小智大模型应用分享系列:当工业软件遇上意图识别与函数调用

来源:智现未来 #智现未来#
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“直观助手”:

强大的意图识别

意图识别是实现用户与工业软件有效交互的关键组成部分。得益于大模型的自然语言处理技术(NLP)的高级意图识别能力,在复杂工业环境中,“灵犀”可作为“直观助手”,引导用户轻松穿越高级功能,降低FDC、YMS和DMS等工业软件的学习曲线。

① 先进的NLP技术

“灵犀”大模型利用当前最先进,最广泛使用的NLP技术,Transformer,以简单的对话方式,来理解并回答复杂的用户输入。通过应用诸如实体识别和意图分类等,为用户提供自然和无缝的响应和建议。

② 上下文意识

通过上下文嵌入和总结等技术,“灵犀”大模型能够维持对对话历史和用户上下文的深度理解。借助多轮对话,不断优化回答,更带来更加连贯和清晰化的体验。

③ 意图分类模型

“灵犀”大模型采用先进的意图分类模型,将用户输入归类为预定义的意图。这种分类有助于将用户查询定向到FDC、YMS和DMS内的适当功能或资源,加速问题解决。

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当意图识别与FDC、YMS和DMS结合……

一级标题模版2“效率助手”:

无缝函数调用

函数调用是“灵犀”与工业软件系统集成后众多能力中的一大体现。通过自动化和增强函数调用,“灵犀”提高了FDC、YMS和DMS等工业软件系统的内部操作效率和准确性。

① 自动化函数调用

“灵犀”的高级自然语言理解能力允许系统进行无缝自动化函数调用。用户发出自然语言命令,灵犀解释这些命令以触发系统中适当的功能。这减少了手动干预的情况,最小化函数执行中的错误概率。

② 与系统API集成

“灵犀”设计用于与FDC、YMS和DMS系统的API接口,可直接调用诸如故障分析、MAP分析和缺陷根因分析等功能,弥合自然语言输入和系统功能之间的距离,有效提升了操作的效率。

③ 自适应函数映射

通过从以前的交互中学习,“灵犀”不断适应用户偏好和系统配置,改进函数映射,确保之后的函数调用更加准确并符合工程师期望。

④ 知识增强

模型回忆和利用工程师经验的能力有助于填补知识空白,使工程师能够基于实际洞察力做出明智的决策。大模型自学习能力可以分析经验数据中的模式,提高模型提供相关建议的能力。

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当FDC、YMS和DMS遇到函数调用……

更多探索

借助大模型强大的意图理解和自动化函数调用,“灵犀”大模型改变了用户与复杂的工业软件系统的交互方式,增强了整体用户体验,使复杂的工业任务更加直观和易于访问。另外,“灵犀”大模型对工业软件的赋能不止于此,还体现在ChatReport、缺陷识别、专家推理、智能诊断、自动建模、模型更新迭代、自动智能补正控制(APC)等多方面,推动着半导体智能制造向着更智能、更高精度、更高效能方向迈进。

智现未来,20余年始终专注于工业软件系统和人工智能技术在泛半导体制造领域的应用,探索革新的工程智能技术。智现未来深知数据之力,更精于数据运用之道,结合丰富的行业数据和客户成功案例积累,推动大模型技术与工业软件的更多创新式融合,不断为客户拓宽大模型技术赋能智能制造的新疆界。

如果想要深入了解更多关于大语言模型革新工业领域的洞见,请继续关注智现未来技术新动态。下期见~

责编: 爱集微
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