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你的回复“需要简洁精炼”、“仅包括最重要的信息”或“专注于主要结论”。 若希望模型输出遵循特定格式，可以在提示词中明确格式要求，或使用占位符和模板结构，让模型填充内容。例如： 请按照以下格式输出： 判断原因：xxx 最终结论：xxx 父主题： 提示词工程类
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板，可以帮助用户更好地利用大模型的能力，引导模型生成更准确、更有针对性的输出，从而提高模型在特定任务上的性能。 在创建提示词工程前，可以先使用预置的提示词模板，或基于提示词模板进行改造 。如果提示词模板满足不了使用需求可再单独创建。
通过横向比较提示词效果和批量评估提示词效果，如果找到高质量的提示词，可以将这些提示词发布至“提示词模板”中。 在提示词“候选”页面，选择质量好的提示词，并单击“保存到模板库”。 图1 保存提示词至模板库 进入“Agent 开发 > 提示词工程 > 提示词模板”页面，查看发布的提示词。 父主题： 开发盘古大模型提示词工程
Builder步骤如下： 在“Prompt builder”模块，需要在输入框中填写Prompt提示词。 可依据模板填写Prompt，单击“示例”，输入框中将自动填入角色指令模板。 图2 Prompt builder 填写后可通过大模型进行优化，单击“智能优化”，在 “Prompt优化”窗口中单击“确定”。
配置Prompt Builder步骤如下： 在“Prompt builder”模块，可依据模板填写Prompt，单击“示例”，输入框中将自动填入角色指令模板。 示例如图2，您可以依据模板进行填写。 图2 配置Prompt 填写后可通过大模型进行优化，单击“智能优化”，在 “Prompt优化”窗口中单击“确定”。
应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级，提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ，无语义泛化能力，意图理解能力弱，转人工频率极高。面对活动等时效性场景，智能客服无回答能力。提高服务效率：大模型智能客服可以7x24小时不间断服务，相较于人
开发盘古大模型提示词工程 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
自定义算子实现个性化的数据清洗诉求。确保生成高质量的训练数据以满足业务需求和模型训练的要求。用户还可以灵活地调整算子编排顺序以及自定义清洗模板，有效提升数据清洗效率并支持大规模数据处理，确保生成的数据集符合训练的标准。 数据合成：平台支持利用预置或自定义的数据指令对预训练文本、单
图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据清洗任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后，单击右下角“启动清洗”，将启动清洗任务。
创建推理作业 功能介绍 支持调用科学计算大模型创建气象/降水模型的推理作业。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 请求参数 使用Token认证方式的请求Header参数见表1。 表1 请求Header参数（Token认证） 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token
Search来搭建，也可以利用外部web搜索引擎。在初步验证大模型效果时，可以假设检索出的文档完全相关，将其与query及特定prompt模板拼接后输入模型，观察输出是否符合预期。 选择基模型/基础功能模型 query改写模块：盘古-NLP-N1-基础功能模型 说明：该模块用于对
图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据清洗任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后，单击右下角“启动清洗”，将启动清洗任务。
图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据清洗任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后，单击右下角“启动清洗”，将启动清洗任务。
101651 消息组件初始化失败。 检查消息节点配置，可能为校验报错。 101652 消息节点缺少模板信息。 配置消息节点的提示词模板。 101653 消息节点模板拼接错误。 先检查模板占位符与输入是否匹配，若仍无法解决，请联系客服解决。 101654 消息组件执行失败。 请联系客服解决。
图1 算子编排 在编排过程中，可单击右上角“保存为新模板”将当前编排流程保存为模板。后续创建新的数据清洗任务时，可直接单击“选择加工模板”进行使用。 若选择使用加工模板，将删除当前已编排的清洗步骤。 图2 选择加工模板 清洗步骤编排完成后，单击右下角“启动清洗”，将启动清洗任务。
使用“能力调测”调用科学计算大模型 能力调测功能支持用户调用预置或训练后的科学计算大模型。使用该功能前，请完成模型的部署操作，步骤详见创建科学计算大模型部署任务。 使用“能力调测”调用科学计算大模型可实现包括全球中期天气要素预测、全球中期降水预测、全球海洋要素、区域海洋要素、全球
的作用是从响应体的json字段中提取出所需的数据。 评测配置 评测类型 选择“自动评测”。 评测规则 选择“基于规则”。 评测数据集 评测模板：使用预置的专业数据集进行评测。 单个评测集：由用户指定评测指标（F1分数、准去率、BLEU、Rouge）并上传评测数据集进行评测。 选择“单个评测集”时需要上传待评测数据集。
、公式、页眉、页脚。 TXT内容提取 从TXT文件中提取所有文本内容。 CSV内容提取 从CSV文件中读取所有文本内容，并按该文件内容类型模板KEY值生成匹配的JSON格式数据。 PDF内容提取 从PDF中提取内容转换为结构化数据。 JSON内容提取 提取JSON文件中的键值对信息。
NLP大模型评测指标说明 NLP大模型支持自动评测与人工评测，各指标说明如表1、表2、表3。 表1 NLP大模型自动评测指标说明-不使用评测模板 评测指标（自动评测-不使用评测模板） 指标说明 F1_SCORE 精准率和召回率的调和平均数，数值越高，表明模型性能越好。 BLEU-1 模型生成句子与实
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