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常用方法论 打基础 补说明 搭结构 排顺序 补预设 父主题： 提示词写作实践
写作示例 意图匹配 面试问题生成 父主题： 提示词写作实践
体验盘古大模型功能 申请体验盘古大模型服务 体验盘古预置模型能力 体验盘古驱动的应用百宝箱
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
配置Agent(Java SDK) 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
模型能力与规格 模型的基础信息 模型支持的区域 模型支持的操作
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计 监控安全风险
API NLP大模型 Token计算器
Python 安装SDK(Python SDK) 配置SDK(Python SDK) 配置LLMs(Python SDK) 配置Prompt(Python SDK) 配置Memory(Python SDK) 配置Skill(Python SDK) 配置Agent(Python SDK)
配置Skill(Java SDK) 配置基础问答能力(Java SDK) 配置多轮对话能力(Java SDK) 配置文档问答能力(Java SDK) 配置文档摘要能力(Java SDK) 父主题： Java
配置Memory(Python SDK) Memory（记忆）模块结合外部存储为LLM应用提供长短期记忆功能，用于支持上下文记忆的对话、搜索增强等场景。 Memory（记忆）支持多种不同的存储方式和功能。 Cache缓存：是一种临时存储数据的方法，它可以提高数据的访问速度和效率。
配置Skill(Python SDK) 配置基础问答能力(Python SDK) 配置多轮对话能力(Python SDK) 配置文档问答能力(Python SDK) 配置文档摘要能力(Python SDK) 父主题： Python
准备盘古大模型训练数据集 训练数据集创建流程 模型训练所需数据量与数据格式要求 创建一个新的数据集 检测数据集质量 清洗数据集（可选） 发布数据集 创建一个训练数据集
清洗数据集（可选） 清洗算子功能介绍 获取数据清洗模板 创建数据集清洗任务 父主题： 准备盘古大模型训练数据集
创建训练任务 创建自监督微调训练任务 创建有监督训练任务 父主题： 训练盘古大模型
撰写提示词 创建提示词工程 撰写提示词 预览提示词效果 父主题： 提示词工程
提示词写作实践 提示工程介绍 常用方法论 进阶技巧 写作示例
进阶技巧 设置背景及人设 理解底层任务 CoT思维链 考察模型逻辑 父主题： 提示词写作实践
如何调用REST API 开通API 构造请求 认证鉴权 返回结果
附录 状态码 错误码 获取项目ID 获取模型调用API地址
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