增”，在机器人配置中，开启机器人，可选择已发布的机器人。 当您的“对话类型”选择“语音导航”或“IVR

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分类结果的可靠程度。 意图理解 针对天气类、报时、新闻类、笑话类、翻译类、提醒类、闹钟类、音乐类8个领域进行意图理解。意图理解包括对用户的问题，陈述进行领域识别以及对所对应领域所包含的实体进行抽取。 输入参数 用户配置意图理解执行动作，相关参数说明如表16所示。 表16 意图理解输入参数说明 参数

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处理问题聚类任务 操作步骤 选择“配置中心>机器人管理>语义理解服务”，进入语义理解服务页面。 选择“检查训练 > 问题聚类任务”。单击“启动聚类任务”，填写需要进行聚类分析的会话生成时间段，单击“启动”。 请确保所选的时间段内存在可用于分析的会话记录。 导入用户列表后，聚类任务仅分析该号码对应的会话记录。

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