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在Agent开发平台上，用户可以构建两种类型的应用： 知识型Agent：以大模型为任务执行核心，适用于文本生成和文本检索任务，如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息，使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点：零代码开发，对话过程智能化。 缺点：大模型在面对复杂的、长链条的流程时可能
插件配置，对应查询需要运行时传值的参数。 响应参数 流式（Header中的stream参数为true） 状态码： 200 表5 流式输出的数据单元 参数 参数类型 描述 data String stream=true时，执行工作流的消息以流式形式返回。生成的内容以增量的方式逐步发送回来，每个
获取调用路径 工作流的调用路径获取步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”，跳转至Agent开发平台。 在“工作台 > 工作流”页面，单击所需工作流的“ > 调用路径”。 图1
意图识别节点响应意图的准确性。本实践的意图识别节点包含文本翻译意图和其他意图。 文本翻译意图：当用户请求翻译时，意图识别节点的关键任务是准确判断用户翻译的需求，执行翻译节点分支，并给出正确的翻译结果。 如图1，当用户输入翻译类问题时，“意图识别”节点对用户的意图分类为“文本翻译”
token解析失败，请检查获取token的方法，请求体信息是否填写正确，token是否正确；检查获取token的环境与调用的环境是否一致。 token超时（token expires） ，请重新获取token，使用不过期的token。 请检查AK/SK是否正确（AK对应的SK错误，不匹配；AK/SK中多填了空格）。
Face团队推出的一种大模型请求格式。 接口的响应体需要按照jsonpath语法要求进行填写，jsonpath语法的作用是从响应体的json字段中提取出所需的数据。 评测配置 评测类型 选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板：使用预置的专业数据集进行评测。
了解每种计费项的详细信息，请参考计费项。 续费 包周期资源到期后，如果您想继续使用服务，需要在保留期内进行手动续费，否则不能再对已过保留期的服务进行续费操作，需重新购买对应的服务。了解更多关于续费的信息，请参见续费。 欠费 在使用云服务时，账户的可用额度小于待结算的账单，即被判定
升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建科学计算大模型部署任务后，可以修改已部署模型的描述信息并升级配置，但不可替换模型。具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发
搜索增强通过结合大语言模型与传统搜索引擎技术，提升了搜索结果的相关性、准确性和智能化。 例如，当用户提出复杂查询时，传统搜索引擎可能仅返回一系列相关链接，而大模型则能够理解问题的上下文，结合多个搜索结果生成简洁的答案，或提供更详细的解释，从而进一步改善用户的搜索体验。 温度 用于控制生成文本的多样性和创造力。调高温度会使得模型的输出更多样性和创新性。
升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建预测大模型部署任务后，可以修改已部署模型的描述信息并升级配置，但不可替换模型。具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发
升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建专业大模型部署任务后，可以修改已部署模型的描述信息并升级配置，但不可替换模型。具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发
升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建NLP大模型部署任务后，可以修改已部署模型的描述信息并升级配置，但不可替换模型。具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发
升级配置后，需重新启动该部署任务，升级模式即为重启的方式。 修改部署配置 完成创建CV大模型部署任务后，可以修改已部署模型的描述信息并升级配置，但不可替换模型。具体步骤如下： 登录ModelArts Studio大模型开发平台，在“我的空间”模块，单击进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“模型开发
可以尝试修改参数并查看模型效果。以修改“核采样”参数为例，核采样控制生成文本的多样性和质量： 当“核采样”参数设置为1时，保持其他参数不变，单击“重新生成”，再单击“重新生成”，观察模型前后两次回复内容的多样性。 图2 “核采样”参数为1的生成结果1 图3 “核采样”参数为1的生成结果2 将“核采样”参数调小至0.1
用于配置大模型的输出多样性。 包含取值： 精确的：模型的输出内容严格遵循指令要求，可能会反复讨论某个主题，或频繁出现相同词汇。 平衡的：平衡模型输出的随机性和准确性。 创意性的：模型输出内容更具多样性和创新性，某些场景下可能会偏离主旨。 自定义：自定义大模型输出的温度和核采样值，生成符合预期的输出。
人满意的精度。此外，模型具备自我学习和不断进化的能力，随着新数据的持续输入，其性能和适应性不断提升，确保在多变的语言环境中始终保持领先地位。 应用场景灵活 盘古大模型具备强大的学习能力，能够通过少量行业数据快速适应特定业务场景的需求。模型在微调后能够迅速掌握并理解特定行业的专业知
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？ B：我可以做很多事情，比如xxxx
选择“预测大模型”。 部署模型 选择需要进行部署的模型。 部署方式 选择“云上部署”。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该
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。 安全护栏 选择模式 安全护栏保障模型调用安全。 选择类型 当前支持安全护栏基础版，内置了默认的内容审核规则。 资源配置 计费模式 包年包月计费模式。 实例数 设置部署模型时所需的实例数。 订阅提醒 订阅提醒 该功能开启后，
访问密钥”页面，依据界面操作指引获取Access Key（AK）和Secret Access Key（SK）。下载的访问密钥为credentials.csv文件，包含AK/SK信息。 认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 使用推
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