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比如“现在有一个xxx任务，我会给你xxx，你需要xxxx。\n\n现在你充分理解这个任务了吗？详细解释一遍，不用举例子/请举例说明。” 父主题： 进阶技巧
盘古-NLP-N2-基础功能模型-4K-Preview 0.86 1.69 N3系列模型 0.77 1 N4系列模型 0.75 1.5 父主题： 大模型概念类问题
配置sdk配置项，指定prompt文件绝对路径，以 /home 路径为例 sdk.prompt.path=/home/prompts/default 父主题： Python SDK
图1 内容审核授权 购买内容审核套餐包，使用“文本补全”、“多轮对话”功能时需要购买“文本内容审核”套餐包。 图2 购买内容审核套餐包 父主题： 调用盘古大模型
考时间”，用更多的计算资源解决该问题。 自洽性 同一问题使用大模型回答多次，生成多个推理路径及答案，选择一致性最高的结果作为最终答案。 父主题： 进阶技巧
Ms.of(LLMs.PANGU)); String summarize= skill.executeWithTexts(docs); 父主题： 应用示例
extends StaticTool<GetReimbursementLimitTool.InputParam, String> { 父主题： Agent（智能代理）
u-NLP-N2-Agent-L0.C模型的地址。 with_prompt参数配置为True，prompt的拼接由Agent托管处理。 父主题： Agent（智能代理）
配置sdk配置项，指定prompt文件根路径，以 /home 目录下为例 sdk.prompt.path=/home/prompts/default 父主题： Java SDK
ll(LLMs.of("pangu")) print(doc_skill.execute({"documents": docs})) 父主题： Skill（技能）
核采样值， 和temperature不同时配置 presence_penalty: Optional[float] # 存在惩罚，增加模型谈论新主题的可能性，范围见具体模型API规范 frequency_penalty: Optional[float] # 频率惩罚，降低模型重复的可
多轮对话 功能介绍 基于对话问答功能，用户可以与模型进行自然而流畅的对话和交流。 URI POST /v1/{project_id}/deployments/{deployment_id}/chat/completions 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id
"https://host/v1/api", "authType": "OAuth" } } 图2 创建工具 参数填写完成后，单击“确定”。 父主题： AI助手
of("pangu")) print(doc_skill.execute({"documents": docs, "question": query})) 父主题： Skill（技能）
false; } }); 上述例子中，当满足if判断条件时，会直接终止Agent的执行，且finalAnswer被设置为工具的原始返回值。 父主题： Agent（智能代理）
return LLMResp.builder().answer(cache).isFromCache(true).build(); } } 父主题： LLMs（语言模型）
配置NFS网盘服务。 大模型采用镜像+模型分开的方式部署时，需要有一个节点来提供NFS网盘服务，创建部署时通过NFS挂载的方式访问模型。 父主题： 部署为边缘服务
api_name="summary") demo.launch() 终端命令行下执行python3 doc_summary.py运行应用，效果如下。 父主题： 应用实践
PANGU)); System.out.println(docSkill.executeWithDocs(docs, query)); 父主题： Skill（技能）
of(LLMs.PANGU)); System.out.println(docSkill.executeWithDocs(docs)); 父主题： Skill（技能）
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