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数组对象的push等 工作流提供了Code代码节点，通过Code代码节点可以在工作流中编写Python代码，根据具体需求定制逻辑以实现特定的任务，如图1所示，具体介绍请参见Code代码。 图1 Code代码节点配置 时间格式转换代码示例： # -*- coding:utf-8 -*-
思考模型和问答模型的区别 思考模型：用于任务规划和选择组件，主要用于工作流、知识库、工具的调用，以及入参的识别传递等。 问答模型：主要用于问答及总结。 父主题： AI原生应用引擎
在下拉框中选择卡片的分类名称。默认显示第一个分类名称。 描述 必填项。 自定义卡片的描述信息。 封面图 卡片的封面图。 自动截图：单击“截屏”，自动获取画布中的图片。 上传封面：单击“添加图片”，在弹出界面，单击，选择本地准备好的图片，裁剪出符合要求的尺寸后，单击。 在界面右上方单击“保存”，系统自动弹出
当执行动作为“拆解/改写”时，需要配置此参数。 待处理（拆解/改写）的原始内容。 原始文本内容 当执行动作为“意图识别”时，需要配置此参数。 待进行意图识别的原始内容。 意图类别 定义意图类别，大模型会按照定义的意图类别对用户问题进行归类。 支持自定义数组或选择数组类型的节点输出，例如：["儿科医疗问题"
可以识别哪些查询语句执行缓慢，从而进行优化。 索引分析：检查表的索引使用情况，确定是否存在缺失的索引或不必要的索引，以提高查询性能。 锁分析：查看当前数据库中的锁情况，识别是否存在锁竞争或死锁问题。 内存使用分析：监测数据库的内存使用情况，包括缓冲池、排序缓存等，以及识别是否存在内存泄漏或过度使用的情况。
在下拉框中选择卡片的分类名称。默认显示第一个分类名称。 描述 必填项。 自定义卡片的描述信息。 封面图 卡片的封面图。 自动截图：单击“截屏”，自动获取画布中的图片。 上传封面：单击“添加图片”，在弹出界面，单击，选择本地准备好的图片，裁剪出符合要求的尺寸后，单击。 在界面右上方单击“保存”，系统自动弹出
可以识别哪些查询语句执行缓慢，从而进行优化。 索引分析：检查表的索引使用情况，确定是否存在缺失的索引或不必要的索引，以提高查询性能。 锁分析：查看当前数据库中的锁情况，识别是否存在锁竞争或死锁问题。 内存使用分析：监测数据库的内存使用情况，包括缓冲池、排序缓存等，以及识别是否存在内存泄漏或过度使用的情况。
生应用的Python SDK，包含了模型调用，知识获取，工具调用等功能。开发者可以使用SDK调用AI原生应用引擎的各种能力，快速构建大模型应用。 用户可以通过AI原生应用引擎平台下载SDK，同时对SDK完整性进行校验以确保获取的SDK为原始文件。本文介绍如何下载SDK以及完整性校
在左侧导航栏选择“看板管理 > 我的屏幕”。 在“我的屏幕”界面，单击“新建项目”，设置项目名称。 图1 新建项目 填写项目的名称，根据规划自定义。建议您按照一定的命名规则填写项目名称，方便您快速识别和查找。项目名称由1~64个字符组成，包含中文、字母、数字及下划线。项目名称满足唯一性。
目前支持f-string和jinja两种形式的模板。 导入PromptTemplate from wiseagent_dev_sdk_python.modules.prompt import PromptTemplate 类属性 表1 类属性 参数名 参数类型 是否必选 参数描述
为500M。 图片：支持.png、.jpg、.jpeg、.gif、.webp、.bmp格式，单张图片最大为10M，总上传大小最大为200M。 图片-摘要：支持本地文件上传.png、.jpg、.jpeg、.gif、.webp、.bmp格式，需对图片填写摘要信息，单张图片最大为10M，总上传大小最大为300M。
以访问AI原生应用引擎上的模型，接口调用类似OpenAI。 导入ModelRouter from wiseagent_dev_sdk_python.modules.models import ModelRouter 实例化 表1 实例化参数 参数名 参数类型 是否必选 参数描述 base_url
为500M。 图片：支持.png、.jpg、.jpeg、.gif、.webp、.bmp格式，单张图片最大为10M，总上传大小最大为200M。 图片-摘要：支持本地文件上传.png、.jpg、.jpeg、.gif、.webp、.bmp格式，需对图片填写摘要信息，单张图片最大为10M，总上传大小最大为300M。
单击“添加订阅”，选择“消息名”、“自定义方法”，选择完成后在操作列单击。 图3 添加订阅 表4 添加订阅参数说明 参数 说明 消息名 选择已添加的屏幕级消息名。 自定义方法 选择“接收消息one”。 完成卡片选择和卡片消息联动设置后，关系图如下。 图4 卡片发布订阅关系图 单击“下一步：样例页面构建”。 样例页面构建。
”。 在“编辑总体测试结论”页面，可添加测试报告文件以及编辑评估说明（其中的“总体测试结论”由所有测试类型的结论决定，不可编辑，所有单项测试类型都通过或不涉及，总体测试结论才会通过），如图1所示，编辑完成后单击“确定”即可。 图1 编辑总体测试结论 管理单项测试结论 在“测试评估
多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这些模型可以将不同类型的数据进行融合和联合分析，从而实现更全面的理解和更准确的预测。多模态模型的应用非常广泛，例如在图像识别中，可以将图像和文本信息结合起来，提高图像识别的准确性；在自然语言处理中，可以将文本和
、平台预置模型或模型服务商提供的模型。 上传图片：单击，可上传本地图片。 内容安全监测配置：选择是否打开开关，开启后，可对返回内容中的文本和图片进行安全监测。 提示语内容：描述需要知道图片中什么信息，例如：图片里有什么？ 单击“生成图像理解”，在右侧“效果预览”区域即可收到信息解答。
接口名 函数名 Python 大模型相关接口 文本生成 ModelRouter.chat.completion.create √ 向量生成 ModelRouter.embeddings.create √ 文生图 ModelRouter.images.generate √ 图生文 ModelRouter
在下拉框中选择卡片的分类名称。默认显示第一个分类名称。 描述 必填项。 自定义卡片的描述信息。 封面图 卡片的封面图。 自动截图：单击“截屏”，自动获取画布中的图片。 上传封面：单击“添加图片”，在弹出界面，单击，选择本地准备好的图片，裁剪出符合要求的尺寸后，单击。 在界面右上方单击“保存”，系统自动弹出
知识检索流作为知识库检索工具，基于意图识别、Query改写、Query拆解、召回和重排序等，支持可视化RAG检索编排，可以提升检索过程的灵活度与检索结果的质量。 单击，在“知识检索流”弹框中选择知识检索流。 记忆 变量 变量用来存储用户的某一行为或偏好，在对话过程中，会自动识别与变量匹配的内容，并存储在变量中。
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