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承载REST服务端点的服务器域名或IP。 resource-path 资源路径，即API访问路径。从具体API的URI模块获取。 query-string 查询参数，可选，查询参数前面需要带一个“？”，形式为“参数名=参数取值”。 参考终端节点章节获取endpoint，并在接口的URI部分找到resour
add_tools(tool_list) 工具添加后，会存储在向量库的索引中，并将指定的字段向量化。 从ToolRetriever中查找工具： # 查找工具 result = css_tool_retriever.search("预订会议室", 2) 返回的result中，包含与预
永久移动，请求的资源已被永久的移动到新的URI，返回信息会包括新的URI。 302 Found 资源被临时移动。 303 See Other 查看其他地址，使用GET和POST请求查看。 304 Not Modified 所请求的资源未修改，服务器返回此状态码时，不会返回任何资源。 305 Use Proxy
}}标识，单击“确认”按钮，平台会自动识别插入的变量。 图2 撰写提示词 图3 确认提示词内容 识别的变量展示在变量定义区域，可以编辑变量名称便于理解。 图4 查看提示词变量 变量定义区域展示的是整个工程任务下定义的变量信息，候选提示词中关联的变量也会进行展示，候选词相关操作请参见设置候选提示词。 在
"tool_id": "reserve_meeting_room", "tool_desc": "预定会议室，请在需要预定会议室时调用此工具，预定前需要先查询会议室状态", "input_schema": { "type": "object", "properties": {
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据库中，利用先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查询，也能提供准确的响应。这种对话问答方式提高了知识获取效率，使智能客服系统更加人性化和有温度。 此外，盘古大模型还能够根据用户的行为和反馈不
addTools(toolList); 工具添加后，会存储在向量库的索引中，并将指定的字段向量化。 从ToolRetriever中查找工具： // 查找工具 List<Tool> result = cssToolRetriever.search("预订会议室", 2); 返回的re
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