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  • 根据本公开的实施例, 提供了大模型应用的提示词风险评估方法、装置、设备和存储介质。该方法包括:基于大模型应用的系统提示词和与大模型应用相关联的资源信息, 构建指示大模型应用的调用路径的第一内容;基于第一内容和用于干扰系统提示词的第二内容, ...
  • 本申请公开了一种数据处理方法、装置及电子设备, 其中, 该方法包括:利用目标模型生成提示信息对应的第一生成信息;所述提示信息至少包括用户输入信息、多个工具对应的多个工具描述信息;所述工具表征能够被所述目标模型调用的应用;响应于所述第一生成信...
  • 本发明涉及数据整合技术领域, 提供了一种化工生产的问答方法, 包括提取预先获取的目标生产问题的目标关键信息, 将目标关键信息输入预先构建的目标超图模型, 得到目标子图, 其中, 目标超图模型采用图注意力网络进行动态化更新;根据目标子图提取预...
  • 本公开的实施例提供了一种用于提供答复的方法、装置、设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括在目标文件之上的用户界面中显示与目标对象相关联的标记, 目标对象由目标模型根据目标文件的内容而确定。该方法还包括响应于接收到针对标记的用户交互, 在...
  • 本申请公开了一种元数据分析方法、装置、电子设备、存储介质及程序产品, 涉及数据处理技术、人工智能技术、大模型技术、大语言模型技术领域, 该方法包括:响应于第一元数据以及第一提示信息的输入指令, 触发第一语言模型基于第一提示信息对第一元数据进...
  • 本公开提供基于大模型的信息处理方法、装置、电子设备和存储介质。一种信息处理方法, 包括:响应于接收用户输入信息, 查找与所述用户输入信息相关的检索结果;确定所述检索结果中是否存在一个或多个第一链接;响应于所述检索结果中存在所述第一链接, 将...
  • 本申请公开了一种基于多层级记忆架构的大模型医学信息管理与召回方法、系统及存储介质, 包括:将获取的完整历史对话, 按照程序规则和算法规则切分成多个对话块;将对话块进行医学信息标准化和抽取, 并过滤掉非医学话题的对话块;格式化抽取后的医学信息...
  • 本申请公开一种基于大语言模型的问答生成方法、装置及电子设备, 涉及软件开发技术领域。方法包括:将目标问题指令输入预设硬件封装提示词函数库中, 确定与目标问题指令相对应的目标硬件状态数据;将目标问题指令输入训练好的知识库增强检索模型中, 确定...
  • 本公开提供了一种智能问答方法、装置、设备、介质及程序产品, 涉及问答技术领域, 该方法包括:获取用户输入的查询问题, 通过大语言模型和预先构建的标签集, 生成查询问题的标签链路, 根据预先构建的标签索引中的文本块向量对标签链路进行文本块索引...
  • 本申请实施例提供了一种模型调用方法、装置、设备及存储介质, 可应用于人工智能技术领域, 在该方法中, 接收待处理任务中多个子任务各自的样本信息, 分别将每个子任务的样本信息与设定的提示模板融合, 得到每个子任务的提示文本, 确定待处理任务指...
  • 本发明提出的一种智能问答方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质, 方法包括步骤:获取用户输入的问题数据;对问题数据进行分解确定问题数据对应的多个子任务;针对每一子任务, 确定子任务的处理数据类型, 并匹配与处理数据类型对应的智能体;通过智...
  • 本发明提供了一种基于大模型的智能助理方法及系统, 涉及大模型应用领域, 用于为用户问题提供问答结果, 包括:构建实体识别提示词, 通过大模型识别用户问题中的实体;构建意图识别和工具选择提示词, 通过大模型识别用户问题中的用户意图, 并确定要...
  • 本发明特别涉及一种基于大模型智能体驱动的空间分析方法。该基于大模型智能体驱动的空间分析方法, 通过大模型对自然语言描述的空间问题进行句法解析与意图识别, 动态匹配时空聚类、网络分析和场模拟算法模块;基于模型上下文协议MCP将异构算法封装为标...
  • 本发明公开了一种有限资源下大规模MoE模型本地推理加速系统及方法, 进行大语言模型推理设备上的MoE模型性能建模, 得到模块传算性能模型;执行滑动窗口式贪婪预测‑调度策略:利用MoE模型中的门控网络进行专家模块路由预测, 得到各层的激活专家...
  • 本申请实施例提供大模型在跨域算力中心的调度方法及装置, 涉及大模型部署技术领域。从异步任务队列中获取初始对话请求, 计算已接入的多个算力中心的实时负载评分, 并根据实时负载评分从多个算力中心中选取至少一个目标算力中心;根据目标算力中心的适配...
  • 本发明公开了一种混合知识检索增强与模型上下文协议的智能仿真评估系统及方法, 属于仿真评估技术领域, 包括视图层、服务层和数据层;在视图层设有自然语言对话组件用于为用户提供评估需求自然语言文本输入界面, 以及评估结果显示界面;知识库管理组件用...
  • 本发明公开一种信审对话模型的自学习方法, 该方法包括:构建种子样本, 种子样本为标注推理过程及推理过程对应提问的对话数据;将种子样本中的对话数据输入当前信审对话模型, 信审对话模型输出预测问题及预测提问对应的推理过程, 将对话数据、推理过程...
  • 本发明公开了基于信用分组训练的多LoRA适配器信审追问生成方法, 包括根据当前信审用户的信用评分获取对应的Lora适配器参数, 将与信审用户信用评分相匹配的LoRA适配器参数应用于预训练模型中以实现模型容量动态调整, 采用调整后的预训练模型...
  • 本公开提供了一种法律服务资源的分配方法、装置、设备以及存储介质, 涉及人工智能技术领域, 尤其涉及数据处理、大数据等技术领域。具体实现方案为:响应于目标对象提供的任意形式的自然语言输入, 确定目标对象所需获取的法律服务资源的约束条件;从法律...
  • 本发明提供了一种应用于工业软件的AI交互方法及系统, 包括如下步骤:S1:用户在工业软件配套界面通过交互客户端输入提问请求;S2:代理服务器封装提问请求, 将提问请求内容传输至位于云端的AI大模型, AI大模型基于提问请求内容输出回复响应,...
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