对话系统

【深度长文】大模型应用开发指南：从概率原理到对话系统架构解析摘要：本文旨在揭示大语言模型（LLM）应用开发的底层逻辑。我们将摒弃浅层的提示词技巧，从 Token 预测的概率本质出发，解析 Prompt 的工程化结构，并深入探讨基于 LLM 的对话系统（Dialogue System）架构设计。最后，针对“私有数据库与公有模型结合”及“负向约束”等工程难题进行实战分析。

Java 大视界 -- Java 大数据机器学习模型在自然语言处理中的对话系统多轮交互优化与用户体验提升嘿，亲爱的 Java 和大数据爱好者们，大家好！我是CSDN（全区域）四榜榜首青云交！Gartner《2024 年对话式 AI 技术成熟度报告》显示，73% 的对话系统在 3 轮交互后出现上下文丢失，68% 的用户因 “重复解释需求” 放弃使用 —— 某电商客服系统曾因无法记住 “用户要红色 XL 码卫衣”，在第 4 轮对话中反复询问尺码，用户投诉率占比 39%；某智能助手因误解 “明天上午 9 点提醒我带身份证，顺便查下天气” 的复合意图，只执行了天气查询，用户满意度仅 52%。

在未来等你

智能Agent场景实战指南 Day 8：销售助手Agent开发实战智能Agent,销售助手,客户画像,产品推荐,销售自动化,CRM集成,对话系统本文详细讲解企业级销售助手Agent的开发全流程，涵盖：1)实时客户画像生成技术；2)基于强化学习的动态推荐算法；3)销售话术生成与优化策略；4)商机识别与转化预测模型；5)CRM深度集成方案。通过电商和B2B两个真实案例，展示如何将转化率提升40%以上，同时减少销售跟进时间35%。提供完整的Python实现代码，包括客户意图分析、产品匹配度计算和销售流程自动化等核心模块。

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以报时机器人为例详细介绍tracker_store和event_broker报时机器人源码参考[1][2]，本文重点介绍当 tracker_store 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。以及当 event_broker 类型为 SQL 时，events 表的表结构以及数据是如何生成的。

【AI视野·今日NLP 自然语言处理论文速览第六十八期】Tue, 2 Jan 2024AI视野·今日CS.NLP 自然语言处理论文速览 Tue, 2 Jan 2024 Totally 48 papers 👉上期速览✈更多精彩请移步主页

报时机器人的rasa shell执行流程分析本文以报时机器人为载体，介绍了报时机器人的对话能力范围、配置文件功能和训练和运行命令，重点介绍了rasa shell命令启动后的程序执行过程。

使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人本文主要介绍使用ResponseSelector实现校园招聘FAQ机器人，回答面试流程和面试结果查询的FAQ问题。FAQ机器人功能分为业务无关的功能和业务相关的功能2类。

Rasa NLU中的组件Rasa NLU部分主要是解决NER（序列建模）和意图识别（分类建模）这2个任务。Rasa NLP是一个基于DAG的通用框架，图中的顶点即组件。组件特征包括有顺序关系、可相互替换、可互斥和可同时使用。有向无环图（DAG）在很多地方都有用到，比如Spark中等。虽然问答系统类型很多，比如闲聊问答、文档问答、知识库问答、知识图谱问答、任务型问答等，但在实际场景中任务型多轮问答最实用。通过构建任务引导型人机辅助系统，在沟通前/沟通中/沟通后全链路，实时通过语音的识别、意图的检测、话术&解决方案的推荐等，辅助销售

【LLM】Langchain使用[二]（模型链）结果如下，可以看到根据评论文本，子链1将文本翻译为英语，子链2将英文文本进行总结，子链3得到初始文本的语言，子链4对英文文本进行回复，并且是用初始语言。每个后面的子链可以利用前面链的outpu_key变量。

我是有底线的