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g模型API的适配封装,提供统一的接口快速地调用CSS模型embedding能力。 初始化:根据相应模型定义Embedding类。例如,使用华为CSS Embedding为:Embeddings.of(Embeddings.CSS);。 import com.huaweicloud
server_info=ServerInfoCss(env_prefix="sdk.memory.css")) vector_api = Vectors.of("css", vector_store_config) # 检索 docs = vector_api.similarity_search("bar",
与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署,帮助用户快速创建和部署模型。 与云搜索服务的关系 盘古大模型使用云搜索服务CSS,加入检索模块,提高模型回复的准确性、解决内容过期问题。
sdk.embedding.css.iam.url sdk.embedding.css.iam.domain sdk.embedding.css.iam.user sdk.embedding.css.iam.password sdk.embedding.css.iam.project
server_info=ServerInfoCss(env_prefix="sdk.memory.css")) vector_api = Vectors.of("css", vector_store_config) # 检索 query = "杜甫的诗代表了什么主义诗歌艺术的高峰?"
server_info=ServerInfoCss(env_prefix="sdk.memory.css")) vector_api = Vectors.of("css", vector_store_config) # 检索 query = "杜甫"
Vector cssVector = Vectors.of(Vectors.CSS, VectorStoreConfig.builder() .embedding(Embeddings.of(Embeddings.CSS))
Vector cssVector = Vectors.of(Vectors.CSS, VectorStoreConfig.builder() .embedding(Embeddings.of(Embeddings.CSS))
inMemoryToolProvider.add(toolList); // 初始化CSSToolRetriever final CSSToolRetriever cssToolRetriever = new CSSToolRetriever(inMemoryToolProvider,
embedding.css.iam.url= # sdk.embedding.css.iam.domain= # sdk.embedding.css.iam.user= # sdk.embedding.css.iam.password= # sdk.embedding.css.iam.project=
"description"]) css_tool_retriever = CSSToolRetriever(tool_provider, vector_config) # 添加工具 css_tool_retriever.add_tools(tool_list) # 添加多轮改写 css_tool_retriever
embedding.css.iam.url= # sdk.embedding.css.iam.domain= # sdk.embedding.css.iam.user= # sdk.embedding.css.iam.password= # sdk.embedding.css.iam.project=
如何调整推理参数,使模型效果最优 推理参数(解码参数)是一组用于控制模型生成预测结果的参数,其可以用于控制模型生成结果的样式,如长度、随机性、创造性、多样性、准确性和丰富度等等。 当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,如下提供了这些推理参数的建议值和说明,供您参考:
可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 # 例如使用Redis向量、余弦相似度、CSS词向量模型,并且设置相似性判断阈值为0.1f,代码示例如下 embedding_api = Embeddings.of("css") cache_config = CacheStoreConfig(st
of(Caches.REDIS); // mysql Cache cache = Caches.of(Caches.SQL); 更新数据:指向缓存中添加或修改数据,需要指定数据的键值对和结果对象。例如,把1+1这个问题和对应的答案2保存到缓存中,可参考以下示例。 import com.huaweicloud
的知识库。 引用知识库:引用在KooSearch服务中创建的知识库,KooSearch是基于大模型的文档问答服务,开通该服务请联系云搜索服务(CSS)技术支持。 图1 创建知识库 选择知识库类型后,单击“创建”进入知识库设置页面,创建知识库。 当选择“自定义知识库”时,需要设置名
--pkg-path=/home/hilens/pkgs 基于边缘部署准备工作与注册边缘资源池节点,按照以下目录结构存放下载文件,注意修改下载文件的命名。其中,docker下的certs证书会自动生成,一般无需修改。 pkgs // 包目录,用户自行命名 docker docker.tgz
审计 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。
描述任务要求。 例如,在文档问答任务中,任务本质不是生成,而是抽取任务,需要让模型“从文档中抽取出问题的答案,不能是主观的理解或解释,不能修改原文的任何符号、字词和格式”, 如果使用“请阅读上述文档,并生成以下问题答案”,“生成”一词不是很恰当,模型会引入一些外部知识。 例如,在
当部署一个实例时,占用1个推理单元。 单击“立即创建”,下发模型部署任务。 使用外推扩展模型上下文处理长度 在部署模型、部署后修改模型规格时,可以通过外推功能调整模型的输入输出长度。修改部署时扩缩容和外推场景互斥,每次只能修改一个。 当前仅盘古-NLP-N4系列模型以及基于它们训练的模型支持外推。 图1 模型部署外推升级