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但和训练样本差异很小的问题，回答完全错误。这种情况可能是由于以下几个原因导致的，建议您依次排查： 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，模型没有学到任何知识。请检查训练参数中的 “训
型的对话问答、规划推理、逻辑判断等能力，来理解和回应用户的需求。 例如，需要构建一个企业助理应用，该应用需要具备预定会议室、创建在线文档和查询报销信息等功能。在构建此应用时，需要将预定会议室与创建在线文档等功能的API接口定义为一系列的工具，并通过AI助手，将这些工具与大模型进行
= "capital", toolDesc = "资产注册查询", toolPrinciple = "请在需要查询各个公司的资产注册情况时调用此工具", inputDesc = "需要查询的公司名称，一次只支持查询一家公司", outPutDesc = "公司的资产注册规模")
版本: 0.1 - 语言: 中文 - 描述: 我是一个旅行规划助理，能够帮助用户查询天气、预订车票，以及查询旅游地的风景人文。 ## 技能 ### 技能-1 1. 通过调用{tool_id}工具，查询目的地的天气信息。 ### 技能-2 1. 能够根据用户需求和偏好，帮助用户规划旅行路线。
策略，并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。 任务执行：能通过工具与外界发生联系并产生影响，工具可以自定义，包括查询信息、调用服务、网络搜索、文件管理、调用云服务等，通过Agent构建一个让LLM按照特定的规则迭代运行的Prompt，直到任务完成或者达到终止条件（如设置迭代次数）。
策略，并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。 任务执行：能通过工具与外界发生联系并产生影响，工具可以自定义，包括查询信息、调用服务、网络搜索、文件管理、调用云服务等，通过Agent构建一个让LLM按照特定的规则迭代运行的Prompt，直到任务完成或者达到终止条件（如设置迭代次数）。
您可以从平台的训练日志中获取到每一步的Loss，并绘制成Loss曲线。本场景的一个Loss曲线示例如下： 图1 Loss曲线 通过观察，该Loss曲线随着迭代步数的增加呈下降趋势直至稳定，证明整个训练状态是正常的。若Loss曲线呈现轻微阶梯式下降，为正常现象。 模型持续优化： 本场景采用了下表中的推理
session_tag="test-memory-0624")) 添加、查找、删除数据。 # 更新数据 chat_message.add_ai_message("i am ai.") chat_message.add_user_message("i am tester.") # 查找数据 contents = [msg
sessionTag(sessionTag).build()); 添加、查找、删除数据。 //更新数据 chatMessage.addAIMessage("i am ai."); chatMessage.addUserMessage("i am tester."); // 查找数据 chatMessage.getMessages()
query_score 工具来查询您的成绩。首先，我将查询您的数学成绩。 行动:使用工具[query_score],传入参数{"arg": "数学"} 工具返回:你的数学的成绩是55分 - 步骤2: 思考:您的数学成绩是55分。接下来，我将查询您的语文成绩。 行动:使用工具[query_score]
add_tools(tool_list) 工具添加后，会存储在向量库的索引中，并将指定的字段向量化。 从ToolRetriever中查找工具： # 查找工具 result = css_tool_retriever.search("预订会议室", 2) 返回的result中，包含与预
"tool_id": "reserve_meeting_room", "tool_desc": "预定会议室，请在需要预定会议室时调用此工具，预定前需要先查询会议室状态", "input_schema": { "type": "object", "properties": {
盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中，利用先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查询，也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率，使智能客服系统更加人性化和有温度。 此外，盘古大模型还能够根据用户的行为和反馈不
addTools(toolList); 工具添加后，会存储在向量库的索引中，并将指定的字段向量化。 从ToolRetriever中查找工具： // 查找工具 List<Tool> result = cssToolRetriever.search("预订会议室", 2); 返回的re
（/chat/completions在SDK代码中已经进行了设置）。 IAM endpoint需要根据服务所在的区域正确配置，参考帮助文档“终端节点”章节查找。 参考IAM帮助文档，获取账号相关信息。 华为云Gallery托管三方模型 否 Gallery三方托管模型API调用URL。 华为云IAM账号认证信息。
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