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ai作图模型

方案设计

在某学术研究场景中,用户需要基于某篇文章进行研读或者研究,并通过与人工智能大模型的交互对于该篇文章进行深层次的理解,因此产生如下应用场景:
图1 AI研读研究助手业务交互流程图

此系统采用应用Agent平台进行构建,通过图形化界面快速设计、配置各项功能模块,无需代码开发,降低开发门槛,为学术研究领域的读者或者作者提供基于上传文档或者本地文献库进行深度研读或者研究场景等。

用户通过AI研读研究助手前端页面上传文档后,并基于文档内容向大模型提问,触发在Agent应用中预先设定的工作流,并实现用于与大模型之间的交互过程。

工作流节点设计

选取工作流的几个重要节点,每个节点负责特定的任务。以下是各节点的功能和设计思路:

  • 开始节点:作为工作流的入口,开始节点负责接收用户输入的文本。
  • 判断节点:判断节点是一个IF-ELSE节点,提供了多分支条件判断的能力,用于设计分支流程,实现逻辑判断功能,如:判断用户是否上传文档,判断是否存在用户上传文档等。
  • 插件节点:插件节点是工作流中实现第三方能力调用的核心组件。作为功能扩展的重要载体,该节点允许通过调用插件来执行特定功能任务。每个插件实质上是经过标准化封装的API工具集合,提供即插即用的模块化服务,拓宽工作流的能力边界,完成更复杂的任务,如:平台预置的Read_File插件可以完成读取用户上传文档的功能。
  • 知识检索节点:
    • 支持用户进行知识信息的配置。
    • 根据用户输入问题进行知识检索。
  • 大模型节点:大模型节点提供了使用大模型的能力,可在节点中配置已部署的模型,用户可以通过编写Prompt、设置参数让模型处理相应任务,如:大模型对读取文档进行输出、对答案进行优化输出、对生成结果的格式优化输出等。
  • 变量聚合节点:变量聚合节点能够对多个分支的输出进行聚合处理,方便后置节点统一配置。

    工作流中设计了两个分支,需要一个节点来汇总所有分支的输出结果。在这种场景下,可以使用变量聚合节点聚合多路分支的输出变量,变量聚合节点会读取多路分支中第一个不为空的值,供流程下游的节点使用和操作,不用额外处理未运行分支的输出结果,简化了数据流的管理。

  • 结束节点:工作流的终结节点,负责输出最终结果。

效果展示

图2 效果展示

ai作图模型常见问题

更多常见问题 >>
  • 模型转换,即将开源框架的网络模型(如Caffe、TensorFlow等),通过ATC(Ascend Tensor Compiler)模型转换工具,将其转换成昇腾AI处理器支持的离线模型。

  • 盘古大模型致力于深耕行业,打造金融、政务、制造、矿山、气象、铁路等领域行业大模型和能力集,将行业知识know-how与大模型能力相结合,重塑千行百业,成为各组织、企业、个人的专家助手。

  • AI一站式开发平台ModelArts横空出世,零基础AI开发人员的福音。学习本课程,带你了解AI模型训练,不会编程、不会算法、不会高数,一样可以构建出自己专属的AI模型。

  • 近年来越来越多的行业采用AI技术提升效率、降低成本,然而AI落地的过程确并不容易,AI在具体与业务结合时常常依赖于业务数据的采集、处理、模型训练、调优、编排、部署和运维等很多环节。华为云ModelArts是全流程AI开发平台,包含了AI应用的开发、部署和分享交易,通过解决AI开发各个环节所遇到的核心问题,ModelArts有效解决了AI落地难的问题,将极大促进AI技术的普惠。本议题将分享ModelArts的主要关键技术和应用案例。

  • ModelArts是一个一站式的开发平台,能够支撑开发者从数据到AI应用的全流程开发过程。包含数据处理、模型训练、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能够在市场内与其他开发者分享模型。

  • 随着边缘设备数量指数级增长,以及设备性能的提升,数据量爆发式增长,数据规模已由原来的EB级扩展到ZB级。数据回传中心云处理成本太高,边缘计算的价值已经被证明。数据在哪,计算就应在哪,人工智能正逐步向边缘迁移,将云上AI能力下沉到边缘节点,做到本地处理,打通AI的最后一公里。虽然边缘AI技术的相关研究和应用都有着显著的进展,然而在成本、性能、安全方面仍有诸多挑战: