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数据清洗”，单击界面右上角“创建任务”。 图1 数据清洗 依据需要清洗的数据类型，选择对应的数据集和数据集版本，输出路径，设置名称、描述等信息为可选项。 输出路径默认为系统生成，您也可以自定义输出路径，当前支持覆盖和追加两种方式。 覆盖：清洗后数据覆盖和替换原有数据集内容。 追加：清洗后数据增加到原有数据集路径下。
问答模块：准备单轮问答和检索增强的数据集。 {"context": ["请问福田英才荟卫生系统人才与福田英才荟高层次人才是不同的部门受理么？"], "target": "您好，福田英才荟卫生系统人才奖励管理办法只针对福田区属医疗卫生事业单位人员，其他高层次人才申领奖励建议咨询区人力资源局。"}
应用场景 智能客服 在政企场景中，传统的智能客服系统常受限于语义泛化能力和意图理解能力，导致用户需求难以准确捕捉，频繁转接至人工客服。这不仅增加了企业的运营成本，也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数
of("redis") # mysql sql_cache = Caches.of("sql") 更新数据：指向缓存中添加或修改数据，需要指定数据的键值对和结果对象。例如，把1+1这个问题和用户cache会话下对应的答案2保存到缓存中，参考示例如下： from pangukitsappdev.api.schema
mysql Cache cache = Caches.of(Caches.SQL); 更新数据：指向缓存中添加或修改数据，需要指定数据的键值对和结果对象。例如，把1+1这个问题和对应的答案2保存到缓存中，可参考以下示例。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk
在创建数据集页面，单击“前往OBS”，进入OBS服务页面。 图3 前往OBS 在OBS控制台页面，单击界面右上角“创建桶”。 图4 OBS页面 创建OBS桶时，桶区域需要与盘古大模型区域保持一致。其余配置参数可以使用默认值，详细OBS桶参数说明请参见OBS用户指南。 图5 创建OBS桶 参数填选
properties文件，并根据实际需要配置相应的值。 在环境变量中配置“SDK_CONF_PATH”指向该配置文件： # 建议在业务项目入口处配置 import os os.environ["SDK_CONFIG_PATH"] = "./llm.properties" 完整配置项如下： 配置项中的密码等字段
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，增强自身防护能力，以抵御外部安全攻击。 父主题： 大模型概念类问题
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服务对用户的数据进行存储和保护。请参考OBS数据保护技术说明：https://support.huaweicloud.com/productdesc-obs/obs_03_0375.html 父主题： 安全
模型和模型导出的obs路径。 图3 导出模型 单击“确定”，导出模型。 模型导出成功后，可以在obs中查看导出后的模型文件。下载该obs文件，上传到环境B对应的obs桶中。 登录环境B的盘古大模型套件平台，在“模型迁移”页面，选择“导入模型”，输入模型对应的obs地址和模型名称后，单击“确定”，启动导入模型任务。
GET：请求服务器返回指定资源。 PUT：请求服务器更新指定资源。 POST：请求服务器新增资源或执行特殊操作。 DELETE：请求服务器删除指定资源，如删除对象等。 HEAD：请求服务器资源头部。 PATCH：请求服务器更新资源的部分内容。当资源不存在的时候，PATCH可能会去创建一个新的资源。
llm_config) pangu_llm.ask(messages).answer 带人设的问答：支持在LLM配置项中设置人设，在LLM问答时系统会自动加上该人设，同时支持以上问答功能（暂不支持GALLERY三方模型）。 import sys from pangukitsappdev
网页搜索 开启网页搜索后，可以通过调用web搜索来解决模型对于事实类问题回答不好的现象。 添加一个工具 用于拓展AI助手功能，使其能够与外部系统进行交互。可以直接创建一个工具，或者从搜索框中选择已经创建好的工具。 知识库 通过知识库提升AI助手在特定领域问题的回答效果。 高级配置 工具召回策略
用于控制生成文本中的重复程度。 词汇重复度控制 用于调整模型对频繁出现的Token的处理方式。 历史对话保留轮数 选择“多轮对话”功能时具备此参数，表示系统能够记忆的历史对话数。 父主题： 调用盘古大模型
单击页面右上角“创建提示用例集”，进入创建弹窗。 单击存储位置最右侧的图标，选择数据集文件所对应的obs路径，然后输入数据集名称、描述，创建数据集。 创建数据集前，请先将数据上传至OBS。 图4 创建数据集 父主题： 批量评估提示词效果
- 步骤2 答复:已经成功为您预定了2023年6月23日早上8点到9点的金桥203会议室。 如果服务是分布式的，需要将session对象在外部持久化。 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，或者用户对模型的结果有异议或
选择盘古-NLP-N4系列模型时显示，配置最大Token长度。 服务名称 在线服务的名称。 描述 在线服务的简要描述。 订阅提醒 勾选订阅提醒，并添加手机号/邮箱，系统将在训练任务完成或重要事件发生时，发送提醒。 表2 部署实例量与推理单元数关系 模型类型 推理资源 盘古-NLP-N1系列模型 4K版本：
s/{deploymentId} ; # sdk.llm.pangu.url= 创建代码文件（chat.py），示例如下： import os import sys import gradio as gr from pangukitsappdev.api.llms.llm_config
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： /** * 在生产环境下，agentSession建议在外部持久化，而不是在内存中
的服务。 模型效果优秀 经过海量数据训练，盘古大模型在各种自然语言处理任务中展现出卓越的性能。无论是文本分类、情感分析、机器翻译，还是问答系统，模型都能以高准确率完成任务，为用户提供高质量的输出结果。 这种卓越的表现源于其先进的算法和深度学习架构。盘古大模型能够深入理解语言的内在
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