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配置Cache(Python SDK) Cache缓存是一种临时存储数据的方法，它可以把常用的数据保存在内存或者其他设备中，当需要访问这些数据时，无需再去原始的数据源查找，而是直接从缓存中获取，从而节省时间和资源。 Cache缓存有以下几种操作： 初始化：指定缓存使用哪种存储方式
运行Agent(Python SDK) 单轮执行 调用run接口运行一个Agent： agent.run("帮我定个下午3点到8点2303会议室") Agent的运行时会进行自我迭代，并且选择合适的工具，在日志中打印最终的执行结果： 用户: 帮我定个下午3点到8点2303会议室 助手:
使用Tool Retriever优化Agent性能(Python SDK) Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多，如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题： 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多，影响模型的判断。 通过Tool Retriever
个或多个预测的补全，还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求： Java SDK适用于JDK 1.8及其以上版本。 Python SDK适用于Python3及以上版本。 Go SDK支持go
projectId为{project_id} deploymentId为{deployment_id} 图15 JavaSDK 利用SDK编写代码调用API。 图16 调用API 结果响应如图17所示。 图17 结果响应 父主题： 调用盘古大模型
训练和预测需要使用特殊的Prompt，需要注意保持一致。 中控模块：盘古-NLP-N1-基础功能模型 说明：该模块需要实现意图识别分类的功能。当输入意图识别模块的是政务问题时，控制下游调用检索模块；当输入不需要调用检索的非政务问题时，不调用检索，直接模型回答问题。实现方法为通过微调获得一个具有二分类能力的模型。
行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查询，也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率，使智能客服系统更加人性化和有温度。 此外，盘古大模型还能够根据用户的行为和反馈不断学习和优化，进一步提升服务能力。它能识别用户的情绪和语气，调整回答的
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。
为什么微调后的盘古大模型的回答中会出现乱码？ 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 云图说 通过云图说，带您了解华为云 OCR基础课程 介绍文字识别服务的产品、技术指导和使用指南 OCR系列介绍 文字识别服务在计算机视觉的重要性、基本技术和最新进展 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博
目录\封面过滤 移除文本的目录和封面。 图注标注过滤 移除文本中的图标和标注信息。 参考文献过滤 移除文本中参考文献的信息。 数据去重 去重 移除文本中重复内容。 数据安全 数据脱敏 识别并对文本中电话号码、邮箱、身份证等信息进行脱敏。 敏感词过滤 识别并过滤文本中包含的涉黄、涉暴、涉政等敏感词。
bs.huaweicloud.com/videos/102987 。 请求示例如下图所示，一个请求主要有请求URI、请求方法、请求消息头和请求消息体组成，各个部分将在下文详细解释。 图1 请求示例图 请求URI 请求URI由如下部分组成。 {URI-scheme} :// {Endpoint}
创建数据集时会对相关限制条件进行校验。 数据参考格式 图1 数据参考格式 图2 数据示例 创建提示词评估数据集 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 提示用例管理”。 图3 提示用例管理 单击页面右上角“创建提示用例集”，进入创建弹窗。 单击存储位置最右侧的图标，选择数据集文件所对应的
## 简介 - 作者: pangu - 版本: 0.1 - 语言: 中文 - 描述: 我是一个旅行规划助理，能够帮助用户查询天气、预订车票，以及查询旅游地的风景人文。 ## 技能 ### 技能-1 1. 通过调用{tool_id}工具，查询目的地的天气信息。 ### 技能-2
选择模型与训练方法 NLP大模型 NLP大模型主要用于处理和理解人类语言，能够实现对话问答、文案生成和阅读理解等任务，并具备逻辑推理、代码生成以及插件调用等高阶能力。 NLP大模型提供了基模型和功能模型两种类型： 基模型：已经在大量数据上进行了预训练，学习并理解了各种复杂特征和模式。
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