连接意图分类组件和其他组件。 配置提问器组件 在工作流中,提问器组件给开发者提供了收集回复用户问题所必需信息的能力。提问器组件将会循环执行,直至将所需的信息收集完整。 在左侧组件面板中拖拽出一个“提问器”组件,放置在工作流合适的位置。 单击画布中的“提问器”组件,打开参数配置页面。 图7 提问器配置图 在“参数配置”中,配置输入和输出参数。
提示词应用示例 应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用提示词生成面试题目 父主题: 提示词写作实践
在Postman中新建POST请求,并填入API请求地址。 参考图4填写2个请求Header参数。 参数名为Content-Type,参数值为application/json。 参数名为X-Auth-Token,参数值为步骤3中获取的Token值。 图4 填写NLP大模型API 在Postman中选择“Body
Agent开发平台是基于NLP大模型,致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验,都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用,加速领域和行业AI应用的落地。 针对“零码”开发者(无代码开发经验),平
在Postman中新建POST请求,并填入步骤2的API请求地址。 参考图3填写2个请求Header参数。 参数名为Content-Type,参数值为application/json。 参数名为X-Auth-Token,参数值为步骤3中获取的Token值。 图3 填写科学计算大模型API 在Postman中选择“Body
创建与管理工作流 工作流简介 创建工作流 管理工作流 父主题: 开发盘古大模型Agent应用
工作流简介 Agent平台工作流由多个组件构成,组件是组成工作流的基本单元。例如,大模型、插件、代码、判断等组件。 创建工作流时,工作流默认包含了开始、结束和大模型组件,每个组件需要配置不同的参数,如组件配置、输入和输出参数等。基于该工作流,开发者可通过拖、拉、拽可视化组件等方式
管理工作流 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。 在左侧导航栏中选择“Agent开发”,将跳转至Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”,在“工作流”页签中,鼠标右键单击工作流,进行工作流的复制、复制ID、删除。 父主题: 创建与管理工作流
头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 推理作业的名称。 input
在“高级配置”中配置预先部署好的模型与prompt提示词。单击“确定”,完成参数配置。 图8 意图识别组件参数配置 鼠标拖动左侧“提问器”组件至编排页面,并连接意图识别组件与该组件,单击该组件进行配置操作。提问器组件参数配置见图9。 其中,请将“高级配置 > Prompt提示词”中的内容替换为: 请你从目标数据中
日志审计服务,提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能,可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后,CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。 CTS的详细介绍和开通配置方法,请参见CTS快速入门。 父主题:
行属于自己的大模型应用。通过简单的配置,用户可以轻松创建Agent应用,快速体验智能化应用的便捷性。 平台提供导入知识功能,支持用户存储和管理数据,并与AI应用进行互动。支持多种格式的本地文档(如docx、pptx、pdf等),方便导入至知识,为Agent应用提供个性化数据支持。
avi或.mp4格式,标注格式为.json。必须包含两个及以上后缀名字为avi或mp4的文件。 每个视频时长要大于128s,FPS>=10,且测试集训练集都要有视频。数据集最大100万个文件,单文件最大10GB,整个数据集最大10TB。 支持视频的格式包括常见的mp4和或avi格式文
使用能力调测与盘古NLP大模型进行对话问答 应用百宝箱 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI应用集,用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用,轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 支持区域: 西南-贵阳一 体验盘古驱动的应用百宝箱
头中X-Subject-Token的值即为Token。 Content-Type 是 String 发送的实体的MIME类型,参数值为“application/json”。 表2 请求Body参数 参数 是否必选 参数类型 描述 name 是 String 推理作业的名称。 input
Failed 未满足前提条件,服务器未满足请求者在请求中设置的其中一个前提条件。 413 Request Entity Too Large 由于请求的实体过大,服务器无法处理,因此拒绝请求。为防止客户端的连续请求,服务器可能会关闭连接。如果只是服务器暂时无法处理,则会包含一个Retry-After的响应信息。
能。通过高效推理性能和跨平台迁移工具,保障模型在不同环境中的稳定、高效应用。 应用开发工具链:应用开发工具链是盘古大模型平台的重要模块,支持提示词工程、Agent应用开发与丰富的开发SDK,显著加速大模型应用的开发流程,帮助企业快速应对复杂业务需求。 预置模型使用流程 ModelArts
开发阶段的关键是平衡模型的复杂度和计算资源,避免过拟合,同时保证模型能够在实际应用中提供准确的预测结果。 应用与部署:当大模型训练完成并通过验证后,进入应用阶段。主要包括以下几个方面: 模型优化与部署:将训练好的大模型部署到生产环境中,可能通过云服务或本地服务器进行推理服务。此时要考虑到模型的响应时间和并发能力。
什么是提示词工程 提示词工程简介 提示词工程(Prompt Engineering)是一个较新的学科,应用于开发和优化提示词(Prompt),帮助用户有效地将大语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户更好地了解大语言模型的能力和局限性。 提示词工程不仅
了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格,您将更全面地掌握其强大功能,助力您在不同领域实现创新,加速业务智能化升级。 产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景 产品功能 模型能力与规格 基础知识 03 入门 通过快速入门引导,您将快速熟悉平台的核心能力,探索多种应用场景,从而更好地发挥盘古大模型在实际业务中的价值。
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