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Emebedding模块用于对Emebedding模型API的适配封装，提供统一的接口快速地调用CSS等模型emebedding能力。 初始化：根据相应模型定义Emebedding类，如使用华为CSS Embedding为：Embeddings.of("css");。 from pangukitsappdev
Embedding模块用于对Embedding模型API的适配封装，提供统一的接口快速地调用CSS模型embedding能力。 初始化：根据相应模型定义Embedding类。例如，使用华为CSS Embedding为：Embeddings.of(Embeddings.CSS);。 import com.huaweicloud
与其他云服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署，帮助用户快速创建和部署模型。
embedding.css.iam.url= # sdk.embedding.css.iam.domain= # sdk.embedding.css.iam.user= # sdk.embedding.css.iam.password= # sdk.embedding.css.iam.project=
server_info=ServerInfoCss(env_prefix="sdk.memory.css")) vector_api = Vectors.of("css", vector_store_config) # 检索 query = "杜甫的诗代表了什么主义诗歌艺术的高峰？" docs = vector_api
server_info=ServerInfoCss(env_prefix="sdk.memory.css")) vector_api = Vectors.of("css", vector_store_config) # 检索 query = "杜甫"
sdk.embedding.css.iam.password= sdk.embedding.css.iam.project= ## CSS 向量库 sdk.memory.css.url= sdk.memory.css.user= sdk.memory.css.password= 工程实现。
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，先从所有可用的工具中选择与问题最相关的工具，再交给Agent去处理，示例如下：
用户认证信息就是创建集群时设置的用户/密码。 华为云CSS（集成Embedding） 否 集群host信息。 用户认证信息。 云搜索服务CSS： https://support.huaweicloud.com/css/index.html 参考CSS服务“快速入门”章节创建机器后，在集群信息中获取hosts信息。
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，先从所有可用的工具中选择与问题最相关的工具，再交给Agent去处理。
sdk.embedding.css.iam.password= sdk.embedding.css.iam.project= ## CSS 向量库 sdk.memory.css.url= sdk.memory.css.user= sdk.memory.css.password= 工程实现。
embedding.css.iam.url= # sdk.embedding.css.iam.domain= # sdk.embedding.css.iam.user= # sdk.embedding.css.iam.password= # sdk.embedding.css.iam.project=
Vector cssVector = Vectors.of(Vectors.CSS, VectorStoreConfig.builder() .embedding(Embeddings.of(Embeddings.CSS))
Vector cssVector = Vectors.of(Vectors.CSS, VectorStoreConfig.builder() .embedding(Embeddings.of(Embeddings.CSS))
json解析报错 服务端返回的数据格式不符合json格式，导致sdk侧解析json数据报错。 服务端返回的json数据不符合json反序列化的规则，和sdk定义的数据结构不一致，导致反序列化失败。 sdk json数据解析问题。 建议排查服务端返回的数据是否和服务SDK设计的结构、字段一致。
理解底层任务 需要站在模型的角度理解相关任务的真实底层任务，并清晰描述任务要求。 例如，在文档问答任务中，任务本质不是生成，而是抽取任务，需要让模型“从文档中抽取出问题的答案，不能是主观的理解或解释，不能修改原文的任何符号、字词和格式”， 如果使用“请阅读上述文档，并生成以下问题
配置知识库 大模型在进行训练时，使用的是通用的数据集，这些数据集没有包含特定行业的数据。通过知识库功能，用户可以将领域知识上传到知识库中，向大模型提问时，大模型将会结合知识库中的内容进行回答，解决特定领域问题回答不准的现象。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
print(cache_value_after.answer) # 校验，相似 # 用于检查缓存中的数据是否与查询的数据语义相似，如果相似，就返回缓存中的结果对象。这个操作需要使用向量和相似度的计算，以及设置的阈值来判断 # 例如，查询“缓存存在？”这个问题和“test-semantic-ca
少于xx个字的文本。”，将回答设置为符合要求的段落。 续写：根据段落的首句、首段续写成完整的段落。 若您的无监督文档没有任何结构化信息，可以将有监督的问题设置为“以下是一篇文章的第一个句子：xxx/第一段落：xxx。请根据以上的句子/段落，续写为一段不少于xx个字的文本。”，再将回答设置为符合要求的段落。
整回答的语调和内容，更贴近用户的实际需求。这种智能化、个性化的服务体验不仅减少了转人工的频率，还提升了用户满意度。 创意营销 在创意营销领域，企业常常需要投入大量的时间和资源来撰写吸引人的营销文案。然而，传统的人工撰写方式不仅效率低下，还受到写手个人素质的影响。盘古大模型的应用为这一问题提供了创新的解决方案。
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