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Agent问答的时候没有回答 思考模型没有配置鉴权，或者鉴权失效了，可以通过模型调测功能测试思考模型是否正常，具体操作请参见调测/体验模型。 父主题： AI原生应用引擎
登录AI原生应用引擎，在左侧导航栏选择“模型中心 > 我的模型服务”，选择“我部署的”页签，在模型服务列表中复制模型服务调用ID。 租户接入模型服务 登录AI原生应用引擎，在左侧导航栏选择“模型中心 > 我的模型服务”，选择“我接入的”页签，在模型服务列表中复制模型服务调用ID。 usage dict
平台提供数据准备、模型选择/调优、知识工程、可视化画布流程编排、开箱即用的Prompt模板应用、应用部署及应用集成能力，为企业打造专属的AI原生应用。 丰富多样的模型选择 广泛纳入业界优秀大模型，快速接入模型，提供行业模型评测能力，对多系列、多规格、多版本、多领域、多场景的大模型完成分级分权等精细化管理。
应用指标摸板库生成指标运行失败 问题描述 应用指标摸板库生成指标时，提示运行失败。 处理方法 检查选择的数据源和应用的模型是否匹配。模型对选择的数据是有要求的，数据源和模型之间不匹配，将导致指标运行失败。 父主题： 运营中心
微调所需的参数，降低了微调过程中所需的存储和计算资源，可灵活地运用于不同的预训练模型和任务。 Loss曲线 Loss曲线是一个用于评估模型训练效果的工具，它展示了模型在训练过程中产生的损失（Loss）随时间的变化情况。通过观察Loss曲线，可以了解模型的收敛效果、参数的敏感性和有效性。
说明 模型服务调用ID 是 需要调用的大模型。 对于资产中心预置的模型，在资产中心选择“大模型”页签，单击模型卡片进入模型详情页面，查看模型服务调用ID。 对于我的模型（我部署的、我接入的）和我的路由策略，需要填写模型服务调用ID，请单击“获取模型服务调用ID”，进入“我的模型服务”页面，在模型服务列表中单击复制。
以变量标识符“双大括号{{}}”为例，提示语中的变量内容则填入双大括号{{}}中。 引用模板提示语内容： 单击输入框右侧的“引用模板”选择我创建的、我收藏的或平台预置的提示语模板。 推理模型 将提示语应用于我创建的、平台预置的或第三方模型服务中，预览推理结果。 选择推理模型后，可配置推理模型的相关参数，如表2所示。
应用示例 与文本对话模型进行交互 场景描述 提供用户与模型进行对话的能力，用户将文本内容写入到content中，选择填写合适的文本对话模型，与模型进行交互。其中环境变量WISEAGENT_API_KEY填写AI原生应用引擎的平台API KEY，该值用于鉴权，为必填。返回结果存在r
按需计费是一种先使用再付费的计费模式，适用于无需任何预付款或长期承诺的用户。本文将介绍按需计费资源的计费规则。 适用场景 按需计费适用于资源需求波动的场景，在使用AppStage的用户创建应用、测试模型服务时需要调用ChatGLM3-6B大模型服务API在线调用、大模型微调服务API在线
ModelRouter 负责模型调用，包括文本对话、文本向量化等模型。 3 PromptTemplate 负责提示语模板的构建和初始化等。 4 KnowledgeRetriever 提供了知识库检索的能力，可以检索开发者的知识库，提取相关的信息。 5 ApplicationCenter 提供了开发者调用部署在平台的应用的能力。
0之间的数字。正值会尽量避免使用常见的单词和短语，更倾向于生成较少见的单词。 方式二：单击由系统智能生成模型。 说明： 模型服务商API在调用前需要配置认证鉴权，具体介绍请参见如何对平台接入的第三方模型服务设置鉴权。 如果要选择“我接入的”模型API作为思考模型，需要在模型服务描
动态阈值会通过训练历史数据，实现对数据特征的学习，构建数据的模型。并利用模型来预测数据的趋势走向。如图2黄色部分，实际值和预测值相差过大，认为异常。 图2 动态阈值 异常检测的能力是基于指标仓库，MPPDB数据库及异常检测服务所构建的。指标仓库定义了数据的来源和数据的计算方式。MPPDB数据库用来检测过程中的数据进
load 问题现象 judge日志中出现ERROR - fail to load错误提示，如下图 可能原因 日志中提示加载模型失败，可能是因为容器在启动时加载模型失败。 解决方法 依次单击“初始化Daemon”、“注册任务”和“启动任务”，重启judge，重新启动容器后观察是否恢复正常。
快速配置异常检测任务 异常检测基于运维领域的数据的历史特征，对其未来的走向进行预测。一旦当前实际数据和预测值偏差到一定程度，则认为发生异常，会生成告警并上报至告警系统。 异常检测的能力是基于指标仓库、MPPDB数据库及异常检测服务所构建的。指标仓库定义了数据的来源和数据的计算方式。MPPDB数据库
速推进引导对话的发展，或者增加故事的复杂性和深度。大模型会基于提示语所提供的信息，生成对应的文本或者图片。 测试提示语 在AI原生应用引擎的左侧导航栏选择“资产中心”。 在资产中心页面，选择“提示语模板”页签。 将鼠标光标移至提示语模板卡片上，单击“测试”，进入模型调测页面。 在
领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。常用于将文本转换为机器可以处理的形式，以便进行各种任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。 多模态模型 多模态模型是指能够处理多种类型数据（如文本、图像、音频等）的机器学习模型。这些模型可以将不同类型的数据进行融合和
种类型的Agent。 LLM模式下，将准备好的模型服务（必选）、工具、工作流及知识库等编排成Agent。 工作流模式下，用户与工作流进行对话，因此必须添加工作流，不支持添加模型、工具、知识库等配置。 2 体验Agent 以对话的形式，对创建的Agent或平台资产中心预置的AI应用
可以指定对某些维度组合对应的指标进行告警，或过滤某些维度。 步骤四：配置训练模型 在异常检测任务列表，单击任务所在行“操作”列的“模型”。 在模型配置页面，单击主模型后的添加模型，如图1所示，可添加多个模型。 添加后，默认现在该模型“算法配置”页签。 图1 添加模型 在“算法配置”页签
操作场景 本文通过调用一系列知识中心的API，介绍从零开始创建知识库并进行检索的基本流程。API调用方法请参见如何调用API。 前提条件 准备一篇名为“问题.txt”的文档，文档内容为： “什么是量子计算？它是一种利用量子力学原理进行信息处理的计算方式。==== 什么是RAG？它
AI原生应用引擎面向开发者提供了一套搭建原生应用的Python SDK，包含了模型调用，知识获取，工具调用等功能。开发者可以使用SDK调用AI原生应用引擎的各种能力，快速构建大模型应用。 用户可以通过AI原生应用引擎平台下载SDK，同时对SDK完整性进行校验以确保获取的SDK为原始文件。本文介绍如何
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