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中，代码示例如下 cache.update("缓存是否存在？", LLMResp(answer="存在。")) # 校验，一致 # 用于检查缓存中的数据是否与查询的数据是否一致，如果一致，就返回缓存中的结果对象 # 例如，查询“缓存是否存在？”这个问题和“test-semant
update("缓存是否存在？",LLMResp.builder().answer("存在。").build()); //校验，一致 //用于检查缓存中的数据是否与查询的数据是否一致，如果一致，就返回缓存中的结果对象 //例如，查询“缓存是否存在？”这个问题和“test-semant
or directory”报错，表示当前数据集格式、数据命名、数据存储路径不满足训练要求。 解决方案：请参考数据格式要求校验数据集格式。 请检查数据集路径是否设置正确。 图2 no such file or directory报错 The dataset size is too small报错
移除文本的目录和封面。 图注标注过滤 移除文本中的图标和标注信息。 参考文献过滤 移除文本中参考文献的信息。 数据去重 去重 移除文本中重复内容。 数据安全 数据脱敏 识别并对文本中电话号码、邮箱、身份证等信息进行脱敏。 敏感词过滤 识别并过滤文本中包含的涉黄、涉暴、涉政等敏感词。 通用清洗 正则替换
的使用权限。 Prompt工程人员 具备总览、应用百宝箱、服务管理、能力调测、数据工程（提示用例管理）、应用开发（提示词工程、提示词管理、工具管理、AI助手、知识库管理、应用开发SDK）、平台管理（权限管理）功能的使用权限。
数据质量：若数据格式没有问题，仍然发现模型效果不好，您可以根据具体问题针对性的提升您的数据质量。比如，随着对话轮数的增加，模型出现了遗忘，可以检查构造的训练数据中轮数是否普遍较少，建议根据实际情况增加数据中的对话轮数。 父主题： 典型训练问题和优化策略
√ 模型开发-模型部署 - √ - - √ 应用开发-提示词工程 - - - √ √ 应用开发-提示词管理 - - - √ √ 应用开发-工具管理 - - - √ √ 应用开发-AI助手 - - - √ √ 应用开发-知识库管理 - - - √ √ 应用开发-应用开发SDK（link）
利用精心设计的提示词优化和引导大模型生成更加准确和相关的输出，提高模型在特定任务中的表现。 提示词工程 AI助手 - 通过大模型搭建Agent应用，并结合多种工具，实现对话问答、规划推理和逻辑判断功能。 AI助手 应用开发SDK - 通过应用开发SDK提供的大模型调用、提示词模板、记忆、技能、智能代理等功能模块，快速开发大模型应用。
id。 图3 查看盘古服务区域 图4 获取user name、domain name、project id 下载并安装Postman调测工具。 打开Postman，新建一个POST请求，并输入“西南-贵阳一”区域的“获取Token”接口。并填写请求Header参数。 接口地址为：https://iam
] = "./llm.properties" 完整配置项如下： 配置项中的密码等字段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，详见配置文件敏感信息加密配置。 ################################ GENERIC CONFIG ####
setBaseName("application"); 完整配置项如下： 配置项中的密码等字段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，详见配置文件敏感信息加密配置。 ################################ GENERIC CONFIG ####
"reply":"作为AI语言模型，不能接受或表达任何不当内容。无论是在什么情况下，我们都应该保持对他人的尊重和礼貌，并且以积极、正向和安全的方式回答问题。"} 状态码 请参见状态码。 错误码 请参见错误码。 父主题： NLP大模型
的情况？在社会建设专项资金的使用情况中，应规范操作，加强管理，及时纠正和化解建设过程中的解释、调取和留置问题，严防管理漏洞，保证应用资金的安全性和真实性。同时，应建立完善的监管机制，严格管理，加强监督，加强专项资金使用情况的评估，加强对建设过程的监管和评估，节约专项资金，杜绝资源
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