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Prompt（提示词模板） 提示词模板模块提供模板格式化、自定义配置、few-shot管理功能。 模板格式化 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.template.KV; import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk
LLMs（语言模型） LLMs模块用于对大语言模型API的适配封装，提供统一的接口快速地调用盘古、GALLERY三方模型等模型API。 初始化：根据相应模型定义LLM类，如使用盘古LLM为： LLMs.of("pangu")。 from pangukitsappdev.api.llms
搜索增强 场景介绍 私有化场景下，大模型需要基于现存的私有数据提供服务。通过外挂知识库（Embedding、向量库）方式提供通用的、标准化的文档问答场景。 工程实现 准备知识库。 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # 盘古模型IAM
搜索增强 场景介绍 私有化场景下，大模型需要基于现存的私有数据提供服务。通过外挂知识库（Embedding、向量库）方式提供通用的、标准化的文档问答场景。 工程实现 准备知识库。 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # 盘古模型IAM
多轮对话 支持上下文记忆的多轮对话。 初始化 from pangukitsappdev.skill.conversation_skill import ConversationSkill from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs
基础问答 基础问答（SimpleSkill）提供基础的对话实现。 初始化。 1 2 3 4 5 6 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLMs; import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.Template
基础问答 提供简单的对话实现。 初始化 from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.skill.base import SimpleSkill from langchain.prompts
多轮对话 支持上下文记忆的多轮对话。 初始化。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLMs; import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.skill.Skills; import com
Vector Embedding Embedding模块用于对Embedding模型API的适配封装，提供统一的接口快速地调用CSS模型embedding能力。 初始化：根据相应模型定义Embedding类。例如，使用华为CSS Embedding为：Embeddings.of(Embeddings
Vector Embedding Emebedding模块用于对Emebedding模型API的适配封装，提供统一的接口快速地调用CSS等模型emebedding能力。 初始化：根据相应模型定义Emebedding类，如使用华为CSS Embedding为：Embeddings.of("css");。
自定义模型 如果使用的模型不是盘古或者兼容OpenAI-API的开源模型，如，闭源模型或者裸机部署的自定义推理服务，可以通过继承AbstractLLM自定义一个模型，示例代码如下： @Slf4j public class CustomLLM extends AbstractLLM<LLMResp>
Agent（智能代理） Agent（智能代理），用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行，一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划：将复杂目标任务分解为小的可执行子任务，通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统：通过构建记忆模块去管理历史任务和策略，并让Age
Agent（智能代理） Agent（智能代理），用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行，一般包括任务规划、记忆系统、执行系统： 任务规划：将复杂目标任务分解为小的可执行子任务，通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统：通过构建记忆模块去管理历史任务和策略，并让Age
产品优势 海量训练数据 盘古大模型依托海量且多样化的训练数据，涵盖从日常对话到专业领域的广泛内容，帮助模型更好地理解和生成自然语言文本，适用于多个领域的业务应用。这些数据不仅丰富多样，还为模型提供了深度和广度的语言学习基础，使其能够生成更加自然、准确且符合语境的文本。 通过对海量
大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称，也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型，是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型，然后在下游任务中对该模型进行精调，以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、万亿级别的预训练模型。此类大模型因具备更强的泛化能
理解底层任务 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务，并清晰描述任务要求。 例如，在文档问答任务中，任务本质不是生成，而是抽取任务，需要让模型“从文档中抽取出问题的答案，不能是主观的理解或解释，不能修改原文的任何符号、字词和格式”， 如果使用“请阅读上述文档，并生成以下问题
盘古大模型套件使用流程 盘古大模型套件平台是一款功能强大、集成度高的大模型开发与应用平台。该平台全面支持大模型的数据管理、清洗与配比，涵盖预训练与微调功能。此外，平台还提供了强大的模型部署、评估与调用功能，确保模型能够在生产环境中高效应用。平台支持提示词工程、AI助手及SDK开发
Agent助手 应用介绍 通过模型对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行能力，通过与用户多轮对话，实现会议室预订场景。 环境准备 Java 1.8。 参考安装章节，完成基础环境准备。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties， 正确配置iam、pangu配置项。信息收集请参考准备工作。
数据量很少，可以微调吗 不同规格的模型对微调的数据量都有相应要求。 如果您准备用于微调的数据量很少，无法满足最小的量级要求，那么不建议您直接使用该数据进行微调，否则可能会存在如下问题： 过拟合：当微调数据量很小时，为了能充分学习这些数据的知识，可能会训练较多的轮次，因而模型会过分
CoT思维链 对于复杂推理问题（如数学问题或逻辑推理），通过给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程，可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例，让模型先学习后回答，在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例，新样例必须多样化、不能重复等
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