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current_message: Optional[ConversationMessage] AgentAction包含Agent的工具选择、工具执行结果、思考等信息，AgentSessionStatus为Agnet的执行状态。 通过监听终止Agent的执行 当需要在Agent的
Token计算器 功能介绍 为了帮助用户更好地管理和优化Token消耗，平台提供了Token计算器工具。Token计算器可以帮助用户在模型推理前评估文本的Token数量，提供费用预估，并优化数据预处理策略。 URI POST /v1/{project_id}/deployment
builder().systemPrompt(customSystemPrompt).build()) .build(); 优化工具描述 工具依赖的信息，可以通过其他工具获取时，增加关联关系提示： @AgentTool(toolId = "query_reimbursement_limit"
private AgentSessionStatus agentSessionStatus; } AgentAction包含Agent的工具选择、工具执行结果、思考等信息，AgentSessionStatus为一个枚举，包含Agnet的执行状态。建议直接对Agent的run接口的返回
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
tool_invoking AI助手所调用的工具信息。 required String 请求状态。 usage Json Schema 大模型使用情况。 表6 tool_invoking 参数 参数类型 描述 tool_invoking_id String 工具调用id。 action_id String
的使用权限。 Prompt工程人员 具备总览、应用百宝箱、服务管理、能力调测、数据工程（提示用例管理）、应用开发（提示词工程、提示词管理、工具管理、AI助手、知识库管理、应用开发SDK）、平台管理（权限管理）功能的使用权限。
√ 模型开发-模型部署 - √ - - √ 应用开发-提示词工程 - - - √ √ 应用开发-提示词管理 - - - √ √ 应用开发-工具管理 - - - √ √ 应用开发-AI助手 - - - √ √ 应用开发-知识库管理 - - - √ √ 应用开发-应用开发SDK（link）
能和技术。它在实现和对接大型语言模型、理解其能力方面扮演着关键角色。用户可以通过提示工程提高语言模型的安全性，也可以通过专业领域知识和外部工具赋能语言模型，增强其能力。 Prompt基本要素 您可以通过简单的提示词获得大量结果，但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示
id。 图1 查看盘古服务区域 图2 获取user name、domain name、project id 下载并安装Postman调测工具。 打开Postman，新建一个POST请求，输入“西南-贵阳一”区域的“获取Token”接口，并填写请求Header参数。 接口地址为：https://iam
盘古大模型正式公测上线 盘古大模型是集数据管理、模型训练和模型部署于一体的一站式大模型开发与应用平台。平台支持大模型的定制开发，提供全生命周期工具链，帮助开发者高效构建与部署模型，企业可灵活选择适合的服务与产品，轻松实现模型与应用的开发。 公测 产品介绍 2 盘古大模型「应用百宝箱」上线
利用精心设计的提示词优化和引导大模型生成更加准确和相关的输出，提高模型在特定任务中的表现。 提示词工程 AI助手 - 通过大模型搭建Agent应用，并结合多种工具，实现对话问答、规划推理和逻辑判断功能。 AI助手 应用开发SDK - 通过应用开发SDK提供的大模型调用、提示词模板、记忆、技能、智能代理等功能模块，快速开发大模型应用。
id。 图3 查看盘古服务区域 图4 获取user name、domain name、project id 下载并安装Postman调测工具。 打开Postman，新建一个POST请求，并输入“西南-贵阳一”区域的“获取Token”接口。并填写请求Header参数。 接口地址为：https://iam
配置知识库 大模型在进行训练时，使用的是通用的数据集，这些数据集没有包含特定行业的数据。通过知识库功能，用户可以将领域知识上传到知识库中，向大模型提问时，大模型将会结合知识库中的内容进行回答，解决特定领域问题回答不准的现象。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发
id。 图3 查看盘古服务区域 图4 获取user name、domain name、project id 下载并安装Postman调测工具。 打开Postman，新建一个POST请求，并输入“西南-贵阳一”区域的“获取Token”接口。并填写请求Header参数。 接口地址为：https://iam
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 根据智能客服场景，建议从以下方面考虑： 根据企业实际服务的场景和积累的数据量，评估是否需要构建行业模型，如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术，可以对对话模型进行有监督微调，进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识，如帮助文档、
调测AI助手 在AI助手的创建页面可以直接进行调测，也可以在AI助手列表页进行调测。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > AI助手”，选择需要调测的AI助手，单击“调测”按钮。 图1 AI助手 在调测页面，可以调整AI助手的指令，输入问题后，单击“运行”获得模型回复结果。
使用“能力调测”调用模型 前提条件 使用能力调测调用模型之前，需要进行开通盘古大模型服务操作。 使用“能力调测”调用模型 能力调测通过图形化问答界面，提供了快速访问盘古大模型能力的入口。用户可以通过在“能力调测”页面选择调用基模型或训练后的模型。 训练后的模型需要“在线部署”且状
文档摘要 基于已有的知识库，进行摘要总结。有stuff、refine、map-reduce策略。 Stuff：将所有文档直接填充到prompt中，提给模型处理，适合文档较少的场景。 from pangukitsappdev.api.embeddings.factory import
文档问答 基于已有的知识库进行回答。有stuff、refine和map-reduce策略。 Stuff：将所有文档直接填充到prompt中，提给模型回答，适合文档较少的场景。 from pangukitsappdev.api.embeddings.factory import Embeddings
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