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名认证”才可以正常使用服务。具体认证方式请参见实名认证。 获取账号信息 在调用服务API、SDK时，需要将账号相关的信息作为API凭证传入代码。 API凭证主要包括：IAM用户名、IAM用户名ID、账号名、账号ID、项目ID、项目、所属区域。可登录控制台在“我的凭证 > API凭证”页面获取。
NET、NodeJs 给定一个提示和一些参数，模型会根据这些信息生成一个或多个预测的补全，还可以返回每个位置上不同词语的概率。它可以用来做文本生成、自动写作、代码补全等任务。 开发环境要求 华为云盘古大模型推理SDK要求： Java SDK适用于JDK 1.8及其以上版本。 Python SDK适用于Python3及以上版本。
强模型的理解和回答能力。 该参数需要与工具配合使用，需要填入工具input_schema参数中API的请求参数。例如，在配置AI助手工具的代码示例中，创建预定会议室API的请求参数中有start，设置为start，即将会议的开始相关的信息作为关键信息，带入新轮次的对话中。 指令参数输入示例：
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。 { "auth": { "identity":
build()); LLMRespOpenAI result = llm.ask("你好"); 上述moduleVersion根据实际情况传值，也可以使用代码进行url和key的配置： final OpenAI llm = new OpenAI(LLMConfig.builder() .
APIG.0201 Backend timeout. 请求超时。 请检查原调用请求是否过于频繁，如果是并发过大，可以通过重试机制解决，在代码里检查返回值，碰到这个并发错误可以延时一小段时间（如2-5s）重试请求；也可以后端检查上一个请求结果，上一个请求返回之后再发送下一个请求，避免请求过于频繁。
可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 # 例如使用Redis向量、余弦相似度、CSS词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下 embedding_api = Embeddings.of("css") cache_config = CacheStoreCo
功能模型：功能模型是在基模型的基础上经过微调，专门适应特定任务，并具备对话问答的能力。经过特定场景优化的功能模型能够更有效地处理文案生成、阅读理解、代码生成等任务。 专业大模型：针对特定场景优化的大模型。例如，与非专业大模型相比，BI专业大模型更适合执行数据分析、报告生成和业务洞察等任务。
https://{endPoint}/v1/{projectId}/deployments/{deploymentId} ; # sdk.llm.pangu.url= 创建代码文件（chat.py），示例如下： import os import sys import gradio as gr from pangukitsappdev
可以同过scoreThreshold 设置相似性判断阈值 // 例如使用Redis向量、余弦相似度、CSS词向量模型，并且设置相似性判断阈值为0.1f，代码示例如下 Cache cache = Caches.of(CacheStoreConfig.builder() .storeName(Caches
HttpConfig这个类在sdk-core包里面找不到，造成原因为用户使用的sdk版本太老导致，建议使用最新版本的华为云java sdk，运行代码再具体定位。 java.lang.NoSuchFieldError: ALLOW_LEADING_DECIMAL_POINT_FOR_NUMBERS
清洗步骤与方式 1 问题或回答中带有不需要的特定格式内容或者时间戳等。 通过编写代码、正则表达式等进行处理，删除或者修改对应的内容，或者直接过滤掉整条数据。 2 原始数据不符合特定微调数据的格式。 通过编写代码进行处理，修改为特定微调格式的数据，例如对于阅读理解微调数据，需要拼接上阅读理解对应的Prompt。
实例化Tool Tool分为StaticTool（静态工具）和DynamicTool（动态工具）两类。静态工具需要开发者事先定义好，即在编译期定义与实例化。对于动态工具，开发者可以在系统运行时动态构建，即在运行态定义与实例化。 StaticTool（静态工具） 静态工具可以通过注
实例化Tool Tool分为StaticTool（静态工具）和DynamicTool（动态工具）两类，静态工具需要开发者事先定义好，即在编译期定义与实例化；动态工具开发者可以在系统运行时动态构建，即在运行态定义与实例化。 StaticTool（静态工具） 静态工具可以通过继承To
https://{endPoint}/v1/{projectId}/deployments/{deploymentId} ; # sdk.llm.pangu.url= 创建代码文件（doc_summary.py），示例如下： import os import gradio as gr import docx import
Tool Retriever Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多，如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题： 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多，影响模型的判断。 通过Tool Retriever可以解决上述问题，其原理是在Agent运行前，
https://{endPoint}/v1/{projectId}/deployments/{deploymentId} ; # sdk.llm.pangu.url= 创建代码，示例如下： /****************************************** 会议室状态查询工具
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，区分了文本流与工具流。文本流将输出模型的思考过程和最终结果；工具流将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
Tool Retriever Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多，如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题： 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多，影响模型的判断。 通过Tool Retriever可以解决上述问题，其原理是在Agent运行前，
实例化Agent 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
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