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使用原服务/微服务名和使用新服务/微服务名,STS都可以识别。删除敏感配置项坐标里的服务名、微服务名,可以通过部署平台传递服务ID、微服务ID给STS。 父主题: 运维中心访问凭据管理服务
AI原生应用引擎预置了多款提示语模板,包含智能问答,智能写作,生活助手,智能分析,智能文档,生活助手等提示语类型,每个提示语类型下面都有对应类型相关提示语,如指标计算方法,问答场景选择,总结大纲,买家评价生成器等提示语。 父主题: AI原生应用引擎
思考模型和问答模型的区别 思考模型:用于任务规划和选择组件,主要用于工作流、知识库、工具的调用,以及入参的识别传递等。 问答模型:主要用于问答及总结。 父主题: AI原生应用引擎
您也可以先输入应用功能描述等信息,单击后智能生成基础信息。 模型选择 方式一:选择思考模型和问答模型。 思考模型用于任务规划和选择组件,主要用于工作流、知识库、工具的调用,以及入参的识别传递等。 问答模型用于问答及总结。您可以结合资产中心大模型详情介绍进行模型选择和使用。
大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练,以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛,包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 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。
发布Agent的时候提示套餐校验失败 发布Agent前需要订购智能应用运行时引擎资源,请参靠购买AI原生应用引擎,按照需要购买实例个数以及时长。 父主题: AI原生应用引擎
、创新增长模式等经营目标,完成从传统应用到智能应用的竞争力转型。
大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练,以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛,包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 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。
建议您按照一定的命名规则填写屏幕模板分组名称,方便您快速识别和查找。 屏幕模板分组名称需要满足以下要求:可输入1~64个字符,可包括中文、字母、数字及下划线。 屏幕模板分组名称满足唯一性,不可重复。 输入完成后按Enter键,屏幕模板分组新建成功。
AI原生应用引擎使用流程 AI原生应用引擎是企业专属的一站式大模型开发及应用构建平台,其核心是将自创建或平台预置的模型服务、工具、工作流及知识库等编排成具有一定智能性和自主性的Agent。本章节梳理了AI原生应用引擎使用流程,可帮助您快速了解AI原生应用引擎的核心功能。
一站式接入资源 运维中心提供了一站式智能化运维平台,助力企业提升运维质量、效率与可靠性。您可以将公有云已创建的资源纳管至运维中心进行统一管理。 前提条件 已创建VPC和子网,具体操作请参见创建虚拟私有云和子网。
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决策(智能化)、执行(自动化)”能力持续提升,大大降低了企业用户维护和使用云原生应用的门槛。
支持在工作流中编写Python代码,可以将前置节点的输出作为函数的输入参数,函数的返回结果则作为输出参数供后置节点引用,从而提高工作流的灵活性和智能性。
在工作流中添加LLM节点,可以使用大语言模型推理服务实现智能问答,在输入参数中引入前置节点的输出或自定义文本作为输入问题,大语言模型根据问题生成回答。 chat配置说明 输入 用户配置运行动作执行动作,相关参数说明如表1所示。
Spring Cloud概述 Spring Cloud为开发人员提供了一些工具来快速构建分布式系统中的一些常见模式(例如配置管理,服务发现,断路器,智能路由,微代理,控制总线,短期微服务和契约测试)。
锁分析:查看当前数据库中的锁情况,识别是否存在锁竞争或死锁问题。 内存使用分析:监测数据库的内存使用情况,包括缓冲池、排序缓存等,以及识别是否存在内存泄漏或过度使用的情况。
请参考已购买资源包,为什么仍然产生按需计费识别产生按需计费的原因,并重新选择正确的资源包或保证账户中的余额充足。 未购买资源包,在按需计费模式下账户的余额不足。
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