lakala
  1. 分类模型
lakala
  • 相似度模型
    • bge-reranker-v2-m3
      POST
    • bge-m3
      POST
    • Embedding代理服务接口
      POST
    • GPU服务器Embedding接口
      POST
    • 文档QA全领域通用相似度模型（已弃用）
      POST
    • 旧 - 支付客服问答相似度模型 - 修
      POST
    • 通用客服问答相似度模型
      POST
    • 新 - 支付客服问答相似度模型
      POST
    • 旧 - 支付客服问答相似度模型
      POST
    • 风控客服问答相似度模型
      POST
  • 分类模型
    • 新 - 意图识别多任务模型
      POST
    • 意图识别多任务模型
      POST
    • 情感分类模型
      POST
    • 新 - 风控投诉分类模型
      POST
    • 旧 - 风控投诉分类模型
      POST
  • 打分模型
    • 新 - 培训机器人打分模型
      POST
    • 新 - 培训机器人更新问答库接口
      POST
    • 旧 - 培训机器人打分模型
      POST
    • 旧 - 培训机器人更新问答库接口
      POST
  • RAG模型
    • 问题重写接口
      POST
    • RAG总接口
      POST
    • PDF文件解析
      POST
    • Redis服务
      POST
  1. 分类模型

情感分类模型

POST
:9921/v1/sentiment_classify

用于识别客服问答用户问题情绪#

用途: 主要用于判断用户是否对答案满意, 从而确定用户问题的所属类别
模型: 未训练过的IDEA-CCNL/Erlangshen-Roberta-110M-Sentiment
标签返回: 当前接口每次只会返回1个标签
标签类别: 正向, 负向
部署环境: 测试
测试环境目录: 192.168.12.103:/data1/hjc/sentiment
测试环境启动命令:
screen -r sentiment
python3 bert_use.py --bert_path ./model --server_port 9921
Ctrl+a+d

请求参数

Body 参数application/json

示例
{
    "input": "今晚月色真美"
}

示例代码

Shell
JavaScript
Java
Swift
Go
PHP
Python
HTTP
C
C#
Objective-C
Ruby
OCaml
Dart
R
请求示例请求示例
Shell
JavaScript
Java
Swift
curl --location --request POST ':9921/v1/sentiment_classify' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "input": "今晚月色真美"
}'

返回响应

🟢200成功
application/json
Body

示例
{
    "model": "bert_sentiment",
    "object": "binary_classify",
    "data": [
        {
            "label": "正向",
            "pred": 0.7972152829170227
        }
    ],
    "created": 1730292316,
    "duration": 0.06928062438964844
}
修改于 2025-05-22 02:01:58
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意图识别多任务模型
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