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提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词
横向比较提示词效果 设置候选提示词 横向比较提示词效果 父主题： 提示词工程
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
Python 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
应用实践 基础问答 长文本摘要 Agent助手 父主题： 盘古应用开发SDK
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 运行Agent 监听Agent Agent效果优化 Agent流式输出 Tool Retriever
Skill（技能） 基础问答 多轮对话 文档问答 文档摘要 父主题： Python SDK
盘古应用开发SDK 盘古应用开发SDK简介 准备工作 Java SDK Python SDK 应用实践
体验盘古大模型功能 申请体验盘古大模型服务 体验盘古预置模型能力 体验盘古驱动的应用百宝箱
NLP大模型 文本补全 多轮对话 父主题： API
大模型概念类问题 大模型是什么 大模型的计量单位token指的是什么 大模型是否可以自定义人设 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面
典型训练问题和优化策略 什么情况下需要微调 什么情况下不建议微调 数据量很少，可以微调吗 数据量足够，但质量较差，可以微调吗 无监督的领域知识数据，量级无法支持增量预训练，如何让模型学习 如何调整训练参数，使模型效果最优 如何判断训练状态是否正常 如何评估微调后的模型是否正常 如何调整推理参数，使模型效果最优
常用方法论 打基础 补说明 搭结构 排顺序 补预设 父主题： 提示词写作实践
写作示例 意图匹配 面试问题生成 父主题： 提示词写作实践
体验盘古大模型功能 申请体验盘古大模型服务 体验盘古预置模型能力 体验盘古驱动的应用百宝箱
部署盘古大模型 部署为在线服务 部署为边缘服务
部署为边缘服务 边缘服务部署流程 边缘部署准备工作 注册边缘资源池节点 搭建边缘服务器集群 安装Ascend插件 订购盘古边缘部署服务 部署边缘模型 调用边缘模型 父主题： 部署盘古大模型
AI助手 什么是AI助手 配置AI助手工具 配置知识库 创建AI助手 调测AI助手 调用AI助手API
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
llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature(0.9).build()).build(); // 如使用Gallery三方模型，使用以下配置 // LLMConfig llmConfig = LLMConfigGallery.builder().llmPa
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