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工具入参类型，为重要参数，入参继承BaseModel的类型需额外指定，简单类型无需指定。 return_type。指定工具返回类型，为可选参数，如_run方法未指定返回类型时必选。
Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 data 是 List<String> 待统计Token数的字符串。List长度必须为奇数。
}, { "role": "user", "content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 }
同时，结合应用开发的提示词工程、AI助手、智能助理Agent应用、域内知识增强应用以及盘古应用开发SDK，您将能够高效构建智能应用，充分释放盘古大模型的潜力，为业务创新提供强大支持。
图4 扩容模型推理资产 不同类型的模型在部署时，做占用的推理资产数量存在差异，部署模型时所占的推理资产数量与模型类型关系如下。 表1 部署模型 模型类型 推理资产占有数量 盘古-NLP-N1 系列模型 部署1实例占用0.125个推理单元。
当前版本不支持复杂类型中再嵌套复杂类型，只支持基本类型：String、Number、Boolean，建议参数数量不超过5个。 @AgentToolParam注解说明： description。参数的描述，为重要参数。
基于改写后的query，再去调用中控模块以及检索模块，以便能够更好地检索出相关文档。 中控模块：对（经过改写后的）用户输入query，进行意图识别，判断是否是政务问答场景问题。
表3 messages 参数 是否必选 参数类型 描述 content 是 String 表示对话的内容，对话内容为文本（text）类型。 role 否 String 表示对话的角色，取值是user。
Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型，参数值为“application/json”。 表3 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 prompt 是 String 向模型输入的文本信息，单位token。
例如定义消息体类型的请求头“Content-Type”，请求鉴权信息等。 如下公共消息头需要添加到请求中。 Content-Type：消息体的类型（格式），必选，默认取值为“application/json”。
数据集文件类型为PDF时显示。 word文本读取 解析WORD文档，支持doc和docx格式。 html格式读取 解析HTML文件。 父主题： 清洗数据集（可选）
比如，当前是第三轮对话，数据中的问题字段需要包含第一轮的问题、第一轮的回答、第二轮的问题、第二轮的回答以及第三轮的问题，答案字段则为第三轮的回答。以下给出了几条多轮问答的数据样例供您参考： 原始对话示例： A：你是谁？ B：您好，我是盘古大模型。 A：你可以做什么？
对话消息存储还可以支持多种过滤条件，如时间范围、用户标识、消息类型等，实现对话消息的筛选和分析。 Cache Vector History 父主题： Java SDK
对话消息存储还可以支持多种过滤条件，如时间范围、用户标识、消息类型等，实现对话消息的筛选和分析。 Cache Vector History 父主题： Python SDK
图1 创建知识库 选择知识库类型后，单击“创建”进入知识库设置页面，创建知识库。 当选择“自定义知识库”时，需要设置名称、英文名称、描述信息。注意英文名称和描述将影响模型检索效果，不可随意填写，需按照知识库中文档的实际内容或知识库目进行填写。
如您有加急购买需求，可在页面右上角单击“工单 > 新建工单”，搜索“盘古大模型”产品，选择问题类型并提交工单。 图1 立即购买 图2 新建工单 获取购买权限后，您可在购买页面选择合适的模型和推理资产，购买盘古大模型套件。
您可以在API Explorer中具体API页面的“代码示例”页签查看对应编程语言类型的SDK代码。 图1 获取SDK代码示例 当您在中间填充栏填入对应内容时， 右侧代码示例会自动完成参数的组装。
否 表4 有监督数据格式 数据类型 格式说明 有监督单轮，JSONL格式 编码格式为UTF-8。
AgentSessionSkill使用的大模型建议为N2-基础模型或者其他同等类型的模型。 父主题： Agent（智能代理）
一个比较常见的方法是，将微调数据以及数据评估标准输入给模型，让模型来评估数据的优劣。 人工标注：如果以上两种方案均无法满足您的要求，您也可以使用“数据标注”功能，采用人工标注方式来清洗数据。 父主题： 典型训练问题和优化策略
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