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1:6379 华为云RDS 否 host信息。 用户认证信息。 云数据库RDS： https://support.huaweicloud.com/rds/index.html - Mysql 否 host信息。 用户认证信息。 Mysql官网： https://www.mysql.com/
加了企业的运营成本，也影响了用户体验。盘古大模型的引入为这一问题提供了有效解决方案。 盘古大模型通过将客户知识数据转换为向量并存储在向量数据库中，利用先进的自然语言处理技术对用户输入的文本进行深度分析和理解。它能够精准识别用户的意图和需求，即使是复杂或模糊的查询，也能提供准确的响
install gptcache~=0.1.37 pip install redis-om~=0.1.3 pip install pymysql~=1.1.0 pip install SQLAlchemy~=2.0.19 API手册 API手册请参见SDK API 手册。 父主题：
注意，上述tool_list中包含的工具在SDK中并不存在，需要替换成实际的工具。 向ToolRetriever中添加工具： # 添加工具 css_tool_retriever.add_tools(tool_list) 工具添加后，会存储在向量库的索引中，并将指定的字段向量化。 从ToolRetriever中查找工具：
of("inMemory") # Redis redis_cache = Caches.of("redis") # mysql sql_cache = Caches.of("sql") 更新数据：指向缓存中添加或修改数据，需要指定数据的键值对和结果对象。例如，把1+1这个问题和用户cache会话下对应的答案2保存到缓存中，参考示例如下：
注意，上述toolList中包含的工具在SDK中并不存在，需要替换成实际的工具。 向ToolRetriever中添加工具： // 添加工具 cssToolRetriever.addTools(toolList); 工具添加后，会存储在向量库的索引中，并将指定的字段向量化。 从ToolRetriever中查找工具：
Asia/Shanghai ; # # sdk.memory.rds.url= # sdk.memory.rds.user= # sdk.memory.rds.password= # sdk.memory.rds.poolSize= ################################
Cache cache = Caches.of(Caches.REDIS); // mysql Cache cache = Caches.of(Caches.SQL); 更新数据：指向缓存中添加或修改数据，需要指定数据的键值对和结果对象。例如，把1+1这个问题和对应的答案2保存到缓存中，可参考以下示例。
dk.memory.rds"), session_tag="test-memory-0624")) 添加、查找、删除数据。 #
History缓存，用于存储历史对话信息，辅助模型理解上下文信息，历史消息对有固定窗口、消息摘要等策略。 初始化：消息记录支持不同的存储方式，如内存、DCS（Redis）、RDS（Sql）。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.memory.config.MessageHistoryConfig;
Agent用于工具调用场景，与普通的LLM流式输出相比，提供了事件流的封装。消息内容、工具调用等通过不同的事件类型区分。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调： /** * 设置流式接口回调函数 * * @param streamAgentCallback 事件流回调 */
Asia/Shanghai ; # # sdk.memory.rds.url= # sdk.memory.rds.user= # sdk.memory.rds.password= # sdk.memory.rds.poolSize= ################################
中展现出卓越的性能。无论是文本分类、情感分析、机器翻译，还是问答系统，模型都能以高准确率完成任务，为用户提供高质量的输出结果。 这种卓越的表现源于其先进的算法和深度学习架构。盘古大模型能够深入理解语言的内在逻辑与语义关系，因此在处理复杂语言任务时展现出更高的精准度和效率。这不仅提
提示词是用来引导模型生成的一段文本。撰写的提示词应该包含任务或领域的关键信息，如主题、风格和格式等。 撰写提示词时，可以设置提示词变量，即在提示词中通过添加占位符{{ }}标识，表示一些动态的信息，让模型根据不同的情况生成不同的文本，增加模型的灵活性和适应性。例如，将提示词设置为“你是一个旅游助手，需要给
盘古自然语言大模型的适用场景有哪些 自然语言处理大模型是一种参数量极大的预训练模型，是众多自然语言处理下游任务的基础模型。学术界和工业界的实践证明，随着模型参数规模的增加，自然语言处理下游任务的效果显著提升，这得益于海量数据、大量算力以及深度学习的飞跃发展。 基于自然语言处理大模
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
.build()) .build()); 使用AppCode鉴权添加的Header： X-Apig-AppCode:your-key 使用APIG简易认证方式添加的Header： Authorization:Bearer your-key 当LLM被定义
建用户组”。 图1 创建用户组 在“创建用户组”界面，输入“用户组名称”，创建用户组。 返回用户组列表，单击列表中的“授权”。 图2 用户组授权 参考表1，为用户组设置权限。 表1 授权项 授权项 说明 Agent Operator 拥有该权限的用户可以切换角色到委托方账号中，访问被授权的服务。
创建AI助手 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”，单击页面右上角“创建助手”。参考表1完成AI助手匹配。 表1 创建AI助手参数说明 参数分类 参数名称 参数说明 基本信息 助手名称 设置AI助手的名称。 描述 填写AI助手的描述，如填写功能介绍。
参数-类型-解释表中\n\n以下是你的思考过程：\n步骤1.根据用户问题从指标-解释表中得到metrics中caption的值,格式为:\"metrics\":[{\"caption\":\"xx\"}]，不要超过两个\n步骤2.根据用户问题从参数-类型-解释表中得到dimens
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