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toolDesc = "通过用户ID、用户单据、用户最大报销比例获取用户报销额度", toolPrinciple = "请在有用户ID、用户单据、用户最大报销比例的情况下查询用户最大报销额度时调用此工具。需要先分别调用query_receipt工具查询用户单据和query_reim
text_key="name", vector_fields=["description"], distance_strategy="inner_product"
new HashMap<>(); data.put("name", "名称name"); data.put("description", "描述description"); final BulkData bulkData = new BulkData(); bulkData.setId("1");
搜索、文件管理、调用云服务等，通过Agent构建一个让LLM按照特定的规则迭代运行的Prompt，直到任务完成或者达到终止条件（如设置迭代次数）。 实例化Tool 实例化Agent 运行Agent 监听Agent Agent效果优化 Agent流式输出 Tool Retriever
搜索、文件管理、调用云服务等，通过Agent构建一个让LLM按照特定的规则迭代运行的Prompt，直到任务完成或者达到终止条件（如设置迭代次数）。 实例化Tool 实例化Agent 运行Agent 监听Agent Agent流式输出 Tool Retriever 父主题： Python
Cache 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，例如，使用内存型缓存可以设置为memory_cache
_lib加载该方法。 配置文件中配置密文的格式：`sdk.llm.iam.iamPwd={Crypto.key_id}cipher`，其中key_id和cipher会在配置项读取时被解析传递进decrypt_func方法中，进行解密。 父主题： Python SDK
Field(description="加法运算的数字")), b=(int, Field(description="加法运算的数字"))), return_type=int) name、description、principle、in
"enum": ["Alipay", "Wechat", "Bankcard"], "description": "充值类型" }, "amount": { "type": "integer", "description": "充值金额"
通过“服务管理”功能查看调用量：查看具体某个模型的调用总量、调用成功量、调用失败量，且可按时间进行筛选。 通过“运营面板”功能查看调用量：查看全部模型访问总数、模型回复时的响应时长、兜底回复比例以及输入/输出token信息。 通过“服务管理”功能查看调用量 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导
面展示的默认值为准。 表2 自监督训练参数说明 训练参数 默认值 范围 说明 数据批量大小 8 >=1 数据集进行分批读取训练，设定每个批次数据的大小。 一般来说，批大小越大，训练速度越快，但会占用更多的内存资源，且可能导致收敛困难或过拟合。批大小越小，训练速度越慢，但会减少内存
*/ private String finalAnswer = ""; /** * 本次session的用户query */ private List<ConversationMessage> messages; /**
data={"name": "名称name1", "description": "foo"}), BulkData(id="2", data={"name": "名称name2", "description": "bar"}), BulkData(id="3"
设置AI助手的名称。 描述 填写AI助手的描述，如填写功能介绍。 指令 通过指令可以设定A助手的行为和响应。如设置AI助手可以扮演的角色、指定可以访问的工具、设置结果的输出风格等。 模型配置 嵌入模型 用于对AI助手进行任务规划、工具选择和生成回复。 模型版本 选择与“嵌入模型”对应的版
sh脚本主要用于安装docker、hdad和k3s，请联系华为工程师获取。 pkg-path是步骤2中整合的安装包文件目录。 host-ip是设备在集群中的ip，一般为内网ip。 node-type是集群节点类型。其中，worker表示工作节点，controller表示主控节点。 在服务器执行如下命令，判断docker是否安装成功。
setToolDesc(toolMetadata.get("description").toString()); tool.setToolPrinciple(toolMetadata.get("description").toString());
description=retrieved_tool.tool_metadata.get("description"), principle=retrieved_tool.tool_metadata
所有文件的总大小不得超过200GB。 表1 自监督训练数据大小说明 模型规格 最小数据量（数据条数） 推荐数据量 单条数据token长度限制 N4-4K版本 1万条/每场景 4GB（等价10亿Tokens） 4096 有监督训练 在单次训练任务中，一个有监督数据集内，上传的数据
the existing API. 访问的API与已开通的API服务不匹配。 请确认调用的API是否填写错误。 PANGU.3315 The accessed API's model instance is not public. API模型实例未公开。 请检查是否具备盘古大模型服
"string", "description": "会议开始时间，格式为yyyy-MM-dd HH:mm" }, "end": { "type": "string", "description": "会议结束时间，格式为yyyy-MM-dd
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