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手工编排Agent应用流程 手工编排Agent应用流程步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”,将跳转至Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”,在“应用”页签,单击右上角“创建应用”。 您也可以鼠
准备工作 注册华为账号并开通华为云,并完成实名认证,账号不能处于欠费或冻结状态。 检查开发环境要求,确认本地已具备开发环境。 登录“我的凭证 > 访问密钥”页面,依据界面操作指引获取Access Key(AK)和Secret Access Key(SK)。下载的访问密钥为credentials
手工编排Agent应用 手工编排Agent应用流程 配置Prompt builder 配置插件 配置知识 配置开场白和推荐问题 调试Agent应用 父主题: 开发盘古大模型Agent应用
基于NL2JSON助力金融精细化运营 场景介绍 在金融场景中,客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营,但手工定制开发往往耗费大量人力。因此,希望借助大模型消除语义歧义性,识别用户查询意图,并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输
状态码 HTTP状态码为三位数,分成五个类别:1xx:相关信息;2xx:操作成功;3xx:重定向;4xx:客户端错误;5xx:服务器错误。 状态码如下所示。 状态码 编码 状态说明 100 Continue 继续请求。 这个临时响应用来通知客户端,它的部分请求已经被服务器接收,且仍未被拒绝。
数据保护技术 盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性,保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密(HTTPS) 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数
创建盘古多语言文本翻译工作流 场景描述 该示例演示了如何创建多语言文本翻译工作流,示例将调用华为云文本翻译API,详见文本翻译。 准备工作 提前开通“文本翻译”服务。登录自然语言处理控制台,在总览页面下方开通“文本翻译”服务,单击“开通服务”。 图1 开通文本翻译服务 提前获取文
考察模型逻辑 虽然模型的思考过程是个黑盒,但可以通过反问模型答案生成的逻辑或提问模型是否理解任务要求,考察模型生成的逻辑,提升模型思维过程的可解释性。 对于模型答案的反问 如果模型给出了错误的答案,可以反问模型回答的逻辑,有时可以发现错误回答的根因,并基于此修正提示词。 在反问时
打造政务智能问答助手 场景介绍 大模型(LLM)通过对海量公开数据(如互联网和书籍等语料)进行大规模无监督预训练,具备了强大的语言理解、生成、意图识别和逻辑推理能力。这使得大模型在智能问答系统中表现出色:用户输入问题后,大模型依靠其强大的意图理解能力和从大规模预训练语料及通用SF
如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 盘古大模型的安全性主要从以下方面考虑: 数据安全和隐私保护:大模型涉及大量训练数据,这些数据是重要资产。为确保数据安全,需在数据和模型训练的全生命周期内,包括数据提取、加工、传输、训练、推理和删除的各个环节,提供防篡改、数据隐私保护、加密、
创建工作流 支持开发者基于Agent平台创建工作流。创建工作流时,工作流默认包含了开始、结束和大模型组件。开发者可基于该工作流,添加更多的组件,实现业务流程的编排。 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”,将跳转至Agent开发平台。
使用数据工程构建科学计算大模型数据集 科学计算大模型支持接入的数据集类型 盘古科学计算大模型仅支持接入气象类数据集,该数据集格式要求请参见气象类数据集格式要求。 构建科学计算大模型训练数据要求 构建科学计算大模型进行训练的数据要求见表1。 表1 科学计算大模型训练数据要求 模型类别
提示词工程介绍 提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作,需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系,本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验,总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用
返回结果 状态码 请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口,如果调用后返回状态码为“200”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息
大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称,也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型,是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型,然后在下游任务中对该模型进行精调,以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、
打造短视频营销文案创作助手 场景介绍 随着互联网的发展,短视频已成为了日常生活中不可或缺的一部分,凭借其独特的形式和丰富的内容吸引了大量流量,并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案,以提升营销效果和效率。在这种场景下,用户只需提供
创建科学计算大模型训练任务 创建科学计算大模型训练任务步骤如下: 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需操作空间。 图1 进入操作空间 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型训练”,单击界面右上角“创建训练任务”。 在“创建训练任务”页面,模型类型选择“科学