
使用场景
用于构建一个多语言的客服聊天机器人,提高客户服务效率。
集成到企业的知识管理系统中,实现自动化的文档检索和信息总结。
用于教育领域,辅助语言学习,提供多语种的对话练习。
产品特色
支持多语言对话,覆盖23种语言,优化10种语言的对话生成。
具备检索增强生成(RAG)能力,能够基于提供的文档片段生成响应。
工具使用功能,能够执行多步工具使用以完成复杂任务。
支持代码交互,优化了代码片段请求、代码解释和代码重写。
支持基于特定提示模板的grounded generation,能够生成基于文档片段的响应。
支持Hugging Face的工具使用API。
使用教程
安装transformers库,确保版本为4.39.1或更高。
使用AutoTokenizer和AutoModelForCausalLM从Hugging Face加载模型。
定义对话输入,并根据需要选择可用的工具。
使用模型的generate方法生成响应。
解码生成的token以获取文本响应。
对于工具使用功能,定义工具使用提示并渲染为字符串。
对于grounded generation,定义文档片段并渲染提示。
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