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Vector Embedding Embedding模块用于对Embedding模型API的适配封装，提供统一的接口快速地调用CSS模型embedding能力。 初始化：根据相应模型定义Embedding类。例如，使用华为CSS Embedding为：Embeddings.of(Embeddings
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
agentSession相当于Agent的会话Memory。一般情况下，需要将agentSession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
Vector Embedding Emebedding模块用于对Emebedding模型API的适配封装，提供统一的接口快速地调用CSS等模型emebedding能力。 初始化：根据相应模型定义Emebedding类，如使用华为CSS Embedding为：Embeddings.of("css");。
Agent助手 应用介绍 通过模型对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行能力，通过与用户多轮对话，实现会议室预订场景。 环境准备 Java 1.8。 参考安装章节，完成基础环境准备。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties， 正确配置iam、pangu配置项。信息收集请参考准备工作。
agent.addListener(testAgentListener); } 其中，listener会在Agent运行时生效。 监听的对象 监听的对象为一个AgentSession： public class AgentSession { /** * UUID，在一个session内唯一
"integer" } }, "required": ["a","b"] } 简单对象JsonSchema示例： { "type": "integer" } 枚举对象JsonSchema示例： { "type": "object", "properties":
of("pangu")) agent.add_listener(TestListener()) listener会在Agent运行时生效。 监听的对象 监听的对象为一个AgentSession： class AgentSession(BaseModel): """ Agent运
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}}
在OBS控制台页面，单击界面右上角“创建桶”。 图4 OBS页面 创建OBS桶时，桶区域需要与盘古大模型区域保持一致。其余配置参数可以使用默认值，详细OBS桶参数说明请参见OBS用户指南。 图5 创建OBS桶 参数填选完成后，单击“立即创建”。创建好的OBS桶将显示在桶列表中。 图6 OBS页面 在OBS
junit.jupiter.api.Assertions; import java.util.HashMap; // 初始化Prompt模板对象 PromptTemplate promptTemplate = new PromptTemplate("Tell me a {{adjective}}
LLMs（语言模型） LLMs模块用于对大语言模型API的适配封装，提供统一的接口快速地调用盘古、GALLERY三方模型等模型API。 初始化：根据相应模型定义LLM类，如使用盘古LLM为： LLMs.of("pangu")。 from pangukitsappdev.api.llms
- 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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