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提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题： 提示词写作实践
在Agent开发平台，单击左侧导航栏“工作台”按钮，在“应用”页签，单击右上角“创建应用”。 输入应用名称，如“Python编码助手”，输入应用描述，单击“确定”，完成应用创建。
编排与调用工作流 工作流介绍 编排工作流 调用工作流 管理工作流 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
创建与管理知识库 知识库介绍 创建知识库 管理知识库 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
低代码构建多语言文本翻译工作流 方案设计 构建流程 效果评估与优化 典型问题 附录 父主题： Agent应用实践
权限校验选择“用户级鉴权 > Header”，填写目标凭证名称为X-Auth-Token、源凭证名称为X-Auth-Token，请求头为{"Content-Type":"application/json"}，单击“下一步”。 图7 配置插件信息 配置参数信息，如图8。
附录 创建多语言文本翻译插件 父主题： 低代码构建多语言文本翻译工作流
应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级，提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ，无语义泛化能力，意图理解能力弱，转人工频率极高。面对活动等时效性场景，智能客服无回答能力。
模型资产：模型资产可用于模型开发、应用开发等模块。当前支持订购NLP大模型、CV大模型、预测大模型、科学计算大模型和专业大模型的模型资产。
开发阶段的关键是平衡模型的复杂度和计算资源，避免过拟合，同时保证模型能够在实际应用中提供准确的预测结果。 应用与部署：当大模型训练完成并通过验证后，进入应用阶段。主要包括以下几个方面： 模型优化与部署：将训练好的大模型部署到生产环境中，可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。
此插件为Agent提供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。 自定义插件：为了满足更个性化的需求，平台允许开发者创建自定义插件，支持将API通过配置方式快速创建为插件，并供Agent调用。这样，开发者可以根据特定需求为应用增加专属功能。
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明：智能客服系统中，大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题，并返回标题内容，系统根据匹配标题调出该FAQ问答对，来解答客户疑问。 父主题： 提示词应用示例
创建工作流时，每个节点需要配置不同的参数，如输入和输出参数等，开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点，实现复杂业务流程的编排，从而快速构建应用。 工作流方式主要面向目标任务包含多个复杂步骤、对输出结果成功率和准确率有严格要求的复杂业务场景。 父主题： 编排与调用工作流
Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用，加速领域和行业AI应用的落地。
应用提示词生成面试题目 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： 提示词应用示例
'orange', 3:'banana', 4:'pear'} & {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。
'orange', 3:'banana', 4:'pear'} & {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。
查看知识型应用中是否引用了该工作流。 父主题： 开发盘古大模型Agent应用
'orange', 3:'banana', 4:'pear'} & {1:'apple', 2:'orange', 3:'banana'} 训练集中的标签个数与验证集中的个数不一致，导致该错误发生。
典型问题 在构建和运行多语言文本翻译工作流时，可能会遇到的常见典型问题如下： 问题一：文本翻译插件运行失败，报错信息如图1。 图1 文本翻译插件运行失败 可能原因：调用文本翻译API的Token错误或失效。 解决方法：参考创建多语言文本翻译插件，重新获取Token并进行试运行。 问题二
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