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下单次数日活 统计周期内，用户行为触发订单系统生成订单的次数。 下单次数月活 统计周期内，用户行为触发订单系统生成订单的次数。 下单用户数日活 统计周期内，用户行为触发订单系统生成订单的用户数。 下单用户数月活 统计周期内，用户行为触发订单系统生成订单的用户数。 支付完成次数日活 统计周期内，用户完成支付的次数。
华北-北京四 创建需求 代码仓管理 代码仓管理是遵循Git的基本运行模式的分布式版本管理平台，其具备安全管控、成员/权限管理、分支保护/合并、在线编辑、统计服务等功能，旨在解决软件开发者在跨地域协同、多分支并发、代码版本管理、安全性等方面的问题。 支持区域： 华北-北京四 创建代码仓
基于NUWA微服务开发框架，预集成构建云服务业务分布式架构所需的各个组件及高可用能力，实现开箱即用。 提供业务运行时管理，支持业务优雅启停、启动加速、在线诊断等能力。 提供流量控制、资源动态伸缩、容错容灾等能力，使能业务具备韧性。 提供云原生中间件与数据库管理，结合华为面向10亿+移动用户应用治理经验，兼具高并发与高可靠能力。
策略的安全分组。当服务器加入到隔离域后，即受到这些访问规则的保护。访问规则继承自选定的安全区域（安全域），并根据租户声明的服务依赖关系自动生成。 图1 ENS与原有模式差异 隔离域内部是在虚机子网或者容器网段上加安全域包装在一起的，当建立了隔离域后，业务层只感知隔离域与隔离域之间的互通关系。
对于标注中的output，还可执行以下操作： 单击output所在行右侧的“自动生成”，由平台内置的模型自动生成当前行的output信息。 单击output所在行右侧的“重新生成”，由平台内置的模型重新生成当前行的output信息。 单击output所在行右侧的“删除”，可删除当前行的output信息。
您也可以仅输入“想要的Agent”信息，系统会根据Agent的功能、用途等描述智能生成Agent名称。 单击“生成”，系统将智能生成Agent配置及Agent。 方式二：配置Agent相关参数信息，生成Agent，具体操作如下： 关闭“Agent生成”对话框，在“创建Agent”页面左上角选择“LLM模式
缺陷的闭环。 知识库 知识库是面向开发团队的知识管理系统，支持知识全生命周期管理，帮助您完成智能、安全的知识作业，提供层级式的目录树、多人在线协同编辑等功能。 开发插件库 提供多种预置的开发插件，同时组织管理员可以上传用户需要的其他本地插件至开发插件库进行灵活管理，也可以为插件分类创建标签，便于快速筛选及查找。
单击，选择“安全 > 访问凭据管理服务”。 选择左侧导航栏的“敏感配置管理”。 勾选需要分发的敏感配置，单击“导出敏感配置ID”，即可生成敏感配置项坐标。 敏感配置项坐标的生成规则为： 服务级别的配置项： Service/{ServiceName}/{name}/{tag} 微服务级别的配置项：
结束节点作为整条工作流的输出返回，需配置响应体、状态码、响应头参数。 表1 结束节点参数说明 参数 说明 选择回答模式 由Agent生成回答：Agent绑定了大模型时，由大模型对工作流的输出进行总结，生成自然语言回答。 使用设定内容直接回答（对象或数组类型）：该模式仅单Agent工作流模式或工作流选择精确模
档、升级指导书、版本配套表等交付件类型，同时可以添加自定义类型交付件，并为交付件上传文件作为交付件模板。在交付件管理页面，用户可以通过创建在线文档或上传离线文档两种方式创建及管理交付件文档，保证版本开发过程阶段性成果沉淀以及过程可追溯。 版本基线化 版本基线化是指在版本发布前，选
单击环境名称，进入环境详情页面。 单击“配置漂移修复”，在提示信息页面单击“确定”，进入“配置漂移修复”页面。 系统检查配置漂移并生成配置漂移修复计划完成后，勾选需要变更的资源，单击“确定”。 生成配置漂移修复任务后，可以单击“数据修复任务”，切换至“数据修复任务”页签，查看已创建的配置漂移修复任务。 父主题：
单击，选择“安全 > 访问凭据管理服务”。 选择左侧导航栏的“敏感配置管理”。 勾选需要分发的敏感配置，单击“导出敏感配置ID”，即可生成敏感配置项坐标。 敏感配置项坐标的生成规则为： 服务级别的配置项： Service/{ServiceName}/{name}/{tag} 微服务级别的配置项：
发布值 发布值由业务自行录入，如密码、口令等。 单击“自动生成”，可以自动生成发布值。 此处明文展示自动生成的发布值，支持拷贝，但该页面关闭后将无法再次查看到发布明文值。 确认值 确认值与发布值一致，随发布值同时生成。 敏感配置项描述 输入敏感配置项的描述，示例：和XX微服务的预共享密钥。
包定义的所有流水线，可以选择其中一个用于执行变更。若不选择流水线，则系统会生成一条执行环境下所有组件的流水线。变更的内容是spec包中声明的所有组件。 组件级IaC包：选择流水线后，系统会根据流水线内容生成组件列表，可以基于列表中的元素选择需要变更的组件，或者为组件变更指定pat
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I，但是该模型能力有限，只能作为问答模型，不能作为思考模型。首次使用该模型服务API需要订购免费的“ChatGLM3-6B大模型服务API在线调用”资源，订购后即可进行调测/体验、调用，订购操作请参见购买AppStage。 平台预置开源模型bge-reranker-large，并
、执行任务等。 LLM 大语言模型（Large Language Model，简称LLM）是通过深度学习技术训练的人工智能模型，具备理解、生成和处理人类语言的能力。 技能 技能是在自动化和人工智能领域的应用程序。能够自动地执行一些任务或提供一些服务，如客户服务、数据分析、信息传输、智能助手、自动回复等。
表5 AI原生应用引擎SDK功能矩阵 接口类型 接口名 函数名 Python 大模型相关接口 文本生成 ModelRouter.chat.completion.create √ 向量生成 ModelRouter.embeddings.create √ 文生图 ModelRouter
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