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天工大模型開放平臺-智能問答
專用API
【更新時間: 2024.06.18】
天工作為一款大型語言模型,擁有強大的自然語言處理和智能交互能力,能夠實現智能問答、聊天互動、文本生成等多種應用場景,并且具有豐富的知識儲備,涵蓋科學、技術、文化、藝術、歷史等領域。基于天工大語言模型的文本生成能力,...
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什么是智能問答的天工大模型開放平臺?
天工作為一款大型語言模型,擁有強大的自然語言處理和智能交互能力,能夠實現智能問答、聊天互動、文本生成等多種應用場景,并且具有豐富的知識儲備,涵蓋科學、技術、文化、藝術、歷史等領域。「AGI Sky-Saas-Writing API」基于天工大語言模型的文本生成能力,幾句對話即可生成所需寫作內容。邊聊邊寫,不論是初稿還是修改,都變得快速而自然,體驗創意的自由,探索寫作的新境界。集 AI 寫作、改寫、擴寫、縮寫于一體的 AI 文本編輯器,提高寫作效率,增強表達力,打造專業且富有創造力的內容。
什么是智能問答的天工大模型開放平臺接口?
智能問答的天工大模型開放平臺有哪些核心功能?
- 自然語言理解: 自然語言理解是天工大模型開放平臺的核心功能之一,它使得平臺能夠精確解讀用戶輸入的自然語言文本。平臺能夠準確理解用戶輸入的自然語言文本,包括語句的含義、意圖和上下文等。通過深度學習和自然語言處理技術,平臺能夠識別并解析復雜的語言結構和語義關系。
- 智能問答: 這項功能依托于先進的深度學習和自然語言處理技術,能夠識別和解析包括俚語、行業術語以及復雜的句法結構在內的各種語言元素。用戶可以向平臺提出問題,平臺能夠基于其訓練的數據和知識庫,給出準確、相關的答案。智能問答功能支持多種問題類型,包括事實型問題、定義型問題、推理型問題等。
- 上下文感知: 平臺不僅理解語句的字面意思,還能捕捉其深層含義、說話者的意圖,以及對話的上下文環境,從而提供更為精準和相關的內容回應。平臺能夠跟蹤和理解用戶與系統的交互歷史,以及問題的上下文關系。這使得平臺能夠更準確地理解用戶的意圖,并給出更合適的回答。
- 個性化回復: 這種高度的語義解析能力,讓平臺在處理模糊或多義性語句時表現出色,極大地提升了交互的自然度和效率。根據用戶的個人信息和交互歷史,平臺能夠給出個性化的回答和建議。這使得用戶可以獲得更加貼合自己需求和喜好的回復,提升用戶體驗。
- 多輪對話: 平臺支持多輪對話功能,能夠在多個回合的交互中逐漸明確用戶的意圖和需求。通過多輪對話,平臺可以收集更多信息,以給出更加精確和全面的回答
智能問答的天工大模型開放平臺的核心優勢是什么?
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雙千億級大語言模型:天工大模型擁有雙千億級參數量,包括千億級的預訓練基座模型和RLHF模型,具備強大的語言理解和生成能力。這種龐大的參數量使得模型在理解和生成自然語言方面表現出色,能夠處理復雜的語言任務
-
對話式AI助手:用戶可以通過自然語言與天工大模型進行交互,進行問答式對話,獲取信息和解決問題。這種交互方式更加自然和便捷。它能夠準確理解用戶的意圖,并生成準確、相關的答案。天工大模型通過強化學習在復雜推理能力上取得了顯著進步,能夠模仿人類思考過程的內部思維鏈。這使得模型在產生回答過程中擁有了規劃、自我思考和反思的能力
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多功能應用:天工大模型不僅能夠進行常規的知識問答,還能在文案創作、編程、邏輯推演、數理推算等多個領域提供幫助,滿足用戶的多元化需求。天工大模型是全球首個多模態“超級模型”,集成了AI搜索、AI寫作、AI長文本閱讀、AI對話等多項能力。這種多模態能力使得模型在不同領域都有廣泛的應用
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AI搜索與追問功能:天工AI搜索是天工大模型的一個重要應用,它通過生成式搜索技術,使用戶能夠通過自然語言清晰表達自己的意圖,并獲取有效組織和提煉后的答案。同時,其“追問”功能允許用戶就一個問題展開多輪交互,深度探索問題。
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信源索引與可靠性:在所有回答中加入信源索引,提高了答案的可靠性,增加了用戶對回答的信任度。
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多模態搜索能力:天工大模型即將具備圖像、語音等多模態搜索能力,進一步提升用戶體驗,使得搜索更加全面和高效。天工大模型在模型語義理解、邏輯推理、通用性、泛化性、不確定性知識、學習能力等領域擁有驚人的性能提升。其模型技術知識能力提升超過20%,數學/推理/代碼/文創能力提升超過30%
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智能化升級與解決方案:天工大模型的出現為企業提供了數字化轉型和智能化升級的解決方案,其商業應用前景廣闊,有望滲透到各個行業中,推動社會的智能化進程。天工大模型計劃開源,這將促進社區的參與和模型的進一步發展。開源模型能夠吸引更多的開發者和研究者,共同推動技術的創新和應用
在哪些場景會用到智能問答的天工大模型開放平臺?
1.客戶服務與支持: 企業可以利用“天工大模型開放平臺-智能問答”API接口為客戶提供更加智能和個性化的服務。無論是產品咨詢、售后服務還是技術支持,智能問答系統都能快速準確地回答用戶的問題,提高客戶滿意度。這種自動化的客戶服務不僅節省了人力資源,還提升了服務效率和質量。自動回答客戶常見問題,提供7x24小時的在線服務。這種應用可以顯著提升客戶服務效率,減少企業在客服上的人力成本,同時提高客戶滿意度
2.知識管理與查詢:在大型企業或組織中,知識管理和查詢是一項重要的任務。智能問答API可以幫助員工快速找到所需的信息,無論是公司的政策、流程還是行業知識,都能通過自然語言提問得到答案。這極大地提高了工作效率,促進了知識的共享和傳播
3.在線教育:在教育領域,智能問答API可以作為一個輔助工具,幫助學生解決學習中的疑問。學生可以通過自然語言提問,系統能夠給出相關的解釋、示例和練習題,提高學習效率。這種互動式學習方式能夠激發學生的學習興趣,提升教育質量。作為學習助手,為學生提供實時的學習支持和答疑服務。在教育領域,智能問答API可以根據學生的學習進度和需求,提供定制化的學習建議和學術問題解答,輔助教學過程
4.內容創作與生成:對于內容創作者來說,智能問答API可以作為一個創作助手。它可以根據用戶的輸入生成相應的文案、文章或者對話,為內容創作者提供靈感和素材。根據用戶歷史行為推薦相關內容,增強用戶體驗。在新聞、社交媒體、電商等領域,通過智能問答API,平臺能夠根據用戶的偏好和行為模式,提供個性化的內容推薦,增加用戶粘性。




- 環境配置:
- 安裝Python環境。
- 安裝請求庫
requests
,用于發送HTTP請求。安裝命令:pip install requests
。
- 使用API:
- GET方法:用于獲取數據,例如拉取文章摘要。
- POST方法:用于提交數據,例如提交一個文本進行處理。
- DELETE方法:用于刪除數據,例如刪除某個已創建的資源。
- UPDATE方法:用于更新數據,例如更新某個資源的屬性。
4. API示例
- 智能客服機器人:自動回答客戶常見問題。
python
faq_url = "https://api.tiangong.com/v1/faq" question = {"question": "如何重置我的賬戶密碼?"} response = requests.post(faq_url, json=question, headers=headers) print(response.json())
- 個性化內容推薦:根據用戶歷史行為推薦相關內容。
python
recommend_url = "https://api.tiangong.com/v1/recommend" user_history = {"history": ["科技", "編程"]} response = requests.post(recommend_url, json=user_history, headers=headers) print(response.json())




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- UPDATE方法:用于更新數據,例如更新某個資源的屬性。
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- 智能客服機器人:自動回答客戶常見問題。
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- 個性化內容推薦:根據用戶歷史行為推薦相關內容。
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