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setFinalAnswer(currentAction.getObservation()); return true; } return false; } }); 上述例子中,当满足if判断条件时,会直接终止Agent的执行,且fi
具体情况进行权衡,需要通过多次训练进行调整,既要考虑模型的通用能力,也要考虑模型在特定领域的性能。 创建一个训练数据集 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”。 图1 数据管理 在创建数据集弹出框中选择“创建一个训练数据集”,单击“创建”。
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、
"content": "介绍下长江,以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 父主题: 大模型概念类问题
toolMetadata.get("openapi_schema")); return null; }); return tool; }).collect(Collectors.toList());
put("count", "25"); LLMParamConfig param = LLMParamConfig.builder().temperature(0.9).build(); skill.execute(inputs, param); 父主题: Skill(技能)
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。 temperature参数可以影响
"哈士奇", "count": 20}) # 带参数的问答 llm_param_config = LLMParamConfig(temperature=0.9) skill.execute({"subject": "哈士奇", "count": 20}, llm_param_config)
LLMConfig.builder() .llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature(0.01).withPrompt(true).build()) .llmModuleConfig(LLMModuleConfig
意图匹配 应用场景说明:智能客服系统中,大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题,并返回标题内容,系统根据匹配标题调出该FAQ问答对,来解答客户疑问。 父主题: 写作示例
clear = gr.Button("清除") def user(user_message, history): return "", history + [[user_message, None]] def llm(history):
agent_session: 包括初始状态,以及执行步骤间的agentSession,可以使用AgentSessionHelper类辅助处理 :return: Agent执行的结果 """ run_step(agent_session: AgentSession) -> AgentSession
builder().role(Role.USER).content(userMessage).build()); } return agentSession; } 单步执行 有时并不希望Agent完全自主执行,在某些关键节点,让用户先进行确认,确认后再执行,或者用户
进阶技巧 设置背景及人设 理解底层任务 CoT思维链 考察模型逻辑 父主题: 提示词写作实践
求Body。 { "prompt": "写一个穿越到宋朝的故事。", "max_tokens": 600, "temperature": 0.9, "n": 1 } 图9 填写盘古请求Body 单击Postman界面的“Send”按钮,发送请求。当接口返回状态为2
D... { "prompt": "写一个穿越到宋朝的故事。", "max_tokens": 600, "temperature": 0.9, "n": 1 } 到这里为止这个请求需要的内容就具备齐全了,您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发
decrypt token fail:token解析失败。 token expires:token过期。 verify aksk signature fail:AK/SK认证失败。 x-auth-token not found:未找到x-auth-token参数。 token解析失败
求Body。 { "prompt": "写一个穿越到宋朝的故事。", "max_tokens": 600, "temperature": 0.9, "n": 1 } 图9 填写盘古请求Body 单击Postman界面的“Send”按钮,发送请求。当接口返回状态为2
Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统、执行系统: 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。
Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Agent结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。