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Css Embedding embedding_api = Embeddings.of("css") embedding单文本：把单个字符串转换为向量数据。（向量维度由模型确定）。 text = "this is a test text." # embed query. embedding
\"2024-05-11 16:00\", \"meetingRoom\": \"A01\"}" 用户反馈:会议室更换为A02 - 步骤3: 思考:好的，我将为您更换为 A02会议室。现在查询 A02会议室在今天下午2点到4点的状态。调用 meeting_room_status_query
Embedding Embedding css = Embeddings.of(Embeddings.CSS); embedding单文本：把单个字符串转换为向量数据。（向量维度由模型确定）。 import java.util.List; String text = "this is a test
＞＝80% 绿色 可用 ＞＝40% 黄色 预警，需要优化数据 ＜40% 红色 告警，需要优化数据 （可选）当“我的数据集”的OBS数据发生变更时，可以单击右上角“检测”按钮重新校验数据集，也可以在“我的数据集”页签中，单击操作栏中的“更多 > 检测”，重新校验数据集。历史存量未校验过的数据集也可以进行重新校验。
######## LLM ############################### ## Pangu # Examples: https://{endPoint}/v1/{projectId}/deployments/{deploymentId} ; # sdk.llm.pangu
描述清楚，如果Agent实际执行效果不符合预期，可以调整。 required。是否为可选参数。 注意：字段的命名需要以小写字母开头，否则在转换成标准的Json schema时会出现问题，导致模型精度受到影响。 上例中的InputParam为一个复杂的入参，如果工具的入参为基本类型，则不需要再额外定一个结构体，例如：
iam.user= sdk.iam.password= sdk.iam.project= ## Pangu # Examples: https://{endPoint}/v1/{projectId}/deployments/{deploymentId} ; # sdk.llm.pangu
微调数据清洗： 以下是该场景中实际使用的数据清洗策略，供您参考： 原始文本处理。基于爬虫、数据处理平台批量处理收集到的原始数据，需要将文件统一转换成纯文本的txt文件，对错误格式数据进行删除。 构建微调数据。生成垂域微调（问答对）数据，将问答对数据分为：单轮问答数据、多轮问答数据、检
与上述的tool_provide呼应，在向tool_retriever中添加工具时，可以添加任意的元数据，python需要借助pickle将函数或类转换成字节流字符串存入CSS中，用于在tool_provider中把工具组装出来： from pydantic import BaseModel
持AppCode鉴权和华为云的APIG简易认证方式。配置文件需要指定url和key，配置项为： sdk.llm.openai.url=https://infer-app-modelarts-cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/v1/infers/..
> 模型基础信息”章节。 说明： token是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token，然后根据模型的概率分布进行采样或者计算。 user 否 String 用于代表用户的唯一标识符，字符串长度最大64，最小1。
of("pangu", llm_config=LLMConfig(llm_module_config=LLMModuleConfig(url="https://pangu.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/v1/infers/N2-基础模型的调用地址")))
> 模型基础信息”章节。 说明： token是指模型处理和生成文本的基本单位。token可以是词或者字符的片段。模型的输入和输出的文本都会被转换成token，然后根据模型的概率分布进行采样或者计算。 presence_penalty 否 Float 用于调整模型对新Token的处理
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