这是一个二维码无处不在的世界，它让我们的生活更加高效。然而，随之而来的是人与人之间的互动和温存越来越少，人情味也逐渐变淡了。那么，在高效与人性化体验之间，是否可以找到一个最优解？ 试想一下：在餐馆点餐时，扫一扫二维码，就能唤出一位AI助手为你推荐菜品——这样的就餐体验是不是立刻提升了？ 我们尝试创建这样一个AI助手，让它扮演“根基”——一位熟悉餐厅、懂客人、有温度的服务员。起初，我们直接让大模型进入角色扮演，但它拒绝了。这是因为不同模型的训练方式不同，对提示词（Prompt）的响应程度也不一样。 恰逢百度近期上线了百度智能云千帆大模型平台。据了解，千帆是一个面向开发者的大模型开发平台，已接入数十个主流大模型，并提供从数据标注、模型开发到部署上线的全流程工具支持。 这次我们再次尝试：“你现在扮演根基，跟我们对话。”——成功了！角色顺利启用。点击进入在线测试页面，控制台左侧展示了从数据标注、模型开发到部署的完整流程；右侧则有一个有趣的功能：Prompt模板。通过选用不同的Prompt模板，AI的表达风格会随之变化。 例如，我们输入：“今天根基的心情特别好，现在跟客人说话的语气是什么？”但单纯依赖Prompt容易“翻车”：AI常常忘记自己的角色设定，问多了就会打回原形；也无法主动获取频繁更新的菜品和餐饮知识。比如，当被问及“有什么甜品推荐”，正确答案应是“荔枝玫瑰布丁”，而模型却回答“芒果奶冻”——其实该产品早已下架。 为解决这一问题，我们引入知识库增强。千帆平台的知识库支持知识搜索，可将最新菜单、服务规范等文件上传并实时检索，使AI能准确调用最新信息，更好地服务顾客。 进入知识库阶段后，AI的表现明显更稳定。但几轮对话下来，仍会出现服务断层、答非所问的情况。可见，仅靠Prompt和知识库还不够，要让AI真正“像一个人”，还需进行模型微调（Fine-tuning），即中文常说的“训练”。 训练的第一步是明确人物设定。为了让AI精准扮演“根基”，我们整理了他的身份背景、语言风格、服务习惯等资料，并上传至千帆平台对应的数据集。 第二步是在平台上查看未训练模型的表现。例如提问：“这里有什么好喝的？”“我想要一瓶酒。”模型给出的回答驴唇不对马嘴。这是因为大模型仅依据上下文的语法与逻辑生成回应，缺乏对业务场景的深度理解。 第三步是数据增强：通过改写、扩写等方式提升训练语料的表达多样性，避免模型过拟合。 第四步是数据清洗：当多源数据质量参差不齐时，剔除明显错误或低质样本，确保模型学习到高质量信号。 第五步是采用Prompt Tuning或LoRA等轻量级微调方法训练模型。 最后一步是部署验证。我们再次提问：“你是谁？”经过数小时训练，千帆平台上的模型给出了符合设定的稳定回答：“我是根基，是这家店的服务员，很高兴为您推荐菜品。” 训练后的模型能更可靠地依据已有知识作答，大幅降低幻觉率。在点餐场景中，它会优先从真实菜单中选择匹配项，而非虚构一道不存在的菜品。 由此可以看出，通过合理的方法，我们可以引导大模型按预期方向输出，实现更自然、更可信的人机交互。在本次实践中，“赛博根基”的对话让我们看到AI落地的现实可能：在技术加持下，二维码不再只是冰冷的图块，也能承载温度与信任。 电影《降临》中有这样一句话：“语言是文明的基石。理解语言，人工智能就拿到了参与人类社会变革的入场券。” 而百度智能云千帆平台，正以更全面、更高效、更开放、更安全的能力，助力千行百业实现降本增效，在新一轮技术变革中构建核心竞争力。