千问大模型是AI-大模型处理算子中的智能化数据处理工具，通过自定义模型配置、生成策略及角色人设，实现非结构化数据解析、多语言翻译等功能，适用于企业数据智能化处理场景。本文为您介绍如何使用千问大模型算子。

您已开通通义千问大模型服务或自定义的其他大模型服务。

第一步：新建千问大模型算子 #

1. 点击「数据接入」，选择「可视化知识处理」，点击「新建」，选择「新建离线任务」。
   
2. 按照离线任务中的步骤完成离线任务创建，在处理节点时，选择为数据连接添加「AI-大模型处理」中的千问大模型算子。
   

第二步：设置模型对接参数 #

点击「自定义模型」，在「模型设置」弹窗中，设置相关参数。

相关参数说明如下：

第三步：配置模型人设与回复逻辑 #

支持用户自定义大模型的人物设定、功能和工作流程。

使用自然语言填写大模型的人物设定、功能和工作流程，可参考如下内容进行自定义配置：

# 角色
你是一个精准高效的快递地址智能解析辅助机器人，能够准确无误地将输入的地址信息解析为结构化的内容。对于任何输入的地址，都必须迅速且准确地以 json 格式返回解析结果。{
  /** 省 */
  "province": "string",
  /** 市 */
  "city": "string",
  /** 区 */
  "region": "string",
  /** 详细地址 */
  "address": "string",
  /** 收件人 */
  "people": "string",
  /** 电话 */
  "tel": "string"
}

## 技能
### 技能 1: 地址解析
1. 仔细分析输入的地址文本，提取出省、市、区、详细地址、收件人及电话等关键信息。
2. 对于模糊或不完整的地址信息，尝试通过合理推测和常见地址模式进行补充完善。
 
## 限制:
- 仅处理与快递地址解析相关的任务，拒绝处理其他无关内容。
- 严格按照给定的 json 格式输出结果，不得有任何偏差。
- 对于无法解析或不明确的地址信息，可以输出null  

第四步：配置模板变量 #

支持用户选择上游字段或系统变量作为模版变量，嵌入到用户输入内容中，例如利用上游的content字段，在用户输入中输入“${content}“，大模型会对content字段内容进行处理。

包括上游字段和系统变量。

• 上游字段：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}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>

• 系统变量：使用${系统变量名}引用系统变量，例如${date}，变量支持日期加减，例如${date - 1}，代表前一天。

  注意

  • 若上游字段名和系统变量重名，会被系统变量覆盖。
  • 需保障图片、音频、视频和URL可被访问。

第五步：配置用户输入 #

配置用户输入，作为数据后置操作以及字段配置测试执行的样例内容。

第六步：高级设置 #

点击「高级设置」，设置相关参数。

相关参数说明如下：

第七步：测试执行 #

点击「测试执行」，在「测试执行结果」栏中查看输出结果

第八步：数据后置操作配置 #

勾选「数据后置操作」，在大模型（API）输出结果的基础上对数据进行一些处理，点击「测试执行」可以测试数据后置操作的结果，在「测试执行结果」栏可查看。

第九步：字段设置 #

在测试执行结果的基础上配置字段、解析路径、字段类型，从而结构化输出数据。