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要素: 指令:想要模型执行的特定任务或指令。如总结、提取、生成等。 上下文:包含外部信息或额外的上下文信息,引导语言模型更好地响应。 输入数据:用户输入的内容或问题。 输出指示:指定输出的类型或格式。 提示词所需的格式取决于您想要语言模型完成的任务类型,以上要素并非都是必须的。 提示词工程使用流程
优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型训练前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 使用Token计算器的步骤如下: 登录盘古大模型套件平台。 在“服务管理”页面,单击页面右上角“Token计算器”。 在To
添加任意的元数据,python需要借助pickle将函数或类转换成字节流字符串存入CSS中,用于在tool_provider中把工具组装出来: from pydantic import BaseModel, Field import pickle # 构造工具元数据 class
滤。 与上述的toolProvide呼应,在向toolRetriever中添加工具时,可以添加任意的元数据,用于在tooProvider中把工具组装出来: // 构造工具元数据 Map<String, Object> toolMetaData = new HashMap<>();
getAgentSessionFromMemory(sessionId, userMessage); // 取近10条数据给模型 dealMessageByWindowSize(agentSession, 10); agentSession
200 表9 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时,模型生成的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来,每个data字段均包含一部分生成的内容,直到所有data返回,响应结束。 表10 流式输出的数据单元 参数 参数类型