Komplettlösungen von der Auswahl bis zur Bereitstellung
Der Aufbau eines intelligenten Kundendienstsystems umfasst drei Schlüsselaspekte: Modellauswahl, Datendocking und Servicebereitstellung:
- Phase der ModellauswahlNLP-Modelle (z.B. BCinks Intelligent Dialogue Model) im Model Square filtern und schnell mit dem Tag "Applicable Scenarios" abgleichen. Es wird empfohlen, die vortrainierten Modelle auszuwählen, die mit "Intelligent Customer Service"-Szenarien beschriftet worden sind.
- Phase der Datenschnittstelle::
- Organisieren Sie historische Kundendienstgespräche in CSV-Dateien im QA-Format (Fragespalten + Standardantwortspalten)
- Verwenden Sie die Funktion zur Feinabstimmung des Modells, um Daten zur Feinabstimmung des Modells hochzuladen. Es wird empfohlen, eine Lernrate von 5e-5 und eine Stapelgröße von 32 einzustellen, um ein Gleichgewicht zwischen Wirkung und Geschwindigkeit zu erreichen.
- Phase der Systemeinführung::
- Erhalten Sie einen exklusiven Schlüssel über die API-Andockfunktion. Das SDK unterstützt Java/Python/Go und andere gängige Sprachen.
- Beispielaufruf (Python):
from volcengine.ark import ArkClient
client = ArkClient(api_key='your_key')
response = client.inference(model_id='Customer Service Model ID', input=User Question)
Hinweis: Bei der ersten Verwendung können Sie einen Gutschein über 150 RMB für Rechenleistung beantragen, um den grundlegenden Prozess zu testen, und es wird empfohlen, in der formalen Umgebung die Datenverschlüsselungsfunktion von "Security Management" zu aktivieren.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelVolcano Ark: Big Model Training und Cloud Computing Service, Anmeldung für $150 Equivalent ArithmeticDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann Volcano Ark genutzt werden, um schnell ein intelligentes Kundendienstsystem für Unternehmen zu schaffen?
