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使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 场景描述 该示例演示了如何使用盘古NLP大模型创建Python编码助手执行应用，示例将使用Agent开发平台预置的Python解释器预置插件。 “Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码，并获取结果。此插件为应用
针对pdf的内容，去除“1.1Java简介”之前的与知识无关的内容：[\s\S]{0，10000} 1\. 1Java简介 日期时间格式转换 自动识别日期、时间、星期，同时根据选择的格式进行统一转换。 数据过滤 异常字符过滤 查找数据集每一条数据中携带的异常字符，并将异常字符替换为空值，数据条目不变。
在提示词撰写区域输入提示词文本，可以插入若干个变量，变量需要使用占位符{{ }}标识。 图2 撰写提示词 撰写完成后，单击“确定”，平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改，如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量
对话问答（/chat/completions） Java、Python、Go、.NET、NodeJs 基于对话问答功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 - 通用文本（/text/completions） Java、Python、Go、.NET、NodeJs、PHP 给定一个提
图片类加工算子介绍 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台提供了图文类、图片类加工算子，算子能力清单见表1。 表1 图片类加工算子能力清单 算子分类
视频类加工算子介绍 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持视频类数据集的加工操作，分为数据提取、数据过滤、数据打标三类，视频类加工算子能力清单见表1。
在该框架中，query改写模块、中控模块和问答模块由大模型具体实现，因此涉及到大模型的训练、优化、部署与调用等流程。pipeline编排流程可以基于python代码实现，也可以人工模拟每一步的执行情况。检索模块可以使用Elastic Search来搭建，也可以利用外部web搜索引擎。在初步验证
Agent开发平台支持两种类型的插件： 预置插件：平台为开发者和用户提供了预置插件，直接可用，无需额外开发。例如，平台提供的“Python解释器插件”能够根据用户输入的问题自动生成Python代码，并执行该代码获取结果。此插件为Agent提供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。
//盘古大模型当前部署在“西南-贵阳一”区域，取值为cn-southwest-2 } } } } Python import requests import json url = "https://iam.cn-southwest-2.myhuaweicloud
模型在实际业务中的价值。 快速入门 使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 使用盘古应用百宝箱生成创意活动方案 使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 05 实践 通过基模型训练出行业大模型和提示词写作的最佳实践，您将深入掌握行业模型的定制化流程与高效提示词构建方法，确保
效果评估与优化 在低代码构建多语言文本翻译工作流中，优化和评估的关键在于如何设计和调整prompt（提示词）。prompt是与大模型或其他节点（如翻译插件）交互的核心，它直接影响工作流响应的准确性和效果。因此，效果评估与优化应从以下几个方面进行详细分析： 评估工作流响应的准确性：
gemodels</artifactId> <version>3.1.103</version> </dependency> Python 使用pip安装。 #回显Successfully installed xxx表示安装成功 # 安装核心库 pip install huaweicloudsdkcore
判断节点：编排应用时作为分支切换节点，可以根据输入满足的判断条件，指定执行对应的工作流分支。 代码节点：用于引入代码执行器，根据节点的输入，执行指定Python代码，节点的输出是代码执行的结果信息。 知识检索节点：可以根据输入参数从指定知识库内召回匹配的信息。 消息节点：定义一段文本内容，在工
请求消息体 请求消息体通常以结构化格式发出，与请求消息头中Content-Type对应，传递除请求消息头之外的内容。若请求消息体中参数支持中文，则中文字符必须为UTF-8编码。 每个接口的请求消息体内容不同，也并不是每个接口都需要有请求消息体（或者说消息体为空），GET、DELETE操作类
的开发，满足复杂业务需求。 支持区域： 西南-贵阳一 开发盘古大模型提示词工程 开发盘古大模型Agent应用 使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用 低代码构建多语言文本翻译工作流 能力调测 盘古大模型提供了便捷的“能力调测”功能，用户可以体验平台预置的多种模型功能，如文本对话、科学计算功能。
节点配置完成后，单击“确定”。 连接判断节点和其他节点。 代码节点配置说明 代码节点支持编写Python代码来处理文本、复杂逻辑判断等。 代码节点可以增强开发人员的灵活性，使其能够在工作流程中以嵌入自定义Python脚本的方式操作变量。通过配置选项，开发者可以指定所需的输入和输出变量，并编写相应的执行代码。
NLP大模型为程序员提供了强大的代码助手，显著提升了研发效率。 盘古大模型能够根据用户给定的题目，快速生成高质量的代码，支持Java、Python、Go等多种编程语言。它不仅能够提供完整的代码实现，还能够根据用户的需求，进行代码补全和不同编程语言之间的改写转化。借助盘古大模型，程
和全链路信息调测评估等特点。 能力扩展：平台可以集成多种插件，插件能够有效扩展Agent的能力边界。 预置插件：平台当前为用户提供了“Python解释器”插件，支持开发者直接将插件添加到Agent中，丰富Agent的能力。 自定义插件：平台支持开发者创建自定义插件。支持开发者将工
方案设计 虽然传统人工翻译可以提供高质量的结果，但其效率较低且成本高昂。相对而言，机器翻译虽然在速度和成本上具备优势，但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足，例如，处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题，构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具（如机器翻
构建流程 准备工作 为确保有可用的NLP大模型，请先完成NLP大模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。 本实践将使用华为云文本翻译API，请先完成创建多语言文本翻译插件操作。 为使该实践效果更优，建议部署盘古NLP大模型的N4系列模型。
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