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Agent开发平台介绍 Agent开发平台简介 Agent开发平台是基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建
Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“能力调测”，单击“文本对话”页签。 选择需要调用的服务。可从“预置服务”或“我的服务”中选择。 填写系统人设。如“你是一个AI助手”，若不填写，将使用系统默认人设。 在页面右侧配置参数，具体参数说明见表1。 表1
若调用部署后的模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“我的服务”页签，模型部署列表单击模型名称，在“详情”页签中，可获取模型的部署ID。 图3 部署后的模型调用路径 若调用预置模型，可在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型部署”，在“预置服务”页签，模型列表单击“调用路径”，获取该模型的部署ID。
创建NLP大模型训练任务 创建NLP大模型预训练任务 创建NLP大模型预训练任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”，单击右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面，参考表1完成训练参数设置。
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、案
“能力调测”功能支持用户直接调用已部署的预置服务，使用步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 单击左侧“能力调测”，进入“文本对话”页签，选择服务与系统人设，参数设置为默认参数，在输入框输入问题，单击“生成”，模型将基于问题进行回答。 图1 使用预置服务进行文本对话 可
构建流程 准备工作 为确保有可用的NLP大模型，请先完成NLP大模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 本实践将使用华为云文本翻译API，请先完成创建多语言文本翻译插件操作。 操作流程 创建盘古多语言文本翻译工作流的流程见表1。
编排工作流 Agent平台支持对工作流编排多个节点，以实现复杂业务流程的编排。 工作流包含两种类型： 对话型工作流。面向多轮交互的开放式问答场景，基于用户对话内容提取关键信息，输出最终结果。适用于客服助手、工单助手、娱乐互动等场景。 任务型工作流。面向自动化处理场景，基于输入内容
方案设计 虽然传统人工翻译可以提供高质量的结果，但其效率较低且成本高昂。相对而言，机器翻译虽然在速度和成本上具备优势，但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足，例如，处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题，构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具（如机器翻
……]”的方式来构造，若您的数据是同一个角色连续多次对话的“多轮问题”，可以将同一个角色的对话采用某个分隔符拼接到一个字符串中。例如： 原始对话示例： A：xxx号话务员为您服务！ A：先生您好，有什么可以帮助您的？ B：你好，是这样的 B：我家里上不了网了 B：网连不上 A：先生，您家的网络无法连接是吗 A：请问您尝试重新插拔网线吗？
时迅速调整和优化，提供适应新领域的服务。 通过微调技术，盘古大模型能够在保持原有优势的同时，融入新领域的特征和规律，实现对新任务的快速适应。这种能力极大地扩展了模型的应用范围，使其在更广泛的业务场景中发挥作用，为用户提供更加全面和深入的智能服务。
et”两个字段。示例如下： query改写模块：准备对应省略补全任务的数据和对应指代消解任务的数据。 {"context": ["你对李健怎么看 | 音乐诗人李健。请根据以上背景补全以下问题： 喜欢么"], "target": "喜欢李健么"} {"context": ["孩子就是不写作业
应用介绍 在Agent开发平台上，用户可以构建两种类型的应用： 知识型Agent：以大模型为任务执行核心，适用于文本生成和文本检索任务，如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息，使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点：零代码开发，对话过程智能化。
实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，系统将在任务状态更新时，通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述（选填） 设置部署任务的描述。 参数填写完成后，单击“立即部署”。 父主题： 部署CV大模型
实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，系统将在任务状态更新时，通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述（选填） 设置部署任务的描述。 参数填写完成后，单击“立即部署”。 父主题： 部署NLP大模型
使用推理SDK章节示例代码均以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的凭证”页面，获取“IAM用户名”、“账号名”以及待使用区域的“项目ID”。调用服务时会用到这些信息，请提前保存。 由于盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域，需要获取与“西南-贵阳一”区域对应的project id。 图1
实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，系统将在任务状态更新时，通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述（选填） 设置部署任务的描述。 参数填写完成后，单击“立即部署”。 父主题： 部署预测大模型
实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，系统将在任务状态更新时，通过短信或邮件将提醒发送给用户。 基本信息 服务名称 设置部署任务的名称。 描述（选填） 设置部署任务的描述。 参数填写完成后，单击“立即部署”。 父主题： 部署专业大模型
工作流 功能介绍 通过调用创建好的工作流API，输入问题，将得到工作流执行的结果。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/agent-run/workflows/{workflow_id}/conversations/{conversation_id}
调用工作流 工作流试运行成功后，可以使用API调用该工作流。 获取调用路径 工作流的调用路径获取步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。 在“工作台 >
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