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搜索增强 场景介绍 私有化场景下,大模型需要基于现存的私有数据提供服务。通过外挂知识库(Embedding、向量库)方式提供通用的、标准化的文档问答场景。 工程实现 准备知识库。 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # 盘古模型IAM
的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。用户也可以直接选择已创建的变量集填入变量值信息,变量集是一个excel文件,每行数据是需要输入的变量值信息,可以通过“导入”功能进行上传。 图1 预览提示词效果 单击“查看效果”按钮,输出模型回复结果,用户可以根据预览效果调整提示词的文本和变量。
长文本摘要 场景介绍 切割长文本,利用大模型逐步总结。 如对会议/报告/文章等较长内容总结概述。 工程实现 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # IAM 认证信息,根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url= sdk.llm
Java SDK 安装SDK 配置SDK LLMs(语言模型) Prompt(提示词模板) Memory(记忆) Skill(技能) Agent(智能代理) 应用示例 父主题: 盘古应用开发SDK
长文本摘要 场景介绍 切割长文本,利用大模型逐步总结。 如对会议/报告/文章等较长内容总结概述。 工程实现 获取并安装SDK包。 在配置文件(llm.properties)中配置模型信息。 # IAM 认证信息,根据实际填写 sdk.llm.pangu.iam.url= sdk.llm
Skill(技能) 基础问答 多轮对话 文档问答 文档摘要 父主题: Java SDK
两两比对提示词效果 设置候选提示词 两两比对提示词效果 父主题: 提示词工程
从基模型训练出行业大模型 打造短视频营销文案创作助手 打造政务智能问答助手 基于NL2JSON助力金融精细化运营
目标任务依赖垂域背景知识:通用模型学习到的知识大部分都是来自互联网上的开源数据,如果目标任务本身属于某个领域(如金融、政务、法律、医疗、工业等),需要依赖很深的领域背景知识,那么通用模型可能无法满足这些要求,需要在该领域的数据集上进行微调,以增强模型的泛化能力。 回答的风格或格式有特殊要求
LLMs(语言模型) LLMs模块用于对大语言模型API的适配封装,提供统一的接口快速地调用盘古、GALLERY三方模型等模型API。 初始化:根据相应模型定义LLM类,如使用盘古LLM为: LLMs.of("pangu")。 from pangukitsappdev.api.llms
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)。 实例化Tool 实例化Agent
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)。 实例化Tool 实例化Agent
ServerInfoCss from pangukitsappdev.skill.doc.summary import DocSummaryMapReduceSkill vector_store_config = VectorStoreConfig(store_name="css",
VectorStoreConfig, ServerInfoCss from pangukitsappdev.skill.doc.ask import DocAskMapReduceSkill vector_store_config = VectorStoreConfig(store_name="css",
通过模型对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行能力,通过与用户多轮对话,实现会议室预订场景。 环境准备 Java 1.8。 参考安装章节,完成基础环境准备。 盘古大语言模型。 开发实现 创建配置文件llm.properties, 正确配置iam、pangu配置项。信息收集请参考准备工作。 # Copyright
应用示例 搜索增强 长文本摘要 父主题: Python SDK
应用示例 搜索增强 长文本摘要 父主题: Java SDK
Skill(技能) 基础问答 多轮对话 文档问答 文档摘要 父主题: Python SDK
例如,在图2中有10条评估用例,当前已经评估了8条,剩余2条待评估。 图2 查看评估进展 评估完成后,进入“评估报告”页面,可以查看每条数据的评估结果。 在评估结果中,“预期结果”即为变量值(问题)所预设的期望回答,“生成结果”即模型回复的结果。通过比较“预期结果”与“生成结果”的差异可以判断提示词效果。
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