人工与人对话实验报告：实验过程与总结分析
一、引言
随着人工智能技术的飞速发展人机交互智能交互成为了科技领域的热门话题。人工智能助手可以与人类实行自然语言交流为人们提供便捷的服务。本实验旨在通过构建基于阿里云函数计算的通义千问大模型实现对话服务，并分析实验过程与总结。
二、实验背景
人工智能技术已经广泛应用于各个领域，如语音聊天机器人、智能助手等。这些应用的核心技术之一就是自然语言应对（NLP），它使得计算机可以理解和生成人类语言。本实验通过构建对话服务让人们能够更直观地体验人工智能的魅力。
三、实验目的
1. 掌握阿里云函数计算的利用方法。
2. 学通义千问大模型的部署和调用。
3. 实现一个简单的人工智能对话服务。
4. 分析实验期间遇到的疑问及应对方案。
四、实验过程
1. 阿里云函数计算的部署
咱们需要在阿里云平台上创建一个函数计算项目。通过阿里云控制台，创建一个函数计算服务，并为其分配一个触发器（如HTTP触发器），以便通过HTTP请求调用函数。
2. 部署通义千问大模型
在函数计算项目中，咱们需要部署通义千问大模型。将模型文件上传到阿里云OSS存桶中。 在函数计算代码中编写调用模型的代码，加载模型文件，并实现对话功能。
3. 实现对话服务
在函数计算代码中，咱们编写了一个简单的HTTP接口，用于接收使用者输入的文本，并调用通义千问大模型生成回复。以下是一个示例代码：
```python
import json
from aliyunsdkcore.client import AcsClient
from aliyunsdkcore.request import CommonRequest
# 初始化客户端
client = AcsClient('', '', 'cn-shangh')
def handler(event, context):
# 获取客户输入
user_input = event['body']
# 调用通义千问大模型
request = CommonRequest()
request.set_accept_format('json')
request.set_domn('nlp.aliyun.com')
request.set_method('POST')
request.set_version('2019-02-28')
request.set_action_name('Create dialogue')
request.add_query_param('user_input', user_input)
# 获取模型回复
response = client.do_action_with_exception(request)
reply = json.loads(response)['reply']
# 返复
return {
'isBase64Encoded': False,
'statusCode': 200,
'body': reply,
'headers': {
'Content-Type': 'lication/json'
}
}
```
4. 测试与优化
在实验期间，我们不断调整模型结构和参数，以提升对话优劣。同时通过测试不同场景下的对话，评估模型的性能。
五、实验总结与分析
1. 实验成果
通过本实验，我们成功构建了一个基于阿里云函数计算的通义千问大模型，实现了对话服务。实验结果表明，模型能够较好地理解和生成人类语言，为使用者提供便捷的交流体验。
2. 实验过程分析
在实验期间我们遇到了以下疑问：
（1）模型部署疑惑：在阿里云函数计算中部署通义千问大模型时需要考虑模型的体积和运行环境。我们通过将模型文件上传到OSS存桶并在函数计算代码中加载模型，成功解决了部署疑问。
（2）对话优劣优化：在实验进展中，我们通过调整模型结构和参数，增进了对话品质。例如增加上下文信息的考虑，使得模型能够更好地理解使用者意图。
3. 未来展望
随着人工智能技术的不断发展，对话服务的应用场景将越来越广泛。未来，我们可从以下几个方面继续优化模型：
（1）增加模型训练数据，增强模型的泛化能力。
（2）引入多轮对话机制，使模型能够更好地理解使用者需求。
（3）结合其他人工智能技术，如计算机视觉、语音识别等，实现更丰富的人机交互体验。
通过本实验，我们深入理解了人工智能对话服务的实现过程，为未来进一步研究奠定了基础。在人工智能技术不断发展的今天，我们有理由相信对话服务将在更多领域发挥要紧作用。
精彩评论
文章正文
东燃
2024-07-19
敏
2024-07-19
cpcliusi
2024-07-19
黄翠婷
2024-07-19
花花与三猫CatLive
2024-07-19
叶佳桐
2024-07-19