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初始化：根据相应模型定义LLM类，如使用盘古LLM为： LLMs.of("pangu")。
初始化 from pangukitsappdev.skill.conversation_skill import ConversationSkill from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs skill = ConversationSkill
初始化。
初始化 from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.skill.base import SimpleSkill from langchain.prompts import PromptTemplate
初始化。
初始化，以使用华为CSS示例。
初始化，以使用华为CSS示例。
OpenAI-API的开源模型，如，闭源模型或者裸机部署的自定义推理服务，可以通过继承AbstractLLM自定义一个模型，示例代码如下： @Slf4j public class CustomLLM extends AbstractLLM<LLMResp> { /** * 初始化
初始化：消息记录支持不同的存储方式，如内存、DCS（Redis）、RDS（Sql）。
初始化：消息记录支持不同的存储方式， 如内存、DCS（Redis）和RDS（Sql）。
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，例如，使用内存型缓存可以设置为memory_cache = Caches.of("inMemory")。
缓存可以根据不同的存储方式进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。
缓存可以根据不同的存储方式进行初始化、更新、查找和清理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询，通过向量和相似度的计算，实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储：是一种将数据转换为数学表示的方法，它可以度量数据之间的关系和相似度。
初始化：根据相应模型定义LLM类。例如，使用盘古LLM为： LLMs.of(LLMs.PANGU)。
PromptTemplate from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.llms.llm_config import LLMConfig, LLMParamConfig # 初始化
InMemoryToolProvider() tool_list = [AddTool(), ReverseTool(), ReserveMeeting(), ReserveMeetingRoom()] in_memory_tool_provider.add(tool_list) # 初始化
InMemoryToolProvider，添加工具集 final InMemoryToolProvider inMemoryToolProvider = new InMemoryToolProvider(); inMemoryToolProvider.add(toolList); // 初始化
/v1 sdk.llm.openai.key=your-key 初始化LLM： final OpenAI llm = new OpenAI( LLMConfig.builder().llmModuleConfig(LLMModuleConfig.builder().moduleVersion
# 初始化向量库 vector_store_config = VectorStoreConfig(store_name="css", index_name="test-vector-css",
// 初始化向量库 Vector cssVector = Vectors.of(Vectors.CSS, VectorStoreConfig.builder() .embedding(Embeddings.of(Embeddings.CSS))
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