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  • RAG知识库资产管理 - CodeArts 盘古助手

    2:该模型在代码数据向量化、代码搜索任务中表现突出。 高级配置 切分器:不同切分器切片方式和结果不同,在不同语言场景下可以选择不同切分器,当前只支持中文切分器。 分段预计长度:分片长度取值范围为50-1000,默认值为300。 创建知识库资产 单击已创建好知识库卡片,可进入当前知识库新建资产页面。 单击页面左上角“新建资产”,弹出图1。

  • 模型安全 - CodeArts 盘古助手

    模型开发安全性与合规性 用于模型训练数据安全性与合规性。 所有用于训练数据均为开源合规数据。 所有用于训练数据均过滤密码、IP地址、手机号、email等个人隐私信息。 对所有用于训练数据集进行版本管理,支持数据溯源;数据集存储安全,且对数据访问进行身份及权限控制,数据访问基于https加密传输,数据访问可防篡改、防泄漏。

  • CodeArts 盘古助手代码生成案例 - 数据库接口编写 - CodeArts 盘古助手

    数据库接口编写 MyBatis作为常见数据库框架,经常涉及到大量接口类生成,并且很多情况下这些接口类都具有类似的格式,因此在上文基础上生成新业务接口也是比较常见代码生成场景。 根据注释生成数据库接口代码 对于类似的业务逻辑,可以直接生成对应接口。 案例总结 可以通过代码生成

  • 使用RAG知识库 - CodeArts 盘古助手

    TF-8字符集编码。 资产:知识库二级目录,可按照知识来源划分。 文件:知识载体,知识导入到检索端到端效果,需要应用正确加载切片配置、合理向量化模型、正确索引过滤配置以及对应检索策略。 切片:加载切分后文本块;向量化、存储、召回单位。 操作日志:记录资产初始化、更新(文件增删)、删除任务的执行状态。

  • 什么是盘古助手 - CodeArts 盘古助手

    什么是盘古助手 CodeArts 盘古助手是基于盘古研发大模型智能开发助手,重塑了智能化软件研发新范式,让开发者更加聚焦业务创新,事半功倍。CodeArts 盘古助手是基于智能生成、智能问答2大核心能力,覆盖了代码生成、研发知识问答、单元测试用例生成、代码解释、代码注释、代码