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构造fewshotPrompt模板： // 基于长度策略（长度限制50） // 传入prompt的开头 "参考以下示例，给出给定单词的反义词：" // 传入分隔符 "\n\n" // 传入prompt的结尾 "给定一个单词：{{word}}，返回一个反义词：" FewShotPromptTemplate
<artifactId>pangu-kits-app-dev-java</artifactId> <version>2.4.0</version> </dependency> 本地导入 下载SDK包，将pangu-kits-app*.jar文件放在项目目录lib文件夹下（.jar文件放置路径也可以自定义）。
Agent在实际生产应用中往往涉及到的工具数量较多，如果把所用的工具全部添加至Agent会产生如下问题： 占用大量输入token。 和问题无关的工具太多，影响模型的判断。 通过Tool Retriever可以解决上述问题，其原理是在Agent运行前，先从所有可用的工具中选择与问题最相关的工具，再交给Agent去处理，示例如下：
与其他云服务的关系 与对象存储服务的关系 盘古大模型使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）存储数据和模型，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。 与ModelArts服务的关系 盘古大模型使用ModelArts服务进行算法训练部署，帮助用户快速创建和部署模型。
_write） 语义缓存是一种基于向量和相似度的缓存方法，它可以实现对数据的语义匹配和查询。语义缓存可以根据不同的向量存储、相似算法、评分规则和阈值进行配置，并且可以使用不同的词向量模型进行嵌入。 from pangukitsappdev.api.memory.cache.cache_config
alueAfter.getAnswer()); //校验，相似 //用于检查缓存中的数据是否与查询的数据语义相似，如果相似，就返回缓存中的结果对象。这个操作需要使用向量和相似度的计算，以及设置的阈值来判断 //例如，查询“缓存存在？”这个问题和“test-semantic-ca
如果您需要对华为云上购买的盘古资源，为企业中的员工设置不同的访问权限，以达到不同员工之间的权限隔离，您可以使用统一身份认证服务（IAM）并结合盘古大模型套件平台提供的“角色管理”功能实现精细的权限管理。 如果华为云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户（子用户）进行权
"A01"} 同样的，可以通过AgentSession的status判断此时是否需要调用工具，如果需要调用工具，可以从currentAction中获取需要调用的工具信息。 当提交了工具调用结果后，第三次printPlan打印的结果为： 用户: 定个2点-4点的会议 助手: 好的，请问您想预订哪一个会议室？
大模型在训练时使用的是静态的文本数据集，这些数据集通常是包含了截止到某一时间点的所有数据。因此，对于该时间点之后的信息，大模型可能无法提供。 通过将大模型与盘古搜索结合，可以有效解决数据的时效性问题。当用户提出问题时，模型先通过搜索引擎获取最新的信息，并将这些信息整合到大模型生成的答案中，从而提供既准确又及时的答案。
langchain import PromptTemplate from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.llms.llm_config import LLMConfig, LLMParamConfig
DocSplit为例。 其中，filePath指的是需要解析的文档路径；mode为分割解析模式，具体定义如下： 0 - 返回文档的原始段落，不做其他处理。 1 - 根据标注的书签或目录分段，一般适合有层级标签的word文档。 2 - 根据内容里的章节条分段，适合制度类文档。 3 - 根据长度分
盘古大模型的开发过程。同时，结合应用开发的提示词工程、Agent开发以及盘古应用开发SDK，您将能够高效构建智能应用，充分释放盘古大模型的潜力，为业务创新提供强大支持。 数据工程 使用数据工程准备与处理数据集 模型开发 开发盘古NLP大模型 开发盘古科学计算大模型 应用开发 开发盘古大模型提示词工程
工程提高语言模型的安全性，也可以通过专业领域知识和外部工具赋能语言模型，增强其能力。 Prompt基本要素 您可以通过简单的提示词获得大量结果，但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含您传递到模型的指令或问题等信息，也可以包含其他种类的信息，如上下文、输入或
toolId。表示工具的标识，建议为英文且与实际工具含义匹配，在同一个Agent中唯一。 toolDesc。工具的描述，为重要参数，尽可能的准确简短描述工具的用途。 toolPrinciple。表示何时使用该工具，为重要参数。该描述直接影响LLM对工具使用的判断，尽量描述清楚。如
添加Agent流式输出(Java SDK) Agent用于工具调用场景，与普通的LLM流式输出相比，提供了事件流的封装。消息内容、工具调用等通过不同的事件类型区分。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调： /** * 设置流式接口回调函数 * * @param streamAgentCallback
配置基础问答能力(Python SDK) 提供简单的对话实现。 初始化 from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.skill.base import SimpleSkill
配置基础问答能力(Java SDK) 基础问答（SimpleSkill）提供基础的对话实现。 初始化。 1 2 3 4 5 6 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.llms.LLMs; import com.huaweicloud.pangu
档较少的场景。 from pangukitsappdev.api.embeddings.factory import Embeddings from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev
t-062102") .build()); // 检索 String query = "杜甫的诗代表了什么主义诗歌艺术的高峰？"; List<Document> docs = cssVector.similaritySearch(query, 4
PANGUDOC); 其中，filePath指的是需要解析的文档路径，mode为分割解析模式，具体定义如下： 0 - 返回文档的原始段落，不做其他处理。 1 - 根据标注的书签或目录分段，一般适合有层级标签的word文档。 2 - 根据内容里的章节条分段，适合制度类文档。 3 - 根据长度分
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