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erpreter，单击进行添加，再单击“确定”。 图3 添加python_interpreter插件 添加插件后，可在“技能 > 插件”中查看当前已添加的插件。 图4 已添加插件 步骤4：配置对话体验 应用支持配置对话体验功能，该功能可以提升用户与应用之间的互动质量和个性化体验，包括开场白、推荐问题。
气象类清洗算子能力清单 数据加工算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持气象类数据集的加工操作，气象类加工算子能力清单见表1。 表1 气象类清洗算子能力清单 算子分类
访问密钥”页面，依据界面操作指引获取Access Key（AK）和Secret Access Key（SK）。下载的访问密钥为credentials.csv文件，包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，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。 使用推理
NLP大模型能力调测参数说明 参数 说明 搜索增强 搜索增强通过结合大语言模型与传统搜索引擎技术，提升了搜索结果的相关性、准确性和智能化。 例如，当用户提出复杂查询时，传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接，而大模型则能够理解问题的上下文，结合多个搜索结果生成简洁的答案，或提供更详细的解释，从而进一步改善用户的搜索体验。
上角“创建插件”。 在“创建插件”页面，填写插件名称与插件描述，单击图片可上传插件图标，单击“下一步”。 在“配置信息”页面，参照表1完成信息配置。 表1 插件信息配置说明 参数名称 参数说明 插件URL 插件服务的请求URL地址。 URL协议只支持HTTP和HTTPS。 系统会校验URL地址是否为标准的URL格式。
视频类清洗算子能力清单 数据清洗算子为用户提供了多种数据操作能力，包括数据提取、过滤、转换、打标签和评分等。这些算子能够帮助用户从海量数据中提取出有用信息，并进行深度加工，以生成高质量的训练数据。 平台支持视频类数据集的清洗操作，分为数据提取、数据过滤、数据打标三类，视频类加工算子能力清单见表1。
数据清洗 通过专用的清洗算子对数据进行预处理，确保数据符合模型训练的标准和业务需求。不同类型的数据集使用专门设计的算子，例如去除噪声、冗余信息等，提升数据质量。 数据合成 利用预置或自定义的数据指令对原始数据进行处理，并根据设定的轮数生成新数据。该过程能够在一定程度上扩展数据集，增强训练模型的多样性和泛化能力。
填空：从段落随机掩盖一个或多个词语、句子、段落，再将段落完形填空。 若您的无监督文档没有任何结构化信息，可以将有监督的问题设置为“以下的文章中有一些词语/句子/段落缺失，文章如下：xxx。请结合文章内容，将缺失的信息补充完整。”，再将回答设置为符合要求的信息。 使用规则构建的优点是快速且成本低，缺点是数据多样性较低。
Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能，降低您使用SDK的难度，推荐使用。 您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时， 右侧代码示例会自动完成参数的组装。 图2 设置输入参数
内容安全：通过预训练和强化学习价值观提示（prompt），构建正向的意识形态。通过内容审核模块过滤违法及违背社会道德的有害信息。 模型安全：通过模型动态混淆技术，使模型在运行过程中保持混淆状态，有效防止结构信息和权重信息在被窃取后暴露。 系统安全：通过网络隔离、身份认证和鉴权、Web安全等技术保护大模型系统安全
ocx、pptx、pdf等），方便导入至知识，为Agent应用提供个性化数据支持。 平台还提供全链路信息观测和调试工具，支持开发者深入分析Agent执行过程中的每个环节。通过对信息进行分层展示，帮助开发者优化AI应用的性能和稳定性，确保应用在不同环境下的顺畅运行。 对于低码开发者（具有一定代码开发经验的用户）：
典型问题 在构建和运行多语言文本翻译工作流时，可能会遇到的常见典型问题如下： 问题一：文本翻译插件运行失败，报错信息如图1。 图1 文本翻译插件运行失败 可能原因：调用文本翻译API的Token错误或失效。 解决方法：参考创建多语言文本翻译插件，重新获取Token并进行试运行。
高质量数据是推动大模型不断迭代和优化的根基，它的质量直接决定了模型的性能、泛化能力以及应用场景的适配性。只有通过系统化地准备和处理数据，才能提取出有价值的信息，从而更好地支持模型训练。因此，数据的采集、清洗、标注、评估、发布等环节，成为数据开发中不可或缺的重要步骤。 数据工程操作流程见图1、表1。
input 是 TaskInputDto object 输入数据的信息。 output 是 TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config 是 TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表4 TaskInputDto 参数 是否必选 参数类型
系统人设，参数设置为默认参数，在输入框输入问题，单击“生成”，模型将基于问题进行回答。 图1 使用预置服务进行文本对话 可以尝试修改参数并查看模型效果。以修改“核采样”参数为例，核采样控制生成文本的多样性和质量： 当“核采样”参数设置为1时，保持其他参数不变，单击“重新生成”，再
知识型Agent：以大模型为任务执行核心，适用于文本生成和文本检索任务，如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息，使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点：零代码开发，对话过程智能化。 缺点：大模型在面对复杂的、长链条的流程时可能会受到输入长度限制，难以有效处理较为复杂的工作流。
input 是 TaskInputDto object 输入数据的信息。 output 是 TaskOutputDto object 输出数据的信息。 config 是 TaskConfigDto object 科学计算大模型配置信息。 表4 TaskInputDto 参数 是否必选 参数类型
排顺序 在提示词中内容的顺序也很重要，基于盘古大模型调优经验，将关键信息放在结尾处，模型输出效果更好。不同任务的关键信息不同，若需要模型生成的内容更具创意性，关键信息需要为内容描述；需要模型严格遵循指令进行回复的，关键信息为指令及说明。 补预设 当任务存在多个情境时，编写提示词时需要考
调用NLP大模型 使用“能力调测”调用NLP大模型 使用API调用NLP大模型 统计NLP大模型调用信息 父主题： 开发盘古NLP大模型
认证鉴权失败，请参考《API文档》认证鉴权章节重新进行认证。 PANGU.0012 auth info missing. 缺少身份验证信息。 请检查调用API时是否有传入认证鉴权信息。 PANGU.0031 Inner service exception. 服务内部异常。 请联系服务技术支持协助解决。
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