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data={"name": "名称name1", "description": "foo"}), BulkData(id="2", data={"name": "名称name2", "description": "bar"}), BulkData(id="3"
odule-version需要配置为“N2_agent_v2”,模型的相关配置需要改为Pangu-NLP-N2-Agent-L0.C模型的地址。 with_prompt参数配置为True,prompt的拼接由Agent托管处理。 父主题: 配置Agent(Python SDK)
否需要为您预订其他时间段或者其他会议室? - 步骤1: 思考:好的,我需要先查询A02会议室今天下午3点到8点的预订状态。使用meeting_room_status_query工具进行查询。 行动:使用工具[meeting_room_status_query],传入参数"{\"start\":
leVersion需要配置为“N2_agent_v2”,如上例所示,因此模型的url要配置为Pangu-NLP-N2-Default模型的地址。 支持注册开源模型,开源模型的定义可参考开源模型。 final LLM llm = LLMs.of(LLMs.OPENAI, LLMConfig
可以在“模板”页签查看,也可以返回数据清洗列表,在“清洗模板 > 我的模板”中查看。 图5 发布模板 清洗流程搭建完成后,单击界面右上角“完成创建”。 单击清洗任务列表操作栏中的“启动”,启动清洗任务。 清洗任务完成后,可以单击“任务名称”,在任务详情页面,查看任务详情、评估指标、清洗明细及清洗流程图。
query_score 工具来查询您的成绩。首先,我将查询您的数学成绩。 行动:使用工具[query_score],传入参数{"arg": "数学"} 工具返回:你的数学的成绩是55分 - 步骤2: 思考:您的数学成绩是55分。接下来,我将查询您的语文成绩。 行动:使用工具[query_score]
模型会更倾向于使用不常见的词汇。 历史对话保留轮数 选择要包含在每个新API请求中的过去消息数。这有助于为新用户查询提供模型上下文。参数设置为10,表示包括5个用户查询和5个系统响应。该参数只涉及多轮对话功能。 体验预置模型文本补全能力 进入“文本补全”页签,选择模型与示例,参数
模型会更倾向于使用不常见的词汇。 历史对话保留轮数 选择要包含在每个新API请求中的过去消息数。这有助于为新用户查询提供模型上下文。参数设置为10,表示包括5个用户查询和5个系统响应。该参数只涉及多轮对话功能。 体验预置模型文本补全能力 进入“文本补全”页签,选择模型与示例,参数
text_key="name", vector_fields=["description"], distance_strategy="inner_product"
text_key="name", vector_fields=["description"], distance_strategy="inner_product"
评估盘古大模型 创建模型评估数据集 创建模型评估任务 查看评估任务详情
批量评估提示词效果 创建提示词评估数据集 创建提示词评估任务 查看提示词评估结果 父主题: 提示词工程
训练盘古大模型 选择模型与训练方法 创建训练任务 查看训练任务详情与训练指标 常见训练报错与解决方案
new HashMap<>(); data.put("name", "名称name"); data.put("description", "描述description"); final BulkData bulkData = new BulkData(); bulkData.setId("1");
_lib加载该方法。 配置文件中配置密文的格式:`sdk.llm.iam.iamPwd={Crypto.key_id}cipher`,其中key_id和cipher会在配置项读取时被解析传递进decrypt_func方法中,进行解密。 父主题: Python
String 项目ID,获取方法请参见获取项目ID。 deployment_id 是 String 模型的部署ID,获取方法请参见获取模型调用API地址。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。 用
图1 提示词工程 勾选所需的提示词,并单击“保存到模板库”。 图2 保存提示词到模板库 进入“应用开发 > 提示词管理 > 我的提示词”页面,查看发布的提示词。 图3 我的提示词 父主题: 提示词工程
比较候选提示词信息的差异性,可以单击开启“高亮展示差异点”。 图3 高亮差异点 下拉页面至“提示词效果比较”模块,比较提示词的效果,输入相同的变量值,查看两个提示词生成的结果。 图4 比较提示词的效果 父主题: 横向比较提示词效果
较和评估。 支持对用例集的创建、查询、修改、删除。 提示词工程任务管理 提示词工程平台以提示词工程任务为管理维度,一个任务代表一个场景或一个调优需求,在提示词工程任务下可以进行提示词的调优、比较和评估。 提示词工程任务管理支持工程任务的创建、查询、修改、删除。 提示词调优 提示词
ment_id} (/chat/completions在SDK代码中已进行设置)。 盘古大模型API调用URL获取方式详见《API参考》“如何调用REST API” sdk.llm.pangu.iam.url sdk.llm.pangu.iam.domain sdk.llm.pangu