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了极大的便利。它们可以根据具体需求，利用盘古大模型构建或优化业务流程，提高工作效率，降低运营成本，并为客户提供更精准、个性化的服务。 模型效果优秀 经过海量数据训练，盘古大模型在各种自然语言处理任务中展现出卓越的性能。无论是文本分类、情感分析、机器翻译，还是问答系统，模型都能以高
pangu.url，若地址与custom.llm.url，则为另外一个大模型。 自定义参数问答：自定义设置如temperature等参数，获得对应的效果。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLM; import com.huaweicloud
提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词
间，同时保持或接近模型的最佳性能。 过拟合 过拟合是指为了得到一致假设而使假设变得过度严格，会导致模型产生“以偏概全”的现象，导致模型泛化效果变差。 欠拟合 欠拟合是指模型拟合程度不高，数据距离拟合曲线较远，或指模型没有很好地捕捉到数据特征，不能够很好地拟合数据。 损失函数 损失函数（Loss
数据量足够，但质量较差，可以微调吗 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。
面试问题生成 应用场景说明：将面试者的简历信息输入给大模型，基于简历生成面试问题，用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题： 写作示例
据中随机拆分出1%的数据作为验证集，验证集中最多使用100条数据用于模型训练效果评估。数据按比例拆分后，如果超过100条，会随机取100条数据。 从已有数据导入：从已有的数据集中选择数据用于模型训练效果评估，如果数据超过100条，会取前100条数据。 图2 从训练数据拆分 完成训
围在0.0到1.0之间，值越高说明模型生成和实际答案匹配度越高。 可以作为模型能力的参考指标，当两个模型进行比较时，BLEU指标越大的模型效果一般更好。但是模型的能力还是需要通过人工评测来评判，BLEU指标只能作为参考。 指标的缺陷 BLEU指标只考虑n-gram词的重叠度，不考虑句子的结构和语义。
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
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
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。
图2 搭建数据清洗流程 将算子拖拽至“输入”、“输出”之间，即可完成清洗流程的搭建，搭建过程中可以通过“执行节点”功能查看算子对数据的清洗效果。算子功能的详细介绍请参见清洗算子功能介绍。 图3 执行节点 用户配置算子后推荐增加、显示备注信息，用于团队其他成员快速了解算子编排。 图4
选择知识库类型后，单击“创建”进入知识库设置页面，创建知识库。 当选择“自定义知识库”时，需要设置名称、英文名称、描述信息。注意英文名称和描述将影响模型检索效果，不可随意填写，需按照知识库中文档的实际内容或知识库目进行填写。设置完成后单击“立即创建”进入知识库详情页，上传文档。在详情页会同步展示与AI助手的绑定关系。
应性。例如，将提示词设置为“你是一个旅游助手，需要给用户介绍旅行地的风土人情。请介绍一下{{location}}的风土人情。”在评估提示词效果时，可以通过批量替换{{location}}的值，来获得模型回答，提升评测效率。 同时，撰写提示词过程中，可以通过设置模型参数控制模型生成
setStreamCallback(StreamAgentCallBack streamAgentCallback); StreamAgentCallBack实现示例： private class StreamAgentCallBackImpl implements StreamAgentCallBack
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
开通盘古大模型服务 盘古大模型具备文本补全和多轮对话能力，用户在完成盘古大模型套件的订购操作后，需要开通大模型服务，才可以调用模型，实现与模型对话问答。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”，在相应服务的操作列单击“查看详情”，可在服务列表中申请需要开通的服务。
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
给定的一段或几段段落知识的场景下进行总结回答的能力。因此，如果您的场景是基于某个领域内的知识问答，那么采用微调的手段确实能从一定程度上提升效果，但如果综合考虑训练的耗时和模型后续的持续迭代，采用搜索+问答的方案则更具性价比。 父主题： 典型训练问题和优化策略
rompt，直到任务完成或者达到终止条件（如设置迭代次数）。 实例化Tool 实例化Agent 运行Agent 监听Agent Agent效果优化 Agent流式输出 Tool Retriever 父主题： Java SDK
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