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具体而言，数据发布具备以下几个重要意义： 多格式支持 对于文本类、图片类数据集，平台支持多种数据发布格式，包括“标准格式”、“盘古格式”，以满足不同训练任务的需求。通过这些格式的转换，用户可以确保数据与特定模型（如盘古大模型）兼容，并优化训练效果。 提高训练效率 发布符合标准的数
场景介绍 在金融场景中，客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营，但手工定制开发往往耗费大量人力。因此，希望借助大模型消除语义歧义性，识别用户查询意图，并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输入抽取关键信息并转换为JSON格式输出
开始。 意图识别节点：该节点对用户输入的文本进行分类和分析，识别出用户的意图。主要包括以下两种意图： 文本翻译意图：系统识别出用户希望进行文本翻译的请求。 其他意图：包括普通对话、问答、或其他功能请求。该分支最终会引导文本到大模型节点进行处理。 提问器节点：当意图识别为“文本翻译
果不佳？ 更多 技术专题 技术、观点、课程专题呈现 云图说 通过云图说，带您了解华为云 OCR基础课程 介绍文字识别服务的产品、技术指导和使用指南 OCR系列介绍 文字识别服务在计算机视觉的重要性、基本技术和最新进展 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！
数据集加工算子介绍 文本类加工算子介绍 视频类加工算子介绍 图片类加工算子介绍 气象类加工算子介绍 父主题： 加工数据集
数据集格式要求 文本类数据集格式要求 图片类数据集格式要求 视频类数据集格式要求 气象类数据集格式要求 预测类数据集格式要求 其他类数据集格式要求 父主题： 使用数据工程构建数据集
训练、推理和删除的各个环节，提供防篡改、数据隐私保护、加密、审计和数据主权保护等机制。在训练和推理过程中，通过数据脱敏、隐私计算等技术手段识别并保护敏感数据，有效防止隐私泄露，保障个人隐私数据安全。 内容安全：通过预训练和强化学习价值观提示（prompt），构建正向的意识形态。通
加工数据集 数据集加工场景介绍 数据集加工算子介绍 加工文本类数据集 加工图片类数据集 加工视频类数据集 加工气象类数据集 管理加工后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
发布数据集 数据集发布场景介绍 发布文本类数据集 发布图片类数据集 发布视频类数据集 发布气象类数据集 发布预测类数据集 发布其他类数据集 管理发布后的数据集 父主题： 使用数据工程构建数据集
CNOP噪音通过在初始场中引入特定的扰动来研究天气系统的可预报性，会对扰动本身做一定的评判，能够挑选出预报结果与真实情况偏差最大的一类初始扰动。这些扰动不仅可以用来识别最可能导致特定天气或气候事件的初始条件，还可以用来评估预报结果的不确定性。 初始扰动数量 用于选择集合预报的CNOP初始扰动数量。 在CN
连接大模型节点和其他节点。 意图识别节点配置说明 意图识别节点通过大模型推理分析用户输入，匹配预定义的意图关键字类别，并根据识别结果引导至相应的处理流程，通常位于工作流的前置位置。 意图识别节点为可选节点，若无需配置，可跳过该步骤。 意图识别节点配置步骤如下： 拖动左侧“意图识别”节点至画布中，单击该节点以打开节点配置页面。
在输入框中输入具体的变量值信息。 输入变量值后预览区域会自动组装展示提示词。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 效果预览 单击“查看效果”，输出模型回复结果，用户可以基于预览的效果调整提示词文本和变量。
多样性、平衡性和代表性，避免因数据分布不均而引发的问题。 发布数据集 评估数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准，包括NLP、视频和图片数据，用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准，从而精确优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 发布数据集 数据发布是将数据集
示用户输入的内容。当前场景下无需新增参数，单击“确定”。 图4 连接节点操作 配置“意图识别”节点。 鼠标拖动左侧“意图识别”节点至编排页面，连接“开始”节点和“意图识别”节点，单击“意图识别”节点进行配置。 图5 连接节点操作 在“参数配置”中，配置输入参数。 参数名称：默认参数名称为input。
个变量，变量需要使用占位符{{ }}标识。 图2 撰写提示词 撰写完成后，单击“确定”，平台会自动识别插入的变量。提示词中识别的变量将展示在变量定义区域。 变量名称可以进行修改，如添加备注信息以便更好理解变量的作用。 图3 变量定义 变量定义区域展示的是整个工程任务下定义的变量信
数据分布不均而引发的问题。 配比文本类数据集 发布文本类数据集 评估文本类数据集 平台预置了多种数据类型的基础评估标准，包括NLP、视频和图片数据，用户可根据需求选择预置标准或自定义评估标准，从而精确优化数据质量，确保数据满足高标准，提升模型性能。 评估文本类数据集 发布文本类数据集
消息组件异步执行失败。 请联系客服解决。 意图识别节点 101098 意图识别prompt模板请求失败。 检查模板占位符与输入是否匹配。 101097 意图识别调用大模型的prompt不符合模型输入的规范。 检查输入的prompt格式，消息的角色和内容。 101096 意图识别调用大模型失败。 检查消息的格式，内容以及大模型服务是否正常。
应用介绍 在Agent开发平台上，用户可以构建两种类型的应用： 知识型Agent：以大模型为任务执行核心，适用于文本生成和文本检索任务，如搜索问答助手、代码生成助手等。用户通过配置Prompt、知识库等信息，使得大模型能够自主规划和调用工具。 优点：零代码开发，对话过程智能化。
当前，基于Agent开发平台可以构建两种类型的应用，一种是针对文本生成、文本检索的知识型Agent，如搜索问答助手、代码生成助手等，执行主体在大模型；另一种是针对复杂工作流场景的流程型Agent，如金融分析助手、网络检测助手等。 知识型Agent：以大模型为任务执行核心，用户通过配置Pro
forecast_lead_hours 否 Long 预报未来小时数，默认168。 draw_figures 否 String 是否输出结果图片，取值true/false，默认true。 forecast_features 否 String 确定性预报的输出要素，例如“Surface:U;1000:T;800:
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