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和大模型组件。 开始：工作流的入口组件，该组件的配置详见配置开始组件。 结束：输出工作流的执行结果，该组件的配置详见配置结束组件。 LLM：初始化完成的大模型节点，没有额外的Prompt配置，直接接受用户原始输入，并输出大模型执行后的原始输出，该组件的配置详见配置大模型组件。 用
示例如下： 去除“参考文献”以及之后的内容：\n参考文献[\s\S]* 针对pdf的内容，去除“0 引言”之前的内容，引言之前的内容与知识无关：[\s\S]{0，10000}0 引言 针对pdf的内容，去除“1.1Java简介”之前的与知识无关的内容：[\s\S]{0，10000}
10TB。 问答排序 jsonl、csv jsonl格式：context表示问题，targets的回答1、回答2、回答3表示答案的优劣顺序，最好的答案排在最前面。targets内容的数量至少为2个，且最多为6个，具体格式示例如下： { "context":"context内容","targets":["回答1"
选择“盘古大模型”。 模型类型 选择“NLP大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 云上部署：算法部署至平台提供的资源池中。 最大TOKEN长度 模型可最大请求的上下文TOKEN数。 架构类型 算法所支持的结构类型，模型选择完成后，会自动适配架构类型。 安全护栏 选择模式 安
个平台预置好的全球中期降水预测模型，并选择对应的全球中期天气要素预测模型。并且至少有一个中期天气要素模型时间分辨率要小于等于降水模型时间分辨率。 部署模型 在“从资产选模型”选择所需模型。 部署方式 云上部署：算法部署至平台提供的资源池中。 边缘部署：算法部署至客户的边缘设备中。
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