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横向比较提示词效果 设置候选提示词 横向比较提示词效果 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
设置背景及人设 背景： 模型基于简单prompt的生成可能是多范围的各方向发散的，如果您需要进行范围约束，或加强模型对已有信息的理解，可以进行提示：“结合xxx领域的专业知识...理解/生成...”、“你需要联想与xxx相关的关键词、热点信息、行业前沿热点等...生成...”，或者可
如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决 在选择是否通过调整提示词或场景微调来解决任务时，需要从以下两个主要方面进行考虑： 业务数据的可获取性 考虑该任务场景的业务数据是否公开可获取。如果该场景的相关数据可以公开获取，说明模型在训练阶段可能已经接触过类似的语料，因此具有一
为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 提示词与训练数据的相似度关系。 提示词的效果通常与训练数据的相似度密切相关。当提示词的内容与模型在训练过程中接触过的样本数据相似时，模型更容易理解提示词并生成相关的输出。这是因为模型通过学习大量的训练数据，逐渐建立起对特定模式、
GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String
GET /tasks/{task_id} 调用查询推理作业详情API所需要的域名与创建推理作业API一致，可以参考创建推理作业获取。获取完整的创建推理作业API后，在这个API基础上去除末尾的/tasks即是域名。 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 task_id 是 String
强理解和自我校正的能力。 通过在提示词中采用思维链的方式，提供相关示例或引导模型逐步分析问题，可以有效提高大模型在复杂推理任务中的准确性。这种方法不仅帮助模型更好地理解问题，还能增强模型的推理能力，特别是在处理需要多步推理的任务时。 父主题： 提示词工程类
提示词写作实践 提示词写作常用方法论 提示词写作进阶技巧 提示词应用示例
提示词工程类 如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 如何让大模型按指定风格或格式回复 如何分析大模型输出错误回答的根因 为什么其他大模型适用的提示词在盘古大模型上效果不佳 如何判断任务场景应通过调整提示词还是场景微调解决
开发盘古大模型提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词
特定场景），帮助模型理解并捕捉预期风格。 可以在提示词中，明确描述回复风格的要求。例如，若希望模型回答更精炼，可以提示： 你的回复“需要简洁精炼”、“仅包括最重要的信息”或“专注于主要结论”。 若希望模型输出遵循特定格式，可以在提示词中明确格式要求，或使用占位符和模板结构，让模型填充内容。例如：
明。 可以通过在提示词中引导模型输出思考过程，或者在模型输出后追问模型，帮助我们分析错误的根因。例如： “我注意到你犯了xxx的错误，请解释得出该结论的原因。” 通过模型的解释，我们可以推测错误的原因，并在提示词中进行相应的调整，从而规避类似错误。 父主题： 提示词工程类
后，会返回任务id参数task_id，可获取任务ID参数值。 在Postman中新建一个GET请求，填入域名（将获取调用路径中获取的URL去除末尾的“/tasks”即为该域名），设置请求Header参数和任务ID参数。单击Postman界面的“Send”发送请求，以获取科学计算大模型的调用结果。
您是新手还是有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）： 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定义等功能，帮助用户在无需编写代
景中更加高效地满足用户需求。 通过插件接入，用户可以为应用赋予大模型本身不具备的能力。插件提供丰富的外部服务接口，当任务执行时，模型会根据提示词感知适用的插件，并自动调用它们，从外部服务中获取结果并返回。这样的设计使得Agent能够智能处理复杂任务，甚至跨领域解决问题，实现对复杂问题的自动化处理。
请求URI 参数 说明 URI-scheme 传输请求的协议，当前所有API均采用HTTPS协议。 Endpoint 承载REST服务端点的服务器域名或IP。 resource-path 资源路径，即API访问路径。从具体API的URI模块获取。 query-string 查询参数，可选
降低温度，会使输出内容更加遵循指令要求，但同时也会减少模型输出的多样性。 提示词配置 提示词 写提示词时，支持使用{{variable}}格式引用当前节点输入参数中已定义好的参数。 提示词：大模型的系统提示词，用于指导模型更好的完成任务。 节点配置完成后，单击“确定”。 连接大模型节点和其他节点。
例如：prompt可以设计为：请将以下中文句子翻译成英文：“我喜欢吃苹果”。通过这种明确的指令，更容易生成准确的翻译结果。 运用提示词技巧：可参考提示词写作实践进行Prompt写作。 父主题： 低代码构建多语言文本翻译工作流
可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集，并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number is 0” 日志提示“root: XXX valid number is 0”，表示训练集/验证集的有效样本量为0，例如： INFO:
可用的训练数据集。 数据集未发布。 请提前创建与大模型对应的训练数据集，并完成数据集发布操作。 训练日志提示“root: XXX valid number is 0” 日志提示“root: XXX valid number is 0”，表示训练集/验证集的有效样本量为0，例如： INFO:
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