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llm_config = LLMConfig() llm_config.llm_module_config.system_prompt = "你是华为开发的AI助手" # 盘古LLM pangu_llm = LLMs.of("pangu", llm_config) answer = pangu_llm
/** * 在生产环境下，agentSession建议在外部持久化，而不是在内存中 * 如果使用AssistantAPI，华为会提供持久化能力，不需要自行实现 */ private static final Map<String, AgentSession>
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
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
"integer" } }, "required": ["a","b"] } 简单对象JsonSchema示例： { "type": "integer" } 枚举对象JsonSchema示例： { "type": "object", "properties":
pangukitsappdev.api.llms.llm_config import LLMConfig, LLMParamConfig # 初始化Prompt模板对象 prompt_template = PromptTemplate.from_template("Tell me a {{adjective}}
ion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 * 如果使用AssistantAPI，华为会提供持久化能力，不需要自行实现
是否可用于训练 ＞＝80% 绿色 可用 ＞＝40% 黄色 预警，需要优化数据 ＜40% 红色 告警，需要优化数据 （可选）当“我的数据集”的OBS数据发生变更时，可以单击右上角“检测”按钮重新校验数据集，也可以在“我的数据集”页签中，单击操作栏中的“更多 > 检测”，重新校验数据集。
junit.jupiter.api.Assertions; import java.util.HashMap; // 初始化Prompt模板对象 PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate("Tell me a {{adjective}}
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。
- 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
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