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准备工作

为确保有可用的NLP大模型,请先完成NLP大模型部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。

操作流程

创建AI研读研究助手Agent的流程见表1

表1 创建AI研读研究助手Agent流程

操作步骤

说明

创建并配置知识库

本样例场景实现用户知识库的创建与配置。

创建并配置工作流

本样例场景实现工作流的创建与配置。

调试与发布工作流

本样例场景通过对整个工作流进行试运行确保工作流运行无误。

创建并配置知识库

  1. 在Agent开发平台,单击左侧导航栏“工作台”按钮,在“知识库”页签,单击右上角“创建知识库”按钮。
    图1 创建知识库入口

  2. 在知识库创建界面填写基础信息、向量精排模型配置、解析切分策略配置。
    • 基本信息:配置知识库图标,填写名称、描述。
    • 模型配置:选择向量及精排模型。
    • 解析配置:配置文档解析。
    • 拆分配置:配置文档拆分。
    图2 创建知识库
  3. 单击确定后,上传文档。

    在知识文档页签下单击上传。文件上传成功后,单击“确定”,完成知识库的创建。

    图3 上传文档
  4. 单击右上角“命中测试”。
    图4 命中测试入口
  5. 在文本框中输入问题,单击“命中测试”,页面下方将根据不同的检索方式,展示多条匹配的内容,并按照匹配分值降序排列。

    用户可以根据分值与匹配到的信息数量来评估当前知识库是否满足需求。

    图5 命中测试

创建并配置工作流

  1. 登录 ModelArts Studio大模型开发平台首页,单击“AGENT开发”,将跳转至Agent开发平台。
    图6 ModelArts Studio首页
  2. 在Agent开发平台,单击左侧导航栏“工作台”按钮,在“工作流”页签,单击右上角“创建工作流”按钮。
    图7 创建工作流入口
  3. 选择“对话型工作流”,输入工作流名称、英文名称及描述,单击“确定”,进入工作流编排页面。
    图8 创建工作流
  4. 在工作流编排页面,平台已预先编排了开始、大模型与结束节点。

    单击节点右上角的,可以对当前节点执行重命名、复制、删除操作。开始和结束节点为必选节点,无法删除。

    图9 节点的重命名、复制、删除操作
  5. 配置“开始”节点。单击“开始”节点,该节点已默认配置query参数,表示用户输入的内容。参考图10完成参数配置,单击“确定”。
    图10 配置“开始”节点
  6. 配置“判断”节点,判断用户是否上传文档。
    • 鼠标拖动左侧“判断”节点至编排页面,连接“开始”节点和“判断”节点。
      图11 连接节点操作
    • 单击“判断”节点,参考图12完成参数配置,单击“确定”。
      图12 判断”节点配置
  7. 配置“知识检索”节点,对于用户问题进行知识检索。
    • 鼠标拖动左侧“知识检索”节点至编排页面,连接“判断”节点和“知识检索”节点。
      图13 连接“判断”节点和“知识检索”节点
    • 单击“知识检索”节点,参考图14图15完成参数配置,单击“确定”。

      知识库可直接选择创建并配置知识库章节创建的“知网学术知识库”

      图14 “知识检索”节点配置
      图15 知识库设置
  8. 配置“插件”节点,读取用户上传文档。
    • 鼠标拖动左侧“插件”节点至编排页面,连接“判断”节点和“插件”节点。
      图16 连接“判断”节点和“插件”节点

    • 单击“插件”节点进行配置。

      “添加插件”页面的“预置插件”页签,找到名为Read_File的插件,并单击

      图17 Read_File插件

      参考图18完成参数配置,单击“确定”。

      图18 “插件”节点配置
  9. 配置“判断”节点,判断是否存在用户上传文档。
    • 鼠标拖动左侧“判断”节点至编排页面,连接“知识检索”节点和“判断”节点。
      图19 连接“知识检索”节点和“判断”节点
    • 单击“判断”节点,参考图20完成参数配置,单击“确定”。
      图20 “判断”节点配置
  10. 配置“大模型”节点,大模型对读取文档进行输出。
    • 鼠标拖动左侧“大模型”节点至编排页面,连接“插件”节点和“大模型”节点。
      图21 连接“插件”节点和“大模型”节点
    • 单击“大模型”节点,参考图22图23完成参数配置,单击“确定”。
      图22 “大模型”节点配置
      图23 模型配置
  11. 配置“大模型”节点,大模型对答案进行优化输出。
    • 鼠标拖动左侧“大模型”节点至编排页面,连接“判断”节点和“大模型”节点以及“大模型”节点和“大模型”节点。
      图24 连接“插件”节点和“大模型”节点以及“大模型”节点和“大模型”节点
    • 单击“大模型”节点,参考图25图26完成参数配置,单击“确定”。
      图25 “大模型”节点配置
      图26 模型配置
  12. 配置“变量聚合”节点,对知识检索和文档读取的输出进行聚合处理。
    • 鼠标拖动左侧“变量聚合”节点至编排页面,连接“判断”节点和“变量聚合”节点以及“大模型”节点和“变量聚合”节点。
      图27 连接“判断”节点和“变量聚合”节点以及“大模型”节点和“变量聚合”节点
    • 单击“变量聚合”节点,参考图28完成参数配置,单击“确定”。
      图28 “变量聚合”节点配置
  13. 配置“大模型”节点,对生成结果的格式优化输出。
    • 鼠标拖动左侧“大模型”节点至编排页面,连接“变量聚合”节点和“大模型”节点。
      图29 连接“变量聚合”节点和“大模型”节点
    • 单击“大模型”节点,参考图30图31完成参数配置,单击“确定”。
      图30 大模型”节点配置
      图31 模型配置
  14. 配置“结束”节点。
    • 连接“大模型”节点和“结束”节点。
      图32 连接“大模型”节点和“结束”节点
    • 单击“结束”节点,参考图33,完成参数配置,单击“确定”。
      图33 “结束”节点配置
  15. 编排完成的工作流见图34
    图34 AI研读研究助手工作流

调试与发布工作流

  1. 工作流编排完成后,单击右上角“试运行”。

    检查节点设置是否有误,常见节点报错可参考典型问题进行解决。

    节点运行无误后,use_user_doc可选择打开,并上传文档后,单击“开始运行”
    图35 节点运行无误

  2. 在试运行过程中,可以单击右上角“”查看调试结果,包括运行结果与调用详情。
    图36 运行结果
    图37 调用详情

ai大模型制作手工常见问题

更多常见问题 >>
  • 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。

  • 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。

  • 本次Serverless应用中心上线文生图应用,用户无需下载源代码、了解各种安装部署知识、安装复杂的依赖,通过华为云Serverless应用中心即可一键创建AI文生图应用,体验 “0” 构建门槛、“0” 资源闲置并具备极致弹性的Serverless AI绘图能力。

  • 华为云Serverless技术极大的优化了AI应用开发过程,一键部署AI应用、提升开发团队工作效率。让AI团队可以更关注业务实现,而无需关注底层技术细节。

  • 在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注。本课程将简单介绍一下预训练的思想,几个代表性模型和它们之间的关系。

  • 知识图谱(KG)和大语言模型(LLM)都是知识的表示形式。KG是符号化的知识库,具备一定推理能力,且结果可解释性较好。但存在构建成本高、泛化能力不足、更新难等不足。