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加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集清洗算子介绍 加工文本类数据集 加工图片类数据集 加工视频类数据集 加工气象类数据集 管理加工后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布图片类数据集 发布视频类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 管理发布后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
的标注方式。数据标注的质量直接影响模型的训练效果和精度。 发布数据集 评估数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准，包括NLP、视频和图片数据，用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准，从而精确优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 配比数据集 数据配比是将多个数
练和预测需要使用特殊的Prompt，需要注意保持一致。 中控模块：盘古-NLP-N1-基础功能模型 说明：该模块需要实现意图识别分类的功能。当输入意图识别模块的是政务问题时，控制下游调用检索模块；当输入不需要调用检索的非政务问题时，不调用检索，直接模型回答问题。实现方法为通过微调获得一个具有二分类能力的模型。
CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。 初始扰动数量 用于选择集合预报的CNOP初始扰动数量。 在CN
本实践可以评估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
工或发布操作。 导入数据至盘古平台 加工图片、视频类数据集 对图片、视频类数据集进行加工，包括清洗、标注操作。 加工图片类数据集、加工视频类数据集 发布图片、视频类数据集 对图片、视频类数据集进行发布，包括评估、配比、流通操作。 发布图片类数据集、发布视频类数据集 开发盘古CV大模型
场景介绍 在金融场景中，客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营，但手工定制开发往往耗费大量人力。因此，希望借助大模型消除语义歧义性，识别用户查询意图，并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输入抽取关键信息并转换为JSON格式输出
工作流介绍 Agent开发平台的工作流由多个节点构成，节点是组成工作流的基本单元。平台支持多种节点，包括开始、结束、大模型、意图识别、提问器、插件、判断、代码和消息节点。 创建工作流时，每个节点需要配置不同的参数，如输入和输出参数等，开发者可通过拖、拉、拽可视化编排更多的节点，实
影响模型的训练效果和精度。 标注文本类数据集 发布文本类数据集 评估文本类数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准，包括NLP、视频和图片数据，用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准，从而精确优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 评估文本类数据集 配比文本类数据集
起报时间间隔小时数，默认6。 forecast_lead_hours Long 预报未来小时数，默认168。 draw_figures String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features String 确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:
连接大模型节点和其他节点。 步骤4：配置意图识别节点 意图识别节点通过大模型推理分析用户输入，匹配预定义的意图关键字类别，并根据识别结果引导至相应的处理流程，通常位于工作流的前置位置。 意图识别节点为可选节点，若无需配置，可跳过该步骤。 意图识别节点配置步骤如下： 拖动左侧“意图识别”节点至画布中，单击该节点以打开节点配置页面。
1)，数值越高美感越好，评分>0.95可视为视频基础质量较高的视频。 水印识别 识别视频中是否包含水印。 字幕识别 识别视频中是否包含字幕。 Logo识别 识别视频中是否包含Logo。 视频黑边识别 识别视频中是否包含黑边。 密集文字识别 识别视频中是否包含密集文字，达到密集文字面积占比的视频则为含
意图识别节点：该节点对用户输入的文本进行分类和分析，识别出用户的意图。主要包括以下两种意图： 文本翻译意图：系统识别出用户希望进行文本翻译的请求。 其他意图：包括普通对话、问答、或其他功能请求。该分支最终会引导文本到大模型节点进行处理。 提问器节点：当意图识别为“文本翻译”意图时，工作流将进入提问器节点。
示用户输入的内容。当前场景下无需新增参数，单击“确定”。 图4 连接节点操作 配置“意图识别”节点。 鼠标拖动左侧“意图识别”节点至编排页面，连接“开始”节点和“意图识别”节点，单击“意图识别”节点进行配置。 图5 连接节点操作 在“参数配置”中，配置输入参数。 参数名称：默认参数名称为input。
以通过工作流方式，适当编写一定代码，来构建逻辑复杂、且有较高稳定性要求的Agent应用，开发者也可以灵活组合各个节点，包含大模型节点、意图识别节点、提问器节点、插件节点等，通过“拖拉拽”的方式快速搭建一个工作流。 Agent开发平台功能及优势 Agent开发平台具有能力扩展、自定
forecast_lead_hours 否 Long 预报未来小时数，默认168。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:
起报时间间隔小时数，默认6。 forecast_lead_hours Long 预报未来小时数，默认168。 draw_figures String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features String 确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:
消息组件异步执行失败。 请联系客服解决。 意图识别节点 101098 意图识别prompt模板请求失败。 检查模板占位符与输入是否匹配。 101097 意图识别调用大模型的prompt不符合模型输入的规范。 检查输入的prompt格式，消息的角色和内容。 101096 意图识别调用大模型失败。 检查消息的格式，内容以及大模型服务是否正常。
当前支持数据加工操作的数据集类型见表1。 表1 支持数据加工操作的数据集类型 数据类型 数据清洗 数据合成 数据标注 文本类 √ √ √ 图片类 √ - √ 视频类 √ - √ 气象类 √ - - 父主题： 加工数据集
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