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评估完成后，进入“评估报告”页面，可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中，“预期结果”即为变量值（问题）所预设的期望回答，“生成结果”即模型回复的结果。通过比较“预期结果”与“生成结果”的差异可以判断提示词效果。 图3 查看评估报告 父主题： 批量评估提示词效果
setCache(Caches.of(Caches.IN_MEMORY)); llm.ask("你能讲一个笑话吗？") 此时，再次使用同样的问题，则不会再调用大模型，而是直接从内存返回： llm.ask("你能讲一个笑话吗？") Cache缓存有以下几个操作： 初始化：指定缓存使用哪种存储方式。例如，使用内存型缓存可以设置为Cache
配置Histroy(Python SDK) History缓存，用于存储历史对话信息，辅助模型理解上下文信息，历史消息对有固定窗口、消息摘要等策略。 初始化：消息记录支持不同的存储方式， 如内存、DCS（Redis）和RDS（Sql）。 from pangukitsappdev.memory
语义缓存是一种基于向量和相似度的缓存方法，它可以实现对数据的语义匹配和查询。语义缓存可以根据不同的向量存储、相似算法、评分规则和阈值进行配置，并且可以使用不同的词向量模型进行嵌入。 from pangukitsappdev.api.memory.cache.cache_config import CacheStoreConfig
配置Histroy(Java SDK) History缓存，用于存储历史对话信息，辅助模型理解上下文信息，历史消息对有固定窗口、消息摘要等策略。 初始化：消息记录支持不同的存储方式，如内存、DCS（Redis）、RDS（Sql）。 import com.huaweicloud.pangu
SDK) 基于已有的知识库进行回答。有stuff、refine和map-reduce策略。 Stuff：将所有文档直接填充到prompt中，提给模型回答，适合文档较少的场景。 from pangukitsappdev.api.embeddings.factory import Embeddings
SDK) 基于已有的知识库进行回答，包括stuff、refine和map-reduce策略。 Stuff：将所有文档直接填充到prompt中，提给模型回答，适用于文档较少的场景。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLMs; import
这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 数据质量：请检查训练数据的质量，若训练样本和目标任务不一致或者分布差异较大、样本中存在异常数据、样本的多样性较差，都将影响模型训练的效果，建议提升您的数据质量。 父主题： 典型训练问题和优化策略
答复:您的语文成绩是56分。 最终结果: 您的数学成绩是55分，而语文成绩是56分。 AgentSessionSkill使用的大模型建议为N2-基础模型或者其他同等类型的模型。 父主题： 配置Agent(Python SDK)
A01会议室，时间为2024年5月8日早上8点到9点。 " 多轮执行增强 上述的例子中实际运行时只提供给模型多轮的对话，并没有提供工具执行的过程，有概率会出现模型不实际调用工具的情况。为了让大模型的效果更好，可以传入agentSession。 AgentSession agentSession
监听Agent(Python SDK) 一次Agent的响应如果涉及到多个任务的分解，往往会执行比较长的时间，此时可以对agent的执行过程进行监听，输出中间步骤。 AgentListener的定义如下： class AgentListener(ABC): """Agen
训练参数设置：您可以通过绘制Loss曲线查询来确认模型的训练过程是否出现了问题，这种情况大概率是由于训练参数设置的不合理而导致了欠拟合或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等参数的设置，根据实际情况调整训练参数，帮助模型更好学习。 父主题： 典型训练问题和优化策略
添加Agent流式输出(Python SDK) Agent用于工具调用场景，与普通的LLM流式输出相比，区分了文本流与工具流。 文本流将输出模型的思考过程和最终结果；工具流将输出工具的调用过程，而工具的调用的执行结果是通过监听获取的。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调： from
基于已有的知识库，进行摘要总结。有stuff、refine、map-reduce策略。 Stuff：将所有文档直接填充到prompt中，提给模型处理，适合文档较少的场景。 from pangukitsappdev.api.embeddings.factory import Embeddings
基于已有的知识库进行摘要总结，包括stuff、refine和map-reduce策略。 Stuff：将所有文档直接填充到prompt中，提给模型处理，适用于文档较少的场景。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLMs; import
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。
配置基础问答能力(Java SDK) 基础问答（SimpleSkill）提供基础的对话实现。 初始化。 1 2 3 4 5 6 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLMs; import com.huaweicloud.pangu
建议在推理阶段使用和训练数据相同或相似的PROMPT，才能发挥出模型的最佳效果。 模型规格：理论上模型的参数规模越大，模型能学到的知识就越多，能学会的知识就更难，若目标任务本身难度较大，建议您替换参数规模更大的模型。 父主题： 典型训练问题和优化策略
监听Agent(Java SDK) 一次Agent的响应如果涉及到多个任务的分解，往往会执行比较长的时间，此时可以对agent的执行过程进行监听。 AgentListener的定义如下： public interface AgentListener { /** *
配置基础问答能力(Python SDK) 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
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