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不好的现象。 添加一个工具 用于拓展AI助手功能,使其能够与外部系统进行交互。可以直接创建一个工具,或者从搜索框中选择已经创建好的工具。 知识库 通过知识库提升AI助手在特定领域问题的回答效果。 高级配置 工具召回策略 设置从所有可用工具中选择最相关的工具来处理用户的问题策略。
"meetingRoom": "A01"} 同样的,可以通过AgentSession的status判断此时是否需要调用工具,如果需要调用工具,可以从currentAction中获取需要调用的工具信息。 当提交了工具调用结果后,第三次printPlan打印的结果为: 用户: 定个2点-4点的会议 助手: 好的,请问您想预定哪一个会议室?
常经营风险。 - 步骤1: 思考:好的,我将使用企业健康体检工具来查询方欣科技有限公司今年1月的经营异常风险。首先,我需要确认工具调用的参数。根据工具定义,需要的参数包括"report_type"和"company_name"。用户已经提供了公司名称"方欣科技有限公司"
使用“能力调测”调用模型 能力调测通过图形化问答界面,提供了快速访问盘古大模型能力的入口。用户可以通过能力调测调用基模型与训练后的模型。 训练后的模型需要“在线部署”且状态为“运行中”时,才可以使用本章节提供的方法进行调测。 文本补全: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
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
保模型的高性能和可靠性。通过高效的推理性能和跨平台迁移工具,模型开发套件能够保障模型在不同环境中的高效应用。 应用开发套件 应用开发套件是盘古大模型平台的关键模块,支持提示词工程和AI助手创建。该套件提供提示词设计和管理工具,优化大模型的输入提示,提升输出的准确性和相关性。通过丰
nt结合记忆模块中相关的信息以获取最优化任务解决策略。 任务执行:能通过工具与外界发生联系并产生影响,工具可以自定义,包括查询信息、调用服务、网络搜索、文件管理、调用云服务等,通过Agent构建一个让LLM按照特定的规则迭代运行的Prompt,直到任务完成或者达到终止条件(如设置迭代次数)。
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private AgentSessionStatus agentSessionStatus; } AgentAction包含Agent的工具选择、工具执行结果、思考等信息,AgentSessionStatus为一个枚举,包含Agnet的执行状态。建议直接对Agent的run接口的返回
current_message: Optional[ConversationMessage] AgentAction包含Agent的工具选择、工具执行结果、思考等信息,AgentSessionStatus为Agnet的执行状态。 通过监听终止Agent的执行 当需要在Agent的
AI助手 什么是AI助手 配置AI助手工具 配置知识库 创建AI助手 调测AI助手 调用AI助手API
tool_invoking AI助手所调用的工具信息。 required String 请求状态。 usage Json Schema 大模型使用情况。 表6 tool_invoking 参数 参数类型 描述 tool_invoking_id String 工具调用id。 action_id String
@huaweicloud/huaweicloud-sdk-core npm i @huaweicloud/huaweicloud-sdk-pangulargemodels 在线生成SDK代码 API Explorer可根据需要动态生成SDK代码功能,降低您使用SDK的难度,推荐使用。 您可以在API Explor
盘古大模型正式公测上线 盘古大模型是集数据管理、模型训练和模型部署于一体的一站式大模型开发与应用平台。平台支持大模型的定制开发,提供全生命周期工具链,帮助开发者高效构建与部署模型,企业可灵活选择适合的服务与产品,轻松实现模型与应用的开发。 公测 产品介绍 2 盘古大模型「应用百宝箱」上线
oken数量计算,即实际消耗的Token数量乘以Token的单价。 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗,平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型训练前评估文本的Token数量,提供费用预估,并优化数据预处理策略。 使用Token计算器的步骤如下:
id。 图1 查看盘古服务区域 图2 获取user name、domain name、project id 下载并安装Postman调测工具。 打开Postman,新建一个POST请求,输入“西南-贵阳一”区域的“获取Token”接口,并填写请求Header参数。 接口地址为:https://iam
时,模型能够更快地生成结果,减少等待时间,从而提升用户体验。这种快速的推理能力使盘古大模型适用于广泛的应用场景。在需要实时反馈的业务中,如在线客服和智能推荐,盘古大模型能够迅速提供准确的结果。 迁移能力强 盘古大模型的迁移能力是其适应多变业务需求的关键。除了在已有领域中表现出色,
能和技术。它在实现和对接大型语言模型、理解其能力方面扮演着关键角色。用户可以通过提示工程提高语言模型的安全性,也可以通过专业领域知识和外部工具赋能语言模型,增强其能力。 Prompt基本要素 您可以通过简单的提示词获得大量结果,但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示
基于NLP-N2-基模型训练的应用增强模型,支持插件调用,支持多种开发套件,可部署集成至业务系统。 盘古-NLP-N4-基模型 - 预训练模型,擅长逻辑推理,支持工具调用、自然语言生成SQL,可执行复杂任务,质量更高。 盘古-NLP-N4-基础功能模型-4K 4096 基于NLP-N4-基模型训练的基础
利用精心设计的提示词优化和引导大模型生成更加准确和相关的输出,提高模型在特定任务中的表现。 提示词工程 AI助手 - 通过大模型搭建Agent应用,并结合多种工具,实现对话问答、规划推理和逻辑判断功能。 AI助手 应用开发SDK - 通过应用开发SDK提供的大模型调用、提示词模板、记忆、技能、智能代理等功能模块,快速开发大模型应用。