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langchain import PromptTemplate from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.llms.llm_config import LLMConfig, LLMParamConfig
多轮对话 支持上下文记忆的多轮对话。 初始化 from pangukitsappdev.skill.conversation_skill import ConversationSkill from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs
基础问答 提供简单的对话实现。 初始化 from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.skill.base import SimpleSkill from langchain.prompts
from pangukitsappdev.api.embeddings.factory import Embeddings from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.memory
from pangukitsappdev.api.embeddings.factory import Embeddings from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.memory
根据长度分段，默认按照500字拆分，会尽量保留完整句子。 from pangukitsappdev.api.doc_split.factory import DocSplits from pangukitsappdev.api.doc_split.split_config import SplitConfig
pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.llms.llm_config import LLMConfig, LLMParamConfig from pangukitsappdev.callback
如内存、DCS（Redis）和RDS（Sql）。 from pangukitsappdev.memory.sql_message_history import SQLMessageHistory from pangukitsappdev.api.memory.cache.cache_config
动态工具开发者可以在系统运行时动态构建，即在运行态定义与实例化。 StaticTool（静态工具） 静态工具可以通过继承Tool的方式新增，在_run接口中实现工具的功能，例如： from typing import Type from pangukitsappdev.tool.tool
from pangukitsappdev.api.embeddings.factory import Embeddings from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.memory
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、
llm.pangu.url= 工程实现。 import docx from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.skill.doc.summary import DocSummaryMapReduceSkill
py），示例如下： import os import sys import gradio as gr from pangukitsappdev.api.llms.llm_config import LLMParamConfig from pangukitsappdev.api.llms
通过实现AgentListener定义一个监听器： from pangukitsappdev.agent.agent_session import AgentSession from pangukitsappdev.api.agent.base import AgentListener
Agent实例化过程包括注册LLM和注册工具两个部分。 from pangukitsappdev.agent.react_pangu_agent import ReactPanguAgent from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs agent
量模型进行嵌入。 from pangukitsappdev.api.memory.cache.cache_config import CacheStoreConfig, ServerInfoRedis from pangukitsappdev.api.embeddings.factory
url= 创建代码文件（doc_summary.py），示例如下： import os import gradio as gr import docx import time from pangukitsappdev.skill.doc.summary import DocSummaryMapReduceSkill
定义一个Tool Retriever： from pangukitsappdev.tool.in_memory_tool_provider import InMemoryToolProvider from pangukitsappdev.retriever.css_tool_retriever
将输出工具的调用过程，而工具的调用的执行结果是通过监听获取的。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调： from pangukitsappdev.callback.StreamCallbackHandler import StreamCallbackHandler # 以下
意图匹配 应用场景说明：智能客服系统中，大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题，并返回标题内容，系统根据匹配标题调出该FAQ问答对，来解答客户疑问。 父主题： 写作示例
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