28｜文本分类和实体提取
陈旭
你好，我是陈旭。
在第 26 讲中，我们探讨了低代码平台与大模型技术结合的两种模式：Copilot 模式和 Agent 模式。Copilot 模式以指令式 AI 助手为核心，依赖大模型的意图分类和实体提取能力，帮助用户快速完成任务，尤其适合低代码平台初学者，不但降低了学习成本，而且能有效解决重复性和简单逻辑性任务。
然而，对于复杂逻辑任务，Copilot 模式的表现仍受限于低代码平台的可视化操作特性。而 Agent 模式则进一步提升了 AI 的智能水平，通过目标驱动实现自动任务规划和执行，用户只需描述最终目标，AI 即可完成任务。这种模式转变了用户在开发中的角色，从具体操作转为监督与授权，显著提升了开发效率。同时，Agent 模式是对 Copilot 模式的扩展，其复杂任务的拆解和执行仍需要依赖各类工具的协作。
我们将首先专注于构建一个低代码助手，通过实现这些基础能力为后续发展奠定基础。随着系统的不断完善，这个助手可以逐步演进为一个具备更强大能力的低代码智能体，支持更复杂的任务场景。
意图分类和实体提取作为自然语言处理的基础功能，可以帮助系统更准确地理解用户的需求，并进一步触发相应的操作。掌握这两个基础的 NLP 处理技巧，正是我们构建低代码助手的第一步。
公开
同步至部落
取消
完成
0/2000
荧光笔
直线
曲线笔记
复制
AI
- 深入了解
- 翻译
- 解释
- 总结
1. 低代码平台与大模型技术结合的两种模式：Copilot模式和Agent模式，适用于不同的任务复杂度和用户需求。 2. 意图分类和实体提取是构建低代码助手的基础功能，有助于系统准确理解用户需求并触发相应操作。 3. DSPy框架提供了用于优化提示和权重的算法，解决了大模型应用中的脆弱性和难以管理的问题，提高了应用的复杂性和实用性。 4. 评估和优化方法对于提高意图分类和实体提取的准确率至关重要，MIPROv2优化器能够提高模型的准确率。 5. 评估函数使用 DSPy 的 Evaluate 实用程序来处理结果的并行性和可视化，对于迭代开发至关重要。 6. 优化后的配置可以保存下来，发布到线上环境或软件版本中，以避免浪费时间从头开始执行优化。
仅可试看部分内容，如需阅读全部内容，请付费购买文章所属专栏
《说透低代码》，新⼈⾸单¥59
《说透低代码》，新⼈⾸单¥59
立即购买
© 版权归极客邦科技所有，未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪，如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
登录 后留言
精选留言
由作者筛选后的优质留言将会公开显示，欢迎踊跃留言。
收起评论