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模型会更倾向于使用不常见的词汇。 历史对话保留轮数 选择要包含在每个新API请求中的过去消息数。这有助于为新用户查询提供模型上下文。参数设置为10，表示包括5个用户查询和5个系统响应。该参数只涉及多轮对话功能。 体验预置模型文本补全能力 进入“文本补全”页签，选择模型与示例，参数
体实现（实现任一即可）。 通过logback实现。 参考以下代码在pom文件中引入logback相关依赖（建议 1.3.1--1.3.8 版本）。 <dependency> <groupId>ch.qos.logback</groupId> <artifactId>logba
模型会更倾向于使用不常见的词汇。 历史对话保留轮数 选择要包含在每个新API请求中的过去消息数。这有助于为新用户查询提供模型上下文。参数设置为10，表示包括5个用户查询和5个系统响应。该参数只涉及多轮对话功能。 体验预置模型文本补全能力 进入“文本补全”页签，选择模型与示例，参数
使用的规范化、严格化、透明化、便结算。”问题：在福田区社会建设专项资金的使用过程中，如何避免因管理不善导致专项资金重大损失浪费？"], "target": "福田区社会建设专项资金使用过程中，如何保障专项资金的使用事项为重点。管理人员应建立责任所在意识，制定科学规范的使用办法，强
}}标识，单击“确认”按钮，平台会自动识别插入的变量。 图2 撰写提示词 图3 确认提示词内容 识别的变量展示在变量定义区域，可以编辑变量名称便于理解。 图4 查看提示词变量 变量定义区域展示的是整个工程任务下定义的变量信息，候选提示词中关联的变量也会进行展示，候选词相关操作请参见设置候选提示词。 在
承BaseModel定义复杂类型的参数描述，此时input_desc、output_desc可以填空字符串，但仍然建议给出简要的描述。当前版本不支持复杂类型中再嵌套复杂类型，只支持基本类型：str、int、float、bool，建议参数数量不超过5个。 @Field说明： des
并使用他们进行日常管理工作。 用户 由账号在IAM中创建的用户，是云服务的使用人员，具有身份凭证（密码和访问密钥）。 在我的凭证下，您可以查看账号ID和用户ID。通常在调用API的鉴权过程中，您需要用到账号、用户和密码等信息。 区域（Region） 从地理位置和网络时延维度划分，
build()); 查询数据：从缓存中获取数据，需要指定数据的键值对。例如，查找1+1这个问题对应的答案，可参考以下示例。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.response.LLMResp; // 查找数据 LLMResp
更新数据 cache.update("1+1", LLMResp(answer=2)) 查询数据：从缓存中获取数据，需要指定数据的键值对。例如，查找1+1这个问题对应的答案，参考示例如下： # 查找数据 cache_value = cache.lookup("1+1") 清理数据：删
数据量和质量均满足要求，为什么微调后的效果不好 这种情况可能是由于以下原因导致的，建议您排查： 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或过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习
否需要为您预定其他时间段或者其他会议室？ - 步骤1: 思考:好的，我需要先查询A02会议室今天下午3点到8点的预定状态。使用meeting_room_status_query工具进行查询。 行动:使用工具[meeting_room_status_query],传入参数"{\"start\":
toolPrinciple = "请在有用户ID、用户单据、用户最大报销比例的情况下查询用户最大报销额度时调用此工具。需要先分别调用query_receipt工具查询用户单据和query_reimbursement_ratio工具查询最大报销比例。", inputDesc = "用户ID、用户单据、用户报销最大比例"
进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存
进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存
云审计服务（Cloud Trace Service，CTS）是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。
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入抽取关键信息并转换为JSON格式输出，以供下游操作，从而满足该场景下客户需求。
过的数据（目标任务相同），回答却完全错误。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过拟合。请检查训练参数中的 “训练轮次”或“学习率”等
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
"meeting_room_status_query", toolDesc = "查询会议室的状态，是否被预定或者正在使用中", toolPrinciple = "请在需要预定会议室之前使用，查询会议室状态判断是否可以预定", inputDesc = "", outPutDesc
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