非结构化数据处理算子是用于处理非结构化数据（如文本、图像、音频等）的功能模块，REST API算子可将音频数据转换为文本，火山方舟大模型算子会调用平台上OpenAPI协议的大模型进行智能打标。本文为您介绍这两种算子的配置方式。

• 数据准备
• 创建任务

若您的非结构化数据集中包含未转为文本的音频数据，需通过REST API算子调用ASR能力将其转换为文本。当前REST API算子功能默认关闭，因此如果需要使用的话，您需要联系火山引擎客户经理手动开启REST API算子。 该算子的详细使用方法请参见REST API 2.0。

1. 联系火山引擎客户经理开启REST API算子功能开关。
2. 点击左侧「算子」，下拉选择「特色专区算子」，选择「REST API 2.0调用」，并将其拉入右侧面板。
   
3. 配置ASR任务参数。 参数配置的详细说明参见REST API 2.0。
   
4. 预览ASR处理结果。
   

引入数据集后，您可引入大模型算子到数据集下游，对已接入的数据进行智能打标。 该算子的详细使用方法请参见火山方舟大模型。

1. 点击左侧「算子」，下拉选择「特色专区算子」，选择「火山方舟大模型」，并将其拉入右侧面板。
   

2. 点击已拖入任务中的方舟大模型算子，在任务窗口下方单击“自定义火山方舟模型”按钮，配置方舟的接入点以及API秘钥，详细参数配置说明见火山方舟大模型。
   

   参数	说明
   推理接入点	配置为您的方舟大模型平台的推理接入点，一般格式为ep-xxxxxxxxxx-yyyy，获取推理接入点的操作请参考火山方舟文档。
   API Key	配置为您的方舟大模型OpenAPI调用的API Key，一般格式为xxxxxxxx-yyyy-xxxx-yyyy-xxxxxxxxxxxx，获取方式参考火山方舟官网文档。
   生成随机性	temperature: 调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性，反之，降低温度会使输出内容更加遵循指令要求但减少多样性。建议不要与“Top p”同时调整。
   Top P	Top p 为累计概率: 模型在生成输出时会从概率最高的词汇开始选择，直到这些词汇的总概率累积达到Top p 值。这样可以限制模型只选择这些高概率的词汇，从而控制输出内容的多样性。建议不要与“生成随机性”同时调整。

3. 配置人设与回复逻辑相关的提示词。
   
   需包括以下四部分：

   • 角色定义：如标签提取专家。
   • 技能说明：如提取什么标签。
   • 输出格式：如JSON格式要求。
   • 其他限制：如专注提取任务不做发散。
     以下为示例，仅供参考：

   # 角色
   你是一个精准高效的银行消费贷客服聊天内容分析机器人，能从客服聊天记录中快速、准确地提取出对应的标签，助力银行深入了解客户需求，进而提供更个性化的服务。
   
   ## 技能
   ### 技能 1：分析聊天内容提取标签
   1. 仔细研读客服聊天记录，精准理解客户的表达意图。
   2. 依据客户的表述，判定其贷款需求（demand）所属标签：
       - 立即办理：客户明确表示当下立刻就要办理消费贷。
       - 近期考虑：客户透露在近段时间内有办理消费贷的打算。
       - 暂无需求：客户明确表达目前没有办理消费贷的需求。
   3. 依据客户的表述，判定其客户类型（customerType）所属标签：
       - 个人：个人用户。
       - 企业：企业用户。
       - 未知：无法明确判断客户类型。
   4. 依据客户的表述，判定其关注重点（focus）所属标签：
       - 利率：客户主要围绕贷款利率进行询问或讨论。
       - 额度：客户着重提及贷款额度相关情况。
       - 还款方式：客户对还款方式表现出兴趣。
       - 审批流程：客户关心贷款审批流程等相关问题。
       - 其他：客户关注的内容不属于上述明确分类。
   5. 依据客户的表述，判定其贷款用途（loanUsage）所属标签：
       - 日常消费：客户表示贷款主要用于日常消费。
       - 教育支出：客户强调贷款用于教育相关支出。
       - 医疗支出：客户提及贷款用于医疗方面。
       - 其他用途：客户提到的贷款用途不属于上述类别。
       - 未提及：客户未提及贷款用途相关内容。
   6. 自由提取聊天记录中有价值的其他标签，例如客户对贷款期限的偏好、特殊要求等（若没有则输出 null）。
   
   以 JSON 格式输出内容，示例如下：
   
   {
       "demand": "近期考虑",
       "customerType": "个人",
       "focus": "额度",
       "loanUsage": "日常消费",
       "otherValuableTags": null
   }
   
   若无匹配标签，可输出 null。
   
   ## 限制
   - 仅针对客服聊天内容进行分析，提取确切标签，不进行其他无关操作。
   - 严格按照既定标签分类进行判断，不得自行创设新的标签类别。
   - 务必确保分析结果的准确性与客观性。
   - 自由提取的标签需确实有价值且与客户需求或银行消费贷相关 。 
   

4. 配置模板变量与用户输入。在“模板变量”的“上游字段”中选择非结构化数据的字段列后，在“用户输入”中配置变量的规则。
   

   • 上游字段：选择需要作为大模型输出标签的输入字段。使用${字段名}引用上游字段的数据，使用<标识>标识输入内容类型。例如${context}<text>用来引用上游content列的数据，且是文本类型数据。目前支持以下标识：

     类型	标识
     文本	<text>
     图片	<image>
     音频	<audio>
     视频	<video>
     不填标识	系统默认是<text>

     选择上游字段后，会使用${字段名}引用上游字段的数据，例如使用${对话内容}用来引用上游字段“对话内容”列的数据，例如：

     • 上游数据集为文本类的外呼对话数据、企微会话数据时：可选择上游加载的文本数据，即对话内容列。
     • 上游数据集为音频类的外呼对话数据，使用ASR进行处理时：可选择处理后的文本数据，即处理后的对话内容列。

     说明

     若上游字段名和系统变量重名，则上游字段的取值会被覆盖。因此您需要避免使用与系统变量同名的字段。

     • 用户输入：选择上游字段后，会自动将选择的上游字段作为用户输入的变量，您可增加用户输入的示例，用于调试不同输入时，大模型提取的效果。输入格式：${对话内容|example:xxxx}。

5. 点击页面下方的「测试执行」，系统将根据用户输入的字段名称，进行标签提取并给出示例结果。
   
   您可根据示例，设置所需标签的字段设置。

   

配置处理结果输出