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基于Qwen-Max构建的智能系统,融合了自然语言处理、决策引擎、任务识别与工具选择等技术,具备强大的多模态理解和生成能力。该系统能自动分析用户输入,识别任务类型,选择最优工具执行任务,并整合结果反馈给用户,广泛应用于查询、生成、翻译和图像处理等多个领域,显著提升了任务处理效率和智能化水平。
基于百炼平台的 `qwen-max` API,设计了一套融合检索增强、图谱增强及指令驱动的智能工具调用决策系统。该系统通过解析用户指令,智能选择调用检索、图谱推理或模型生成等工具,以提高问题回答的准确性和丰富性。系统设计包括指令解析、工具调用决策、检索增强、图谱增强等模块,旨在通过多种技术手段综合提升智能体的能力。
本文介绍了一种基于阿里云百炼平台的`qwen-max` API构建的智能体方案,该方案集成了检索增强、图谱增强及智能工具调用决策三大模块,旨在通过结合外部数据源、知识图谱和自动化决策提高智能回答的准确性和丰富度。通过具体代码示例展示了如何实现这些功能,最终形成一个能灵活应对多种查询需求的智能系统。
感谢阿里开发者社区通义千问Qwen技术应用实践征文活动赠予的Qwen Max Token。本文介绍了三种知识图谱抽取模式:只给结构、给结构和领域引导、给结构、领域引导和领域few-shot样本。通过对比“只给结构”和“给结构和领域引导”两种方法,分析了它们在准确性、推理能力、数据覆盖范围和构建成本等方面的优劣。结果显示,领域引导显著提升了知识图谱的准确性和推理能力,但构建成本较高;而只给结构的方法适用于大规模通用文本的快速抽取,但精度较低。选择合适的方法应根据具体应用需求。
本文深入探讨了Qwen2.5 - 32B模型在VLLM框架上的部署过程,从模型下载、启动命令、资源占用分析到GPU资源分配及CUDA图应用,详述了大模型运行的挑战与优化策略,强调了硬件资源规划与技术调优的重要性。
本文介绍了使用 `VLLM` 和 `ModelScope` 部署 `Qwen2.5` 大模型的实践过程,包括环境搭建、模型下载和在双 32G VGPU 上的成功部署,展现了高性能计算与大模型结合的强大力量。
利用图序列进行数据解读,主要包括节点序列分析、边序列分析以及结合节点和边序列的综合分析。节点序列分析涉及节点度分析(如入度、出度、度中心性)、节点属性分析(如品牌、价格等属性的分布与聚类)、节点标签分析(如不同标签的分布及标签间的关联)。边序列分析则关注边的权重分析(如关联强度)、边的类型分析(如管理、协作等关系)及路径分析(如最短路径计算)。结合节点和边序列的分析,如子图挖掘和图的动态分析,可以帮助深入理解图的结构和功能。例如,通过子图挖掘可以发现具有特定结构的子图,而图的动态分析则能揭示图随时间的变化趋势。这些分析方法结合使用,能够从多个角度全面解读图谱数据,为决策提供有力支持。
`dataset_info.json` 文件用于管理 llama factory 中的所有数据集,支持 `alpaca` 和 `sharegpt` 格式。通过配置此文件,可以轻松添加自定义数据集。数据集的相关参数包括数据源地址、数据集格式、样本数量等,支持 Hugging Face 和 ModelScope 两个平台的数据集仓库。针对不同格式的数据集,提供了详细的配置示例,如 `alpaca` 格式的指令监督微调数据集、偏好数据集等,以及 `sharegpt` 格式的多模态数据集等。今天我们通过自定义数据集的方式来进行qwen2.5_14B_instruct模型进行微调
基于百炼 qwen plus 的上市企业ESG图谱构建工作,通过调用阿里云的 OpenAI 服务,从 Excel 文件读取上市公司 ESG 报告数据,逐条处理并生成知识图谱,最终以 YAML 格式输出。该过程包括数据读取、API 调用、结果处理和文件保存等步骤,确保生成的知识图谱全面、动态且结构清晰。此外,还提供了基于 Pyvis 的可视化工具,将生成的图谱以交互式图形展示,便于进一步分析和应用。
Qwen2.5是一款强大的生成式预训练语言模型,擅长自然语言理解和生成,支持长文本解析、数据预测、代码生成等复杂任务。Qwen-Long作为其变体,专为长上下文场景优化,适用于大型文档处理、知识图谱构建等。Qwen2.5在ESG报告解析、多Agent协作、数学模型生成等方面表现出色,提供灵活且高效的解决方案。
基于OpenI平台和华为昇腾910B芯片,本方案详细介绍了如何免费部署Qwen-2.5 Instruct 14B大模型。涵盖准备工作、模型适配、部署步骤及性能优化等内容,适用于NLP任务部署、本地化适配及实时服务化等多种应用场景。
2022年中国上市企业ESG报告数据集,涵盖制造、能源、金融、科技等行业,通过Qwen2.5大模型实现报告自动收集、解析、清洗及可视化生成,支持单/多Agent场景,大幅提升ESG数据分析效率与自动化水平。