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content("再定一个明天8点到9点的会议室").build()); panguAgent.run(messages); 运行结果示例： 用户: 定个2点-4点的会议，A01会议室 助手: 已为您预定 A01会议室，时间为2024年5月7日下午2点到4点。 用户: 再定一个明天8点到9点的会议室 助手: 已为您预定
定个2点的会议 助手: 请问您的会议预计何时结束？另外，您是需要预订线上会议还是实体会议室？ 用户: 4点结束，线上会议 助手: 已为您预定2023年6月29日14:00至16:00的线上会议，请准时参加。 - 步骤1: 思考:好的，我将为您预定2点至4点的线上会议。
打造短视频营销文案创作助手 场景介绍 随着互联网的发展，短视频已成为了日常生活中不可或缺的一部分，凭借其独特的形式和丰富的内容吸引了大量流量，并为企业和个人提供了一个全新的营销平台。短视频用户希望借助大模型快速生成高质量的口播文案，以提升营销效果和效率。在这种场景下，用户只需提供
、规划推理、逻辑判断等能力，来理解和回应用户的需求。 例如，需要构建一个企业助理应用，该应用需要具备预定会议室、创建在线文档和查询报销信息等功能。在构建此应用时，需要将预定会议室与创建在线文档等功能的API接口定义为一系列的工具，并通过AI助手，将这些工具与大模型进行绑定。当用户
外部知识。 例如，在构造泛化问题的任务中，需要基于原问题改写为相同含义的问题，而不是生成相似的问题。当提示词使用“请生成10个跟“手机银行怎么转账”相似的问题”时，模型会认为实体/关键词/场景一致则是相似（在这个例子里实体为手机银行），而不是任务需要的语义级别的相同含义，所以输出内容会发散。
长文本摘要 应用介绍 切割长文本，利用大模型逐步总结，如对会议/报告/文章等总结概述。涉及长文本分割、摘要等相关特性。 环境准备 python3.9 及以上版本。 安装依赖的组件包， pip install pangu_kits_app_dev_py gradio python-docx。
长文本摘要 场景介绍 切割长文本，利用大模型逐步总结。 如对会议/报告/文章等较长内容总结概述。 工程实现 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # IAM 认证信息，根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url= sdk.llm
", toolDesc = "预定会议室", toolPrinciple = "请在需要预定会议室时调用此工具，预定前需要先查询会议室状态", inputDesc = "会议开始结束时间，会议室", outPutDesc = "预定会议室的结果") public class
长文本摘要 场景介绍 切割长文本，利用大模型逐步总结。 如对会议/报告/文章等较长内容总结概述。 工程实现 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # IAM 认证信息，根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url= sdk.llm
开源模型 SDK支持兼容OpenAI-API规范的开源模型。例如，用vllm框架使用OpenAI-API启动推理服务。当前鉴权方式支持AppCode鉴权和华为云的APIG简易认证方式。配置文件需要指定url和key，配置项为： sdk.llm.openai.url=https:/
从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
"tool_id": "reserve_meeting_room", "tool_desc": "预定会议室，请在需要预定会议室时调用此工具，预定前需要先查询会议室状态", "input_schema": { "type": "object", "properties":
content("定个2点的会议").build()); messages.add( ConversationMessage.builder().role(Role.ASSISTANT).content("请问您的会议预计何时结束？另外，您是需要预订线上会议还是实体会议室？").build());
"description": "查询员工的会议预订状态，返回已经预订的会议和其会议ID", "principle":"请在需要查询员工已预订会议室列表时使用", "input_desc": "", "output_desc": "已预订会议室列表", "args_schema":
使用前必读 概述 调用说明 终端节点 基本概念
NLP大模型 文本补全 多轮对话 父主题： API
体验盘古大模型功能 申请体验盘古大模型服务 体验盘古预置模型能力 体验盘古驱动的应用百宝箱
大模型概念类问题 大模型是什么 大模型的计量单位token指的是什么 大模型是否可以自定义人设 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面
典型训练问题和优化策略 什么情况下需要微调 什么情况下不建议微调 数据量很少，可以微调吗 数据量足够，但质量较差，可以微调吗 无监督的领域知识数据，量级无法支持增量预训练，如何让模型学习 如何调整训练参数，使模型效果最优 如何判断训练状态是否正常 如何评估微调后的模型是否正常 如何调整推理参数，使模型效果最优
常用方法论 打基础 补说明 搭结构 排顺序 补预设 父主题： 提示词写作实践
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