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ovider,InMemoryToolProvider的原理为将完整的工具存入内存,再根据工具检索的结果(toolId)将其从内存中取出。一般来说,ToolProvider将由用户自定义,将在后续示例中说明。 此外,上述例子使用的向量数据库配置指定索引名称,以及使用name和de
绘制成Loss曲线。本场景的一个Loss曲线示例如下: 图1 Loss曲线 通过观察,该Loss曲线随着迭代步数的增加呈下降趋势直至稳定,证明整个训练状态是正常的。若Loss曲线呈现轻微阶梯式下降,为正常现象。 模型持续优化: 本场景采用了下表中的推理参数进行解码,您可以在平台部署后参考如下参数调试:
并绘制成Loss曲线。本场景的一个Loss曲线示例如下: 图1 Loss曲线 通过观察,Loss曲线随着迭代步数的增加呈下降趋势直至稳定,证明整个训练状态是正常的。 模型持续优化: 本场景采用了下表中的推理参数进行解码,您可以在平台部署后参考如下参数调试: 表2 推理核心参数设置
4,最小1。 temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性,1表示最高的随机性。一般来说,temperature越低,适合完成确定性的任务。temperature越高,如0.9,适合完成创造性的任务。 temperatur
点到9点。 " 在第二次运行Agent时,包含第一次运行的所有工具调用细节。 agentSession相当于Agent的会话Memory。一般情况下,需要将agentSession对象在外部持久化,在每一轮会话传入agentSession对象中的sessionId,下面的示例代码用一个map对象模拟外部的持久化:
4,最小1。 temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性,1表示最高的随机性。一般来说,temperature越低,适合完成确定性的任务。temperature越高,如0.9,适合完成创造性的任务。 temperatur