如何体验智能问答机器人？ 在使用智能问答机器人之前，需要您先购买智能问答机器人。详细请参考创建一个问答机器人。 父主题： 智能问答机器人

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客服管理 资产中心前台集成在线客服功能，客服管理可以配置在线客服的系统参数，提供修改服务端配置、头像配置、标题配置、消息通知配置、初始化问题配置、用户留资配置、转人工配置、公告栏配置、广告图配置和大屏配置。“客户服务云”跳转支持系统参数配置（CP_DS__OnLineChatUrl）。

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行业知识充足：可以满足中大型企业复杂的需求，在连锁零售，高端制造，物流等行业解决方案完善，确保知识最新最全 问答准确率高：对自有的全面的行业知识，在盘古大模型的加持下，将问答的准确率提升25% 预测和分析更准确：结合盘古大模型，通过对现有数据的分析，可以提供更准确的预测结果。助于企业做出更明智的决策，改进业务流程，并提高效率。

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选择创建视频，可以设置每张幻灯片放映的时间等参数。 单击“创建视频”，在弹出的对话框中，选择本地存放目录，并设置视频名称。 单击“保存”，生成视频文件。 视频文件生成后，需要在视频制作界面的“视频”页签，导入使用。 请注意：视频中PPT每页播放的时间如果与对应音频的时长不匹配，需要将完整的PPT视频按页

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通过盘古推理SDK简介和使用推理SDK的文档，您将深入了解如何利用推理SDK高效集成盘古大模型的推理能力，为您的应用提供智能支持，提升模型在实际场景中的推理性能。 SDK文档 盘古推理SDK简介 使用推理SDK 常见问题 了解更多常见问题、案例和解决方案 热门案例 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护？

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最大整理态时长区间以5为间隔，若配置的值在[1,5)之间，则实际的最大整理态时长为5；若配置的值在[5,10)之间，则实际的最大整理态时长为10；若配置的值在 [10~15) 之间，则实际的最大整理态时长为15，依次类推。 示例：此处配置为12，实际的最大整理态时长为15。 默认：5

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最大整理态时长区间以5为间隔，若配置的值在[1,5)之间，则实际的最大整理态时长为5；若配置的值在[5,10)之间，则实际的最大整理态时长为10；若配置的值在 [10~15) 之间，则实际的最大整理态时长为15，依次类推。 示例：此处配置为12，实际的最大整理态时长为15。 默认：5

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进入云客服 操作步骤 登录华为云。 选择“ > > 服务列表> 企业应用 > 云客服”。 选择“呼叫中心实例管理”，在需要维护的呼叫中心实例后单击“进入云客服”。 父主题： 云控制台操作指南

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客服座席指南 座席工作台介绍 切换座席状态 允许浏览器消息弹框提醒 处理语音业务 处理视频业务 处理多媒体交谈业务 座席其他操作 管理质检结果 典型场景介绍 查看实训任务 智能外呼任务 OpenEye帮助文档 智能填充工单信息

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视频播放效果是否有地域上的区别？ 华为云视频点播服务支持在中国大陆任意区域访问播放，但用户实际的观看体验在很大程度上受用户侧到服务端的网络质量及本地硬件配置的影响。 父主题： 播放问题

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新建设备页面输入项说明 2.按照步骤1中的输入说明，填写不同设备类型的输入项。 3.点击“保存”按钮，即可在租户下新增对应类型的设备 4.点击列表页操作项按钮，可对设备信息进行修改，允许修改除设备类型、子设备类型、设备编号外的其他信息，设备类型为智能安全帽、记录仪、布控球时，允许修改密钥，见5

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事件处理效果预览 “事件”是指用户在客户端查看智能短信时，通过与子组件交互可完成的客户端操作。比如手机用户点击短信中的“进入官网”按钮，即可访问官网。 如您需要在预览模板时查询模板绑定的事件处理效果，这一需求可通过调用PreviewService函数统一处理事件来实现。目前ite

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训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案

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工客服，可以处理更多的客户咨询，且响应速度快；降低运营成本：企业可以通过智能客服处理大部分的常规问题，将人工客服释放出来处理更复杂、更个性化的客户需求；个性化服务：基于大模型的智能客服能够学习和适应用户的行为模式和偏好，提供更加个性化的服务。 农业 科学计算大模型包括全球中期天气

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支持自然语言多能力融合，智能对话中控。 灵活的知识库管理，支持对知识的批量操作。 支持嵌入多轮对话技能，满足复杂的任务型对话场景。 高效训练部署 基于modelarts的底层算法能力，提供更快的模型训练、部署能力。 支持多算法模型效果验证，验证不同数据、参数、模型对问法效果的影响。 支持模型最优参数组合推荐，保证问答效果。

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方案主要由 华为云计算 底座、AI智能及客户联络产品形成面向客户服务、营销全流程的解决方案。 通过智能化的底层，赋能到客户服务业务的售前、售中、售后阶段，为企业做效率提升。 结合智能化能力，以及华为云盘古大模型能力，应用到语音、在线业务中，进行营销触达。 通过对过程中的客服联络产生的交互信息做统计计

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计算题创建 编程题创建。 图7 编程题创建 图8 评判用例 平台提供习题编写说明： 图9 习题编写说明 ⾃动评判: 选择此题的编程语⾔，语⾔版本。⽀持JAVA、C、C++、Python语⾔的⾃动评测。 图10 ⾃动评判 ⾃动评判的编程题需填写评判⽤例，输⼊⽤例后，需单击“测试⽤例”进⾏测试，查看参考答案及⽤例是否能运⾏成功。

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您可根据真实的任务类型进行调整。一般来说，如果目标任务的需要生成更具创造性的内容，可以使用较高的温度，反之如果目标任务的需要生成更为确定的内容，可以使用较低的温度。 请注意，温度和核采样的作用相近，在实际使用中，为了更好观察是哪个参数对结果造成的影响，因此不建议同时调整这两个参数。 如果您没有专业的调优经验，可以优先使用建议，再结合推理的效果动态调整。

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在“撰写”页面，选择左侧导航栏中的“候选”。在候选列表中，勾选需要进行横向比对的提示词，并单击“横向比较”。 图2 横向比较 进入到横向比较页面，下拉页面至“提示词效果比较”模块，比较提示词的效果，输入相同的变量值，查看两个提示词生成的结果。 图3 横向比对提示词效果 父主题： 横向比较提示词效果

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批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程

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验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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