淘客网站建设要求购买域名后怎么建网站

淘客网站建设要求,购买域名后怎么建网站,网站建设优势,莱州唯佳网络科技有限公司目录 一、业务背景与问题拆解 #xff08;一#xff09;业务需求 #xff08;二#xff09;现实挑战 二、为什么选择大模型 API 做文本分析#xff1f; 三、使用通义千问 API 完成单条反馈分类 #xff08;一#xff09;准备工作 #xff08;二#xff09;基础…目录一、业务背景与问题拆解一业务需求二现实挑战二、为什么选择大模型 API 做文本分析三、使用通义千问 API 完成单条反馈分类一准备工作二基础调用示例三批量处理从 Excel 到结构化输出1. 处理思路2. 示例代码四、零编程基础如何完成同样的事情一通义灵码的定位二典型使用流程三具体操作演示五、阿里云大模型 API 的工程价值六、总结参考与延伸阅读干货分享感谢您的阅读在产品运营与用户研究工作中“用户反馈”几乎是最重要、同时也是最棘手的数据来源之一。当反馈数量只有几十条时人工阅读与归纳尚可应对但当规模上升到上万条非结构化主观文本且分析结果存在明确时效要求时传统人工分析方法往往会迅速失效。本文通过一个真实且高频的业务场景系统性地介绍如何借助阿里云通义千问大模型 API在极短时间内完成大规模文本分类任务并讨论其在实际业务中的工程价值与延展空间。一、业务背景与问题拆解一业务需求某产品计划发起一次用户调研希望从用户主观反馈中回答一个核心问题用户认为产品哪些方面有待改进初步设定的分析维度包括但不限于价格过高售后支持不足产品使用体验不佳其他原因二现实挑战数据规模大超过 1 万条文本反馈数据非结构化全部为自然语言描述表达风格高度分散时效性强要求 1 天内完成分析并输出结论人力受限难以组织多人进行统一标准的人工标注在这样的约束条件下引入大模型进行自动化文本理解与分类几乎成为最优解。二、为什么选择大模型 API 做文本分析与传统基于规则或关键词的文本分类方式相比大语言模型在以下方面具有显著优势语义理解能力强能识别“性价比不高”“不值这个价”“价格有点虚高”等多种隐性表达。无需前期训练成本不需要准备标注数据、训练模型直接通过 Prompt 即可使用。快速迭代分类规则变更只需修改提示词无需重构系统。天然适合非结构化文本对主观、情绪化、口语化表达具有更高鲁棒性。三、使用通义千问 API 完成单条反馈分类一准备工作运行代码前需要安装依赖pip install langchain_community dashscope同时需要先开通阿里云大模型服务平台百炼然后在百炼上获取API Key用于调用通义千问 API最后将API Key配置到环境变量。申请API-Key后可以在主账号管理侧进行查看在macOS系统下将API Key配置到环境变量二基础调用示例在本案例中我们选用通义千问qwen-max模型并借助langchain框架降低调用复杂度from langchain_community.llms import Tongyi llm Tongyi(model_nameqwen-max) result llm.invoke( 你需要对用户的反馈进行原因分类。 分类包括价格过高、售后支持不足、产品使用体验不佳、其他。 回答格式为分类结果xx。 用户的问题是性价比不高我觉得不值这个价钱。 ) print(result)模型会返回类似如下结果分类结果价格过高这一过程本质上是将人类分析逻辑显式写入 Prompt由大模型完成“类人判断”。三批量处理从 Excel 到结构化输出1. 处理思路面对 1 万条反馈核心流程可以拆解为从 Excel 中逐行读取用户反馈将每条反馈注入统一 Prompt调用通义千问 API 获取分类结果输出或存储分析结果2. 示例代码from openpyxl import load_workbook from langchain_community.llms import Tongyi llm Tongyi(model_nameqwen-max) file_path_feedback data/file_path_feedback.xlsx wb load_workbook(file_path_feedback) sheet wb.active for row in sheet.iter_rows(values_onlyTrue, min_row2): feedback row[0] result llm.invoke(f 你需要对用户的反馈进行原因分类。 分类包括价格过高、售后支持不足、产品使用体验不佳、其他。 回答格式为分类结果xx。 用户的问题是{feedback} ) print(feedback, result)在真实项目中通常还会进一步增加异常重试机制进行并发/异步调用提升吞吐将结果写回 Excel、数据库或数据仓库上面的代码从路径为 data/file_path_feedback.xlsx 的 Excel 文件中逐行读取了用户的反馈然后借助通义千问 API 得到分析结果最终打印了出来。四、零编程基础如何完成同样的事情并非每个产品或运营角色都具备 Python 编程经验。对此阿里云提供了通义灵码作为辅助工具。一通义灵码的定位将自然语言需求直接转化为可运行代码适合快速原型验证与低代码场景与阿里云函数计算FC深度集成二典型使用流程通过模板快速创建函数计算应用在在线 IDE 中启用通义灵码用自然语言描述需求如“读取 Excel 并调用通义千问进行分类”根据生成代码微调并运行在实践中这种方式可以显著降低大模型技术的使用门槛让非技术角色也能参与智能化改造。三具体操作演示首先请点击模板然后参考下图选择【直接部署】然后点击【创建并部署环境】。 ​待环境创建完成后单击函数进入编程环境。 ​进入代码编辑器界面后可以新建 main.py 文件。然后点击顶部的【Terminal New Terminal】并在命令行中输入 pip install -r requirements.txt 来安装相关依赖。 ​接下来你就可以使用通义灵码组件输入提示词。 ​输入的提示词请从当前文件夹中的data_analysis.xlsx 文件中逐行读取数据并调用大模型分析用户的反馈原因分类。 分类包括价格过高、售后支持不足、产品使用体验不佳、其他。 回答格式为分类结果xxx你可以参考下面代码调用同通义千问API来进行分析。 参考代码: python import os from openai import OpenAI try: client OpenAI( # 若没有配置环境变量请用百炼API Key将下行替换为api_keysk-xxx, api_keysk-xxxxxxxxx, base_urlhttps://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1, ) completion client.chat.completions.create( modelqwen-plus, # 模型列表https://help.aliyun.com/zh/model-studio/getting-started/models messages[ {role: system, content: You are a helpful assistant.}, {role: user, content: 你是谁} ] ) print(completion.choices[0].message.content) except Exception as e: print(f错误信息{e}) print(请参考文档https://help.aliyun.com/zh/model-studio/developer-reference/error-code 由于训练数据时效性通义灵码可能无法准确知晓最新的API可以给到通义灵码一些代码参考往往可以更好地达成目标。通义灵码写好代码后你可以将代码内容复制到 main.py 文件中。 ​然后记得将 api_keysk-xxxx 中的 sk-xxx 替换为你自己的API Key。 ​最后就可以在命令行中执行 python main.py 运行通义灵码输出的代码查看运行结果。 ​通义灵码输出的代码可能不会一次性有效这时候可以调整提示词多尝试几次。五、阿里云大模型 API 的工程价值从工程与业务角度看通义千问 API 的优势主要体现在按量付费成本可控模型规格多样可根据复杂度与预算选择无需运维模型基础设施易于与现有系统集成此外文本分析只是起点还可以扩展到客服通话 → 语音转文字 → 客服质检用户评论 → 情感分析 → 产品决策支持图像 文本 → 多模态业务理解六、总结通过本文的案例可以看到大语言模型已经具备直接参与业务分析的能力API 形式让模型能力真正“工程化、产品化”即便没有深厚编程背景也能通过工具链完成复杂任务在未来的系统设计中大模型不再只是“外挂能力”而是可以作为核心智能组件深度嵌入业务流程持续提升组织效率。参考与延伸阅读阿里云大模型工程师ACA认证免费课程https://edu.aliyun.com/course/3126500/lesson/342510133阿里云百炼大模型服务平台官方文档https://help.aliyun.com/product/261887.html通义千问Qwen模型官方介绍https://www.aliyun.com/product/tongyi通义千问 API 调用说明百炼平台https://help.aliyun.com/document_detail/2843101.html百炼平台模型调用总览模型列表与参数说明https://help.aliyun.com/document_detail/2843124.htmlLangChain 官方文档LLM 集成与调用https://python.langchain.com/docs/get_started/introductionLangChain Community LLMs含 Tongyi 支持https://python.langchain.com/docs/integrations/llms/DashScope阿里云大模型 SDK官方文档https://help.aliyun.com/product/2843100.html阿里云函数计算 FC 官方文档https://help.aliyun.com/product/50980.html通义灵码官方介绍https://www.aliyun.com/product/tongyi/lingma通义灵码使用指南IDE 与云端场景https://help.aliyun.com/document_detail/2628946.htmlPrompt Engineering 官方指南OpenAIhttps://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering大语言模型在文本分类中的应用综述Hugging Facehttps://huggingface.co/tasks/text-classification非结构化文本分析工程实践AWS 架构博客https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/企业级大模型落地常见架构模式阿里云开发者社区https://developer.aliyun.com/topic/ai