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data={"name": "名称name1", "description": "foo"}), BulkData(id="2", data={"name": "名称name2", "description": "bar"}), BulkData(id="3"
"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
监听Agent 一次Agent的响应如果涉及到多个任务的分解,往往会执行比较长的时间,此时可以对agent的执行过程进行监听。 AgentListener的定义如下: public interface AgentListener { /** * Session启动时调用
监听Agent 一次Agent的响应如果涉及到多个任务的分解,往往会执行比较长的时间,此时可以对agent的执行过程进行监听,输出中间步骤。 AgentListener的定义如下: class AgentListener(ABC): """Agent监听,允许对Agent的各个阶段进行处理
中的有效信息,完成问题的回答。 除了上述提到的四个模块以外,还需要一个编排流程的pipeline,将这些模块提供的API接口进行编排,串联query改写、意图识别模块、检索模块和问答模块。该pipeline负责接收前端用户输入的query和历史问答,逐步处理并最终输出答案,展示在前端界面。
@AgentToolParam(description = "会议开始时间,格式为yyyy-MM-dd HH:mm") private String start; @AgentToolParam(description = "会议结束时间,格式为yyyy-MM-dd
策略信息 策略名称 拥有细粒度权限/Action 权限描述 Pangu OBSWriteOnly obs:object:AbortMultipartUpload obs:object:DeleteObject obs:object:DeleteObjectVersion obs:object:PutObject
请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 messages 是 Array of message objects 多轮对话问答对,包含两个属性:role和content。 role表示对话的角色,取值是system或user。 如果需要模型以某个人设形象回答问题,可以将rol
objects 对话信息,包含两个属性:role和content。 assistant_running_param 否 Json Schema 用于更改AI助手的指令。包含instructions和additional_instructions两个参数。 instructions:AI助手的描述信息。
pangukitsappdev.callback.StreamCallbackHandler import StreamCallbackHandler # 以下为两个自定义StreamCallbackHandler示例 class TextStreamCallBack(StreamCallbackHandler):
_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
"请问科技行业的公司,他们的平均利润和市值是多少?" …… 微调数据要求: 数据格式样例:JSONL格式,每行是一条JSON,包含“context”和“target”两个字段。示例如下: {"context": "今天是2023-11-20,你是一个银行智能助理,现在需要根据用户问题、指标-解释表、参数-类
提示词候选支持用户对调优后初步筛选的提示词进行候选管理,每个工程任务下可以保存上限9个候选提示词,进一步基于候选提示词进行比较和评估。 提示词比较 提示词比较支持选择两个候选提示词对其文本和参数进行比较,支持对选择的候选提示词设置相同变量值查看效果。 提示词评估 提示词评估以任务维度管理,支持评估任务的创建
new HashMap<>(); data.put("name", "名称name"); data.put("description", "描述description"); final BulkData bulkData = new BulkData(); bulkData.setId("1");
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务,有以下两种调用方式: Token认证:通过Token认证调用请求。 AK/SK认证:通过AK(Access Key ID)/SK(Secret Access Key)加密调用请求。经过认证的请求总是需要
密码等信息。 区域(Region) 从地理位置和网络时延维度划分,同一个Region内共享弹性计算、块存储、对象存储、VPC网络、弹性公网IP、镜像等公共服务。Region分为通用Region和专属Region,通用Region指面向公共租户提供通用云服务的Region;专属Re
率。其值越大,则预测词的概率的方差减小,即很多词被选择的可能性增大,利于文本多样化。 多样性与一致性 多样性和一致性是评估LLM生成语言的两个重要方面。 多样性指模型生成的不同输出之间的差异。一致性指相同输入对应的不同输出之间的一致性。 重复惩罚 重复惩罚(repetition_
模型支持的区域 区域是一个地理区域的概念。我国地域面积广大,由于带宽的原因,无法仅依靠一个数据中心为全国客户提供服务。因此,根据地理区域的不同将全国划分成不同的支持区域。 盘古大模型当前仅支持西南-贵阳一区域。 图1 盘古大模型服务区域 父主题: 模型能力与规格
开通API 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“服务管理”,在相应服务的操作列单击“查看详情”,可在服务列表中申请需要开通的服务。 文本补全:给定一个提示和一些参数,模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全。例如让模型依据要求写邮件、做摘要总结、生成观点见解等。 多轮
temperature参数可以影响语言模型输出的质量和多样性,但也不是唯一的因素。还有其他一些参数,如top_p参数也可以用来调整语言模型的行为和偏好,但不建议同时更改这两个参数。 最小值:0 最大值:1 缺省值:N1模型为0.4、N2模型为0.3,N4模型为0.3 top_p 否 Float 一种替代温度采样的方法,称为nucleus