role的问题

批量为用户增加角色的方法:
1.脚本导入(sap提供,需严格按照格式进行)。
2.创建用户组,将角色赋予用户组,将用户组赋予用户(脚本导入或组导入)。
3.直接将角色赋予用户(角色导入或脚本导入)。

为用户添加新角色,可以复制粘贴一个原有角色,将新的iView赋予该复制的角色,改标识及显示名称成为新角色,这样原有角色拥有的用户会自动增加新角色。(这个非常规时比较实用)

常规建议用方法2,即使新增角色可以把新角色赋予用户组,组用户则自动增加新角色。
### 大型语言模型角色扮演实例与指导原则 #### 角色扮演的重要性 大型语言模型(LLM)能够通过模拟不同身份进行对话交流,这不仅增强了用户体验,还使得交互更加自然流畅。这种能力依赖于模型对于上下文的理解以及生成符合特定情境回复的能力[^1]。 #### 实施指南 当准备让LLM执行角色扮演任务时,建议遵循以下几点: - **定义清晰的人物设定**:包括但不限于年龄、性别、职业背景等基本信息;同时也要考虑到该人物可能会持有的观点态度。 - **提供足够的场景描述**:使模型明白当前所处环境的具体情况,比如时间地点事件经过等等,以便更好地构建回应逻辑。 - **设置合理的互动目标**:明确希望达到的效果是什么样的——是解决问题?还是单纯娱乐聊天? #### 示例代码片段 下面给出一段简单的Python脚本用于调用API实现基本的角色扮演功能: ```python import requests def llm_role_playing(character_profile, scenario_description, interaction_goal): url = 'https://api.example.com/v1/roleplay' payload = { "character": character_profile, "scenario": scenario_description, "goal": interaction_goal } response = requests.post(url, json=payload) return response.json() # 使用示例 profile = {"name":"Alice", "age":28, "occupation":"engineer"} scene_desc = "在一个科技会议上遇到一位潜在客户" interaction_target = "建立联系并介绍产品" result = llm_role_playing(profile, scene_desc, interaction_target) print(result['response']) ``` #### 定量分析中的挑战 值得注意的是,在评估这类应用效果的时候,除了关注技术指标外,还需要重视定性方面的考量。因为单纯的性能数值并不能完全反映实际使用体验的好坏,尤其是在涉及到创意性和人文关怀层面的表现时更是如此。
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