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盘古应用开发SDK简介 应用开发SDK概述 应用开发SDK针对大模型应用开发场景,对大语言模型进行封装,提供了提示词模板、记忆、技能、智能代理等功能模块,简化用户的开发工作,帮助用户快速开发一个大模型应用。当前应用开发SDK支持如下语言: Java Python 开发环境要求 华
应用实践 基础问答 长文本摘要 Agent助手 父主题: 盘古应用开发SDK
应用示例 搜索增强 长文本摘要 父主题: Python SDK
应用示例 搜索增强 长文本摘要 父主题: Java SDK
Agent应用、域内知识增强应用以及盘古应用开发SDK,您将能够高效构建智能应用,充分释放盘古大模型的潜力,为业务创新提供强大支持。 模型开发 准备盘古大模型训练数据集 训练盘古大模型 评估盘古大模型 压缩盘古大模型 部署盘古大模型 调用盘古大模型 迁移盘古大模型 应用开发 提示词工程
写手个人素质的影响。盘古大模型的应用为这一问题提供了创新的解决方案。 盘古大模型通过学习用户所需的文案风格和内容,能够轻松完成广告文案、社交媒体帖子、新闻稿等多种写作任务。它不仅能提供创意丰富、语言生动的文案,还能根据不同产品特性和目标受众进行定制,帮助产品吸引更多的潜在客户。
体验盘古驱动的应用百宝箱 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI应用集,用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 体验盘古预置模型能力前,请先完成申请体验盘古大模型服务操作。 登录盘古大模型套件平台,在左侧导航栏中选择“应用百宝箱”,进入“应用百宝箱”页面。
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发布数据集 刚创建的数据集在未发布状态下,无法应用于模型训练,数据集创建、清洗完成后需要执行“发布”操作才可以将该数据集用于后续的任务中。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,在“我的数据集”页签找到未发布的数据集,单击操作列“版本发布”执行发布数据集操作。
基础问答 应用介绍 基础的大语言模型问答场景。涉及模型问答,流式效果等相关特性。 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。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties,
搜索增强 场景介绍 私有化场景下,大模型需要基于现存的私有数据提供服务。通过外挂知识库(Embedding、向量库)方式提供通用的、标准化的文档问答场景。 工程实现 准备知识库。 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # 盘古模型IAM
搜索增强 场景介绍 私有化场景下,大模型需要基于现存的私有数据提供服务。通过外挂知识库(Embedding、向量库)方式提供通用的、标准化的文档问答场景。 工程实现 准备知识库。 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # 盘古模型IAM
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。
理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方法,它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法,
理操作。缓存还可以支持语义匹配和查询,通过向量和相似度的计算,实现对数据的语义理解和检索。 Vector向量存储:是一种将数据转换为数学表示的方法,它可以度量数据之间的关系和相似度。向量存储可以根据不同的词向量模型进行初始化、更新、查找和清理操作。向量存储还可以支持多种相似算法,
创建一个新的数据集 数据集是指用于训练模型或评估的一组相关数据样本。存储在OBS中的数据可以通过数据集的形式放置在到盘古平台中,便于管理。 在创建数据集之前,请先将数据上传至OBS平台。 上传数据至OBS 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据管理”,单击界面右上角“创建数据集”。
alueAfter.getAnswer()); //校验,相似 //用于检查缓存中的数据是否与查询的数据语义相似,如果相似,就返回缓存中的结果对象。这个操作需要使用向量和相似度的计算,以及设置的阈值来判断 //例如,查询“缓存存在?”这个问题和“test-semantic-ca
盘古应用开发SDK 盘古应用开发SDK简介 准备工作 Java SDK Python SDK 应用实践
数据保护技术 盘古大模型服务通过多种数据保护手段和特性,保障存储在服务中的数据安全可靠。 表1 盘古大模型的数据保护手段和特性 数据保护手段 简要说明 传输加密(HTTPS) 盘古服务使用HTTPS传输协议保证数据传输的安全性。 基于OBS提供的数据保护 基于OBS服务对用户的数
print(cache_value_after.answer) # 校验,相似 # 用于检查缓存中的数据是否与查询的数据语义相似,如果相似,就返回缓存中的结果对象。这个操作需要使用向量和相似度的计算,以及设置的阈值来判断 # 例如,查询“缓存存在?”这个问题和“test-semantic-ca