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盘古助手研发知识问答模型部署前，对模型进行内容合规自评，覆盖涉政、违法、诈骗、宗教、低俗暴力、社会负面、敏感信息等问题及角色扮演、反面诱导等12种对抗攻击方式的测评，识别模型生成内容的合规风险，持续强化模型合规训练。 模型运行安全性 通过流控策略进行单用户限流和总并发限流，同时对推理请求的上下文窗口大小进行限制，防止模型资源被滥用。
填写“知识库名称”，选择“关联项目”和“标签”，填写“描述”信息，单击确认，创建知识库。 如图1所示，创建成功后会在页面上生成一张卡片，每个卡片上都有一个全局唯一的序列号，用于识别该知识库，创建者默认为知识库owner。 图1 知识库创建成功后所展示的卡片信息 更新RAG知识库 如图2所示，单击知识库卡片右上角的编辑按钮对知识库进行更新。
用于中英文文本的通用型768维度的嵌入模型。 中文版文本表示模型bge-large-zh-v1.5：该模型适用于检索、分类、聚类或语义匹配等任务，目前仅支持中文文本。 向量计算模型paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2：该模型适用于中英文文本，
发者开发过程中的不同需求和开发场景。 图2 代码解释 智能生成和问答。CodeArts盘古助手具备智能生成和智能问答的核心功能，可以根据中英文描述生成完整的函数级代码，同时提供代码的自动检查和修复。 图3 研发问答示例
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