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如何判断训练状态是否正常 判断训练状态是否正常，通常可以通过观察训练过程中Loss（损失函数值）的变化趋势。损失函数是一种衡量模型预测结果和真实结果之间的差距的指标，正常情况下越小越好。 您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线，来观察其变化趋势。一般
agentSession; } 单步执行 有时并不希望Agent完全自主执行，在某些关键节点，让用户先进行确认，确认后再执行，或者用户对模型的结果有异议或者想法有变化，想对当前结果进行更改。此时可以单步运行Agent： /** * 单步执行Agent，提供干预能力 * * @param
如果服务是分布式的，需要将session对象在外部持久化。 单步执行 有时并不希望Agent完全自主执行，在某些关键节点，让用户先进行确认，确认后再执行，或者用户对模型的结果有异议或者想法有变化，想对当前结果进行更改。此时可以单步运行Agnet： """ 单步执行Agent，提供干预能力 :param agent_session:
应用实践 基础问答 长文本摘要 Agent助手 父主题： 盘古应用开发SDK
应用示例 搜索增强 长文本摘要 父主题： Python SDK
应用示例 搜索增强 长文本摘要 父主题： Java SDK
Retriever Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多，如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题： 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多，影响模型的判断。 通过Tool Retriever可以解决上述问题，其原理是在Agent运行前，先从所有可用的工具中选择
盘古应用开发SDK简介 应用开发SDK概述 应用开发SDK针对大模型应用开发场景，对大语言模型进行封装，提供了提示词模板、记忆、技能、智能代理等功能模块，简化用户的开发工作，帮助用户快速开发一个大模型应用。当前应用开发SDK支持如下语言： Java Python 开发环境要求 华
Retriever Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多，如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题： 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多，影响模型的判断。 通过Tool Retriever可以解决上述问题，其原理是在Agent运行前，先从所有可用的工具中选择
先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查询，也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率，使智能客服系统更加人性化和有温度。 此外，盘古大模型还能够根据用户的行为和反馈不断学习和优化，进一步提升服务能
工具开发者可以在系统运行时动态构建，即在运行态定义与实例化。 StaticTool（静态工具） 静态工具可以通过继承Tool的方式新增，在_run接口中实现工具的功能，例如： from typing import Type from pangukitsappdev.tool.tool
AI助手是一种基于NLP大模型构建的人工智能应用，它通过结合多种工具并利用大模型的对话问答、规划推理、逻辑判断等能力，来理解和回应用户的需求。 例如，需要构建一个企业助理应用，该应用需要具备预定会议室、创建在线文档和查询报销信息等功能。在构建此应用时，需要将预定会议室与创建在线文档等功
和DynamicTool（动态工具）两类。静态工具需要开发者事先定义好，即在编译期定义与实例化。对于动态工具，开发者可以在系统运行时动态构建，即在运行态定义与实例化。 StaticTool（静态工具） 静态工具可以通过注解的方式新增，在run接口中实现工具的功能，例如： import
from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.memory.vector.factory import Vectors from pangukitsappdev.api.memory
chatbot, queue=False) demo.queue() demo.launch() 终端命令行下执行python3 chat.py运行应用，效果如下。 父主题： 应用实践
from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.memory.vector.factory import Vectors from pangukitsappdev.api.memory
安装SDK pip直接安装 执行如下命令： pip install pangu_kits_app_dev_py 本地导入 从support网站上下载pangu-kits-app-dev-py的whl包。 建议使用conda创建一个新的python环境，python版本选择3.9。
盘古应用开发SDK 盘古应用开发SDK简介 准备工作 Java SDK Python SDK 应用实践
outputs=output, api_name="summary") demo.launch() 终端命令行下执行python3 doc_summary.py运行应用，效果如下。 父主题： 应用实践
"meeting_room_status_query", toolDesc = "查询会议室的状态，是否被预定或者正在使用中", toolPrinciple = "请在需要预定会议室之前使用，查询会议室状态判断是否可以预定", inputDesc = "", outPutDesc = "会议室状态")
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