理解Webhook：它是什么以及與API的區(qū)別
“凈言”智能體通過對(duì)海量網(wǎng)絡(luò)文本的分析，學(xué)習(xí)到了如何準(zhǔn)確識(shí)別和屏蔽敏感內(nèi)容的詞匯。
以下是“凈言”智能體的輸入和響應(yīng)格式示例。
{
"type": "text",
"content": "這里是用戶輸入的文本內(nèi)容"
}{
"status": "false",
"level": 0.0,
"user_message": "這里是用戶輸入的文本內(nèi)容",
"details": {
"triggered_word": "",
"replaced_content": "這里是用戶輸入的文本內(nèi)容"
}
}直接使用敏感詞庫和AI敏感詞過濾系統(tǒng)各有優(yōu)勢。
優(yōu)勢：實(shí)現(xiàn)簡單，處理速度快，易于理解。
局限性：無法識(shí)別語境，難以應(yīng)對(duì)變體，更新維護(hù)困難。
優(yōu)勢：語境理解能力，識(shí)別變體能力，持續(xù)學(xué)習(xí)和優(yōu)化，減少人工干預(yù)。
局限性：技術(shù)復(fù)雜性，計(jì)算資源需求，倫理和法律問題。
直接使用敏感詞庫適合對(duì)實(shí)時(shí)性要求高、計(jì)算資源有限、且對(duì)誤判容忍度較高的場景。而AI敏感詞過濾系統(tǒng)則適用于對(duì)準(zhǔn)確性要求高、能夠提供足夠計(jì)算資源、且需要減少人工干預(yù)的場景。
在AI聊天機(jī)器人的開發(fā)中，避免敏感信息的傳播是一個(gè)重要課題。
傳統(tǒng)的敏感詞過濾方法主要依靠匹配算法，但這種方法在面對(duì)大模型時(shí)顯得力不從心。
經(jīng)典的算法包括KMP、字典樹、AC自動(dòng)機(jī)等，但這些方法在處理大模型時(shí)存在局限性。
以下是使用字節(jié)樹方法實(shí)現(xiàn)敏感詞過濾的代碼示例。
pub struct Node{
key: u8,
data: Option,
next: Vec<Node>
}
pub trait AsBytes{
fn as_byte(&self) -> &[u8];
}
impl ByteMap{
pub fn new()->Self{
ByteMap{root:Node::default(0)}
}
// 其他函數(shù)實(shí)現(xiàn)
}在AI聊天機(jī)器人中，除了傳統(tǒng)的敏感詞過濾方法，還可以考慮使用分詞、語法糾正、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法來提高過濾的準(zhǔn)確性。
分詞技術(shù)可以幫助我們更準(zhǔn)確地識(shí)別和處理敏感詞。
import jieba
import re
input = "我來-到北京a清華大*學(xué)"
input = re.sub(r'[-a*]','',input)
seg_list = jieba.cut(input, cut_all=True)
print("Full Mode: " + "/ ".join(seg_list))對(duì)于漢語中的詞序顛倒等問題，可以通過語法糾正后再進(jìn)行敏感詞過濾。
利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和自然語言處理技術(shù)，可以對(duì)文本進(jìn)行分類，識(shí)別是否存在敏感詞。
在實(shí)際工程中，通常需要將多種方法集成在一起使用，以達(dá)到最佳的過濾效果。
在AI大模型的應(yīng)用中，除了敏感詞過濾，還需要關(guān)注模型的安全性和學(xué)習(xí)問題。
解決AI大模型安全問題的最好方法是從源頭上防止模型產(chǎn)生有害信息。
在學(xué)習(xí)和應(yīng)用AI大模型時(shí)，可以通過系統(tǒng)的設(shè)計(jì)、提示詞工程、平臺(tái)應(yīng)用開發(fā)等多個(gè)階段來提高自己的能力。
以下是AI大模型學(xué)習(xí)的一個(gè)路線圖。
第一階段：大模型系統(tǒng)設(shè)計(jì)
第二階段：大模型提示詞工程
第三階段：大模型平臺(tái)應(yīng)用開發(fā)
為了幫助大家更好地學(xué)習(xí)AI大模型，我分享了一些重要的學(xué)習(xí)資源，包括思維導(dǎo)圖、書籍手冊、視頻教程等。
通過學(xué)習(xí)AI大模型，我們可以獲得全棧工程實(shí)現(xiàn)的能力，解決實(shí)際項(xiàng)目需求，并提高編碼能力。
答：通過集成多種技術(shù)，如分詞、語法糾正、機(jī)器學(xué)習(xí)等，可以提高AI敏感詞屏蔽技術(shù)的準(zhǔn)確性。
答：AI大模型的學(xué)習(xí)資源包括思維導(dǎo)圖、書籍手冊、視頻教程等，可以幫助我們系統(tǒng)地學(xué)習(xí)AI大模型。
答：最好的方法是從源頭上防止模型產(chǎn)生有害信息，這需要在模型訓(xùn)練和應(yīng)用階段都進(jìn)行嚴(yán)格的控制和審核。
對(duì)比大模型API的內(nèi)容創(chuàng)意新穎性、情感共鳴力、商業(yè)轉(zhuǎn)化潛力
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