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content("再定一个明天8点到9点的会议室").build()); panguAgent.run(messages); 运行结果示例: 用户: 定个2点-4点的会议,A01会议室 助手: 已为您预定 A01会议室,时间为2024年5月7日下午2点到4点。 用户: 再定一个明天8点到9点的会议室 助手: 已为您预定
定个2点的会议 助手: 请问您的会议预计何时结束?另外,您是需要预订线上会议还是实体会议室? 用户: 4点结束,线上会议 助手: 已为您预定2023年6月29日14:00至16:00的线上会议,请准时参加。 - 步骤1: 思考:好的,我将为您预定2点至4点的线上会议。
、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能的API接口定义为一系列的工具,并通过AI助手,将这些工具与大模型进行绑定。当用户
", toolDesc = "预定会议室", toolPrinciple = "请在需要预定会议室时调用此工具,预定前需要先查询会议室状态", inputDesc = "会议开始结束时间,会议室", outPutDesc = "预定会议室的结果") public class
长文本摘要 场景介绍 切割长文本,利用大模型逐步总结。 如对会议/报告/文章等较长内容总结概述。 工程实现 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # IAM 认证信息,根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url= sdk.llm
长文本摘要 场景介绍 切割长文本,利用大模型逐步总结。 如对会议/报告/文章等较长内容总结概述。 工程实现 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # IAM 认证信息,根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url= sdk.llm
长文本摘要 应用介绍 切割长文本,利用大模型逐步总结,如对会议/报告/文章等总结概述。涉及长文本分割、摘要等相关特性。 环境准备 python3.9 及以上版本。 安装依赖的组件包, pip install pangu_kits_app_dev_py gradio python-docx。
content("定个2点的会议").build()); messages.add( ConversationMessage.builder().role(Role.ASSISTANT).content("请问您的会议预计何时结束?另外,您是需要预订线上会议还是实体会议室?").build());
"tool_id": "reserve_meeting_room", "tool_desc": "预定会议室,请在需要预定会议室时调用此工具,预定前需要先查询会议室状态", "input_schema": { "type": "object", "properties":
"description": "查询员工的会议预订状态,返回已经预订的会议和其会议ID", "principle":"请在需要查询员工已预订会议室列表时使用", "input_desc": "", "output_desc": "已预订会议室列表", "args_schema":
"帮我定个今天下午3点到8点金桥2303会议室" } ] } ], "assistant_running_param": { "instructions": "你是一个会议室预定助手,可以帮助员工预定会议室", "additional_instructions":
"reserve_meeting_room", toolDesc = "预订会议室", toolPrinciple = "请在需要预订会议室时调用此工具", inputDesc = "会议开始结束时间,会议室", outPutDesc = "预订会议室的结果") public class ReserveMeetingRoom
该参数需要与工具配合使用,需要填入工具input_schema参数中API的请求参数。例如,在配置AI助手工具的代码示例中,创建预定会议室API的请求参数中有start,设置为start,即将会议的开始相关的信息作为关键信息,带入新轮次的对话中。 指令参数输入示例: # 角色: 旅行规划助理 ## 简介
以支持语义匹配和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方法,它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法,如余弦相似度、欧
以支持语义匹配和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方法,它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法,如余弦相似度、欧
指标看板介绍 指标看板使用BLEU指标评价模型,其核心思想是计算准确率。例如,给定一个标准译文(reference)和一个算法生成的句子(candidate),BLEU-1的计算公式为候选句中出现于标准译文中的单词数(m)与候选句总单词数(n)的比值,即m/n。指标看板通过BL
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