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Agent效果优化 如果Agent出现无法正确调用工具的情况,可以尝试一些prompt优化技术提升效果。 优化System prompt 提示财务报销助手依赖的必要信息,如用户名称等基础信息: final String customSystemPrompt = "你是财务
输出工具的调用过程,而工具的调用的执行结果是通过监听获取的。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调: from pangukitsappdev.callback.StreamCallbackHandler import StreamCallbackHandler # 以下为
如内存、DCS(Redis)和RDS(Sql)。 from pangukitsappdev.memory.sql_message_history import SQLMessageHistory from pangukitsappdev.api.memory.cache.cache_config
多轮对话 支持上下文记忆的多轮对话。 初始化 from pangukitsappdev.skill.conversation_skill import ConversationSkill from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs skill
能够保障模型在不同环境中的高效应用。 应用开发套件 应用开发套件是盘古大模型平台的关键模块,支持提示词工程和AI助手创建。该套件提供提示词设计和管理工具,优化大模型的输入提示,提升输出的准确性和相关性。通过丰富的开发SDK,应用开发套件加速大模型应用的开发,满足复杂业务需求。
Agent流式输出 Agent用于工具调用场景,与普通的LLM流式输出相比,提供了事件流的封装。消息内容、工具调用等通过不同的事件类型区分。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调: /** * 设置流式接口回调函数 * * @param streamAgentCallback
实例化Agent Agent实例化过程包括注册LLM和注册工具两个部分。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.agent.ReactPanguAgent; import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms
静态工具可以通过继承Tool的方式新增,在_run接口中实现工具的功能,例如: from typing import Type from pangukitsappdev.tool.tool import Tool from pydantic import BaseModel, Field class
httpPost.setEntity(new StringEntity(requestBody, ContentType.APPLICATION_JSON)); // 发送消息并处理响应 String responseStr;
AI助手是一种基于NLP大模型构建的人工智能应用,它通过结合多种工具并利用大模型的对话问答、规划推理、逻辑判断等能力,来理解和回应用户的需求。 例如,需要构建一个企业助理应用,该应用需要具备预定会议室、创建在线文档和查询报销信息等功能。在构建此应用时,需要将预定会议室与创建在线文档等功
Agent实例化过程包括注册LLM和注册工具两个部分。 from pangukitsappdev.agent.react_pangu_agent import ReactPanguAgent from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs agent
体验盘古大模型功能 申请体验盘古大模型服务 体验盘古预置模型能力 体验盘古驱动的应用百宝箱
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中,向大模型提问时,大模型将会结合知识库中的内容进行回答,解决特定领域问题回答不准的现象。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 知识库管理”,单击页面右上角“创建知识库”。 知识库分为自定义知识库、引用知识库。 自定义知识库:通过盘古大模型套件平台创建的知识库。
请求Header参数名为Content-Type,参数值为application/json。 图4 填写获取Token接口 填写“获取token”接口的请求体。在Postman中选择“Body > raw”选项,参考图5复制并填入以下代码,并填写user name、domain name、password。
API NLP大模型 Token计算器
模型能力与规格 模型的基础信息 模型支持的区域 模型支持的操作
安全 责任共担 身份认证与访问控制 数据保护技术 审计 监控安全风险
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