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项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 workflow_id 是 String Workflow ID，获取方式如下： 在“Agent开发”页面，左侧导航栏选择“工作台 > 工作流”，在所需工作流中单击“ > 复制ID”。 conversation_id 是 String 会话ID，唯一标识
会影响模型的生成质量和多样性，因此需要根据不同的场景进行选择。 登录ModelArts Studio大模型开发平台，进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词开发”。 在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程任务右侧“撰写”。
创建文本类数据集流通任务 创建文本类数据集流通任务步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据发布 > 数据流通”，单击界面右上角“创建流通任务”。 在“创建流通任务”页面，选择数据集模态，如“文本 > 预训练文本”类型的数据集。
1.5 针对Token转换比，平台提供了Token计算器功能，可以根据您输入的文本计算Token数量，您可以通过以下方式使用该功能： 在左侧导航栏选择“能力调测”，单击右下角“Token计算器”使用该功能。 使用API调用Token计算器，详见《API参考》“API > Token计算器”。
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题： 提示词写作实践
删除、导出、导入等操作。 管理模型资产 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“空间资产 > 模型”。 单击“预置”页签，在预置模型列表，单击模型，可对预置的模型资产执行以下操作： 查看模型历史版本。在“版本列表”页面，可查看模型的各个版本。
负责调用华为云文本翻译API，实现从源语言到目标语言的翻译过程。插件将翻译结果返回，传递给结束节点。 大模型节点：如果用户的意图属于“其他”意图分支（如普通对话），则文本将被引导到大模型节点。大模型节点基于预训练的盘古NLP大模型生成响应，从而实现自然语言理解和生成。完成后，结果传递给结束节点。
数据管理：平台支持数据全链路血缘追溯，用户单击数据集名称可以在“数据血缘”页签，查看该数据集所经历的操作。全链路血缘追溯可以帮助用户正向实现数据集影响分析，逆向实现快速问题追踪，提升数据运维和数据治理的效率，帮助用户更好地对数据进行追根溯源。另外平台还提供了完善的标签体系、支持数据按行业标
有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 使用推理SDK章节示例代码均以ak和sk保存在环境变量中来实现身份验证。 登录“我的凭证”页面，获取“IAM用户名”、“账号名”以及待使用区域的“项目ID”。调用服务时会用到这些信息，请提前保存。 由
会根据提示词感知适用的插件，并自动调用它们，从外部服务中获取结果并返回。这样的设计使得Agent能够智能处理复杂任务，甚至跨领域解决问题，实现对复杂问题的自动化处理。 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
答案，展示在前端界面。 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
模型调用：在模型部署后，用户可以通过模型调用功能快速访问模型的服务。平台提供了高效的API接口，确保用户能够方便地将模型嵌入到自己的应用中，实现智能对话、文本生成等功能。 父主题： 产品功能
项目ID，获取方法请参见获取项目ID。 agent_id 是 String Agent ID，获取方式如下： 在“Agent开发”页面，左侧导航栏选择“工作台 > 应用”，在所需Agent中单击“ > 复制ID”。 conversation_id 是 String 会话ID，唯一标
自主调节，提供全方位的支撑和舒适度。\n\n亲爱的朋友们，快来选购这款轻便折叠户外椅，让你的户外生活更加舒适、随心随行！赶快单击下方链接，实现你的户外梦想！"} {"context":"产品：毛绒玩具\n特点：柔软可爱，陪伴成长，给孩子无限温暖的拥抱。\n请根据以上的内容和要求扩写一篇带货口播文案，注意：1
景的流程型Agent，如金融分析助手、网络检测助手等。 知识型Agent：以大模型为任务执行核心，用户通过配置Prompt、知识库等信息，实现工具自主规划与调用，优点是可零码开发，对话过程更为智能，缺点是当大模型受到输入限制，难以执行链路较长且复杂的流程。 流程型Agent：以工
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，程序员可以更加专注于创新和设计，而无需过多关注繁琐的编码
使模型能够在面对新挑战时迅速调整和优化，提供适应新领域的服务。 通过微调技术，盘古大模型能够在保持原有优势的同时，融入新领域的特征和规律，实现对新任务的快速适应。这种能力极大地扩展了模型的应用范围，使其在更广泛的业务场景中发挥作用，为用户提供更加全面和深入的智能服务。
重复惩罚（repetition_penalty）是在模型训练或生成过程中加入的惩罚项，旨在减少重复生成的可能性。通过在计算损失函数（用于优化模型的指标）时增加对重复输出的惩罚来实现的。如果模型生成了重复的文本，它的损失会增加，从而鼓励模型寻找更多样化的输出。 提示词工程相关概念 表4 提示词工程相关概念说明 概念名 说明
由浅入深，带您玩转盘古大模型 01 了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格，您将更全面地掌握其强大功能，助力您在不同领域实现创新，加速业务智能化升级。 产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景 产品功能 模型能力与规格 基础知识 03 入门 通过快速入门引
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