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添加CoT思维链提示 对于复杂推理问题（如数学问题或逻辑推理），通过给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程，可以引导大模型生成准确率更高的结果。 单样本/多样本 可以在提示词中提供示例，让模型先学习后回答，在使用这种方法时需要约束新样例不能照抄前面给的参考样例，新样例必须多样化、不
如果您需要为企业员工设置不同的访问权限，以实现功能使用权限和资产的权限隔离，可以为不同员工配置相应的角色，以确保资产的安全和管理的高效性。 如果华为云账号已经能满足您的要求，不需要创建独立的IAM用户（子用户）进行权限管理，您可以跳过本章节，不影响您使用盘古的其他功能。 您可以使用统一身份认证服务（IAM）并结合ModelArts
如何让大模型按指定风格或格式回复 要让模型按照特定风格回复，可以提供领域和角色信息（如目标受众或特定场景），帮助模型理解并捕捉预期风格。 可以在提示词中，明确描述回复风格的要求。例如，若希望模型回答更精炼，可以提示： 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”。
流通和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处理各种格式的数据，满足不同训练和评测任务的需求。通过提供自动化的质量检测和数据清洗能力，对原始数据进行优化，确保其质量和一致性。同时，数据工程工具链还提供强大的数据存储和管理能力，为大模型训练提供高质量的数据支撑。 支持区域： 西南-贵阳一
产品功能 空间管理 数据工程 模型开发 Agent开发
obs:object:ListMultipartUploadParts 拥有用户OBS桶只读权限 盘古用户角色 盘古大模型的用户可以被赋予不同的角色，对平台资源进行精细化的控制。 表2 角色定义 角色名称 角色描述 超级管理员 订购服务的用户，具备当前平台下对所有工作空间的所有权限。 管理员 对工
如果需要添加知识库，请确保已完成创建知识库操作。 添加知识库的步骤如下： 在“知识库”模块，单击“添加”。 在“添加知识库”窗口，单击进行添加，再单击“确定”。 图8 添加知识库 添加知识库后，可在“知识库”中查看当前已添加的知识库。 图9 已添加知识库 步骤6：配置对话体验 应用支持配
模型操作，如模型训练、压缩和部署，帮助用户简化模型开发和应用流程。此外，平台还提供了导入和导出功能，支持用户将其他局点的盘古大模型迁移到本地局点，这使得模型资产在不同局点间的共享和管理变得更加灵活高效。 通过统一管理空间资产，平台不仅帮助用户高效组织和利用资源，还保障了资产的安全
多轮问答场景的输入（“context”字段）请务必使用“[问题, 回答, 问题, 回答, 问题, ……]”的方式来构造，若您的数据是同一个角色连续多次对话的“多轮问题”，可以将同一个角色的对话采用某个分隔符拼接到一个字符串中。例如： 原始对话示例： A：xxx号话务员为您服务！ A：先生您好，有什么可以帮助您的？
升模型性能。 模型评测：为了确保模型的实际应用效果，平台提供了多维度的模型评测功能。通过自动化的评测机制，用户可以在训练过程中持续监控模型的精度、召回率等关键指标，及时发现潜在问题并优化调整。评测功能能够帮助用户在多种应用场景下验证模型的准确性与可靠性。 模型压缩：在模型部署前，
发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）： 平台提供了Prompt提示词工程和插件自定
的精细化管理与有序调配，帮助用户高效地规划和分配任务，使团队协作更加高效。 此外，平台配备了完善的角色权限体系，覆盖超级管理员、管理员、模型开发工程师等多种角色。通过灵活的权限设置，每位用户能够在其对应的权限范围内安全高效地操作平台功能，从而最大程度保障数据的安全性与工作效率。 父主题：
预置插件：平台为开发者和用户提供了预置插件，直接可用，无需额外开发。例如，平台提供的“Python解释器插件”能够根据用户输入的问题自动生成Python代码，并执行该代码获取结果。此插件为Agent提供了强大的计算、数据处理和分析功能，用户只需将其添加到应用中，即可扩展功能。 自定义插件
工作流 功能介绍 通过调用创建好的工作流API，输入问题，将得到工作流执行的结果。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /v1/{project_id}/agent-run/workflows/{workflow_id}/conversations/{conversation_id}
文本对话 功能介绍 基于文本对话功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 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
提升数据治理的效率和效果。 通过整合上述功能，数据工程在AI研发中不仅帮助用户高效构建高质量的训练数据集，还通过全流程的数据处理和管理，探索数据与模型性能的内在联系，为模型训练和应用提供坚实的数据基础，推动了模型的精确训练与持续优化，提升了AI应用开发的效率和成果的可靠性。 父主题：
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”。 步骤3：添加预置插件 应用支持添加插件技能，可添加“预置插件”和“个人插件”。添加插件可以为应用配备更多技能，建议插件数量不超过5个。
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。 101095 意图识别用户query输入/引用解析失败。 检查用户query格式和内容。 101094 意图识别prompt模板构建失败。
与管理功能，旨在通过系统化的数据获取、加工、发布等过程，确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持，帮助用户高效管理和处理数据，提升数据质量和处理效率，为大模型开发提供坚实的数据基础。 数据工程包含的具体功能如下： 数据获取：数据获取是数据工程的第一步，支持将不同来源和格式的数据导入平台。
根据不同数据类型和业务需求进行有针对性的优化，使数据更符合训练标准，提高训练效率和精度。 确保业务需求对接 不同业务场景和模型应用对数据有不同的要求。数据加工能够根据特定业务需求进行定制化处理，确保数据满足应用场景的需求，从而提高数据和模型的匹配度，提升业务决策和模型预测的准确性。
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