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"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":
更新数据 cache.update("1+1", LLMResp(answer=2)) 查询数据：从缓存中获取数据，需要指定数据的键值对。例如，查找1+1这个问题对应的答案，参考示例如下： # 查找数据 cache_value = cache.lookup("1+1") 清理数据：删
1:6379 华为云RDS 否 host信息。 用户认证信息。 云数据库RDS： https://support.huaweicloud.com/rds/index.html - Mysql 否 host信息。 用户认证信息。 Mysql官网： https://www.mysql.com/
build()); 查询数据：从缓存中获取数据，需要指定数据的键值对。例如，查找1+1这个问题对应的答案，可参考以下示例。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.response.LLMResp; // 查找数据 LLMResp
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
install gptcache~=0.1.37 pip install redis-om~=0.1.3 pip install pymysql~=1.1.0 pip install SQLAlchemy~=2.0.19 API手册 API手册请参见SDK API 手册。 父主题：
了企业的运营成本，也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中，利用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
= "capital", toolDesc = "资产注册查询", toolPrinciple = "请在需要查询各个公司的资产注册情况时调用此工具", inputDesc = "需要查询的公司名称，一次只支持查询一家公司", outPutDesc = "公司的资产注册规模")
记忆系统：通过构建记忆模块去管理历史任务和策略，并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。 任务执行：能通过工具与外界发生联系并产生影响，工具可以自定义，包括查询信息、调用服务、网络搜索、文件管理、调用云服务等，通过Agent构建一个让LLM按照特定的规则迭代运行的Prompt，直到任务
记忆系统：通过构建记忆模块去管理历史任务和策略，并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。 任务执行：能通过工具与外界发生联系并产生影响，工具可以自定义，包括查询信息、调用服务、网络搜索、文件管理、调用云服务等，通过Agent构建一个让LLM按照特定的规则迭代运行的Prompt，直到任务
参数-类型-解释表中\n\n以下是你的思考过程：\n步骤1.根据用户问题从指标-解释表中得到metrics中caption的值,格式为:\"metrics\":[{\"caption\":\"xx\"}]，不要超过两个\n步骤2.根据用户问题从参数-类型-解释表中得到dimens
审计 云审计服务（Cloud Trace Service，CTS）是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。
对于微调而言，数据质量非常重要。一份数据量少但质量高的数据，对于模型效果的提升要远大于一份数据量多但质量低的数据。若微调数据的质量较差，那么可能会导致模型学习到一些错误或者不完整的信息，从而影响模型的准确性和可靠性。因此，不建议您直接使用低质量数据进行微调。 一份高质量的数据应具备以下几类特征： 数据与目标任
登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 工具管理”，单击页面右上角“创建工具”。 图1 工具管理 在“创建工具”页面参考表1完成工具代码的设置。 表1 创建工具参数说明 参数 是否必选 参数类型 描述 tool_id 是 String 工具ID，必须由英文小写字母和_组成，需要符合实际工具含义。
如何调整训练参数，使模型效果最优 模型微调参数的选择没有标准答案，不同的场景，有不同的调整策略。一般微调参数的影响会受到以下几个因素的影响： 目标任务的难度：如果目标任务的难度较低，模型能较容易的学习知识，那么少量的训练轮数就能达到较好的效果。反之，若任务较复杂，那么可能就需要更多的训练轮数。
否需要为您预定其他时间段或者其他会议室？ - 步骤1: 思考:好的，我需要先查询A02会议室今天下午3点到8点的预定状态。使用meeting_room_status_query工具进行查询。 行动:使用工具[meeting_room_status_query],传入参数"{\"start\":
Asia/Shanghai ; # # sdk.memory.rds.url= # sdk.memory.rds.user= # sdk.memory.rds.password= # sdk.memory.rds.poolSize= ################################
从而计算模型指标。支持的模型指标请参见下表。 表1 规则打分指标 指标名称 说明 BLEU-1 模型生成句子与实际句子在单字层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-2 模型生成句子与实际句子在中词组层面的匹配度，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-4 模型生成结
加信息，例如与用户查询问题相关的上下文信息。 表3 messages 参数 是否必选 参数类型 描述 content 是 String 表示对话的内容，对话内容为文本（text）类型。 role 否 String 表示对话的角色，取值是user。 响应参数 表4 响应Body参数
度、核采样和最大口令限制等。模型参数的设置会影响模型的生成质量和多样性，因此需要根据不同的场景进行选择。提示词的撰写步骤如下： 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”，进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务操作栏中的“撰写”。
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