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在一次会话请求中,人设只需要设置一次。 content 是 String 对话的内容,可以是任意文本,单位token。 设置多轮对话时,message中content个数不能超过20。
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conversation_id 是 String 会话ID,唯一标识每个会话的标识符,可将会话ID设置为任意值,使用标准UUID格式。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。
其中,conversation_id参数为会话ID,唯一标识每个会话的标识符,可将会话ID设置为任意值,使用标准UUID格式。 图2 获取工作流调用路径-2 使用Postman调用API 获取Token。
conversation_id 是 String 会话ID,唯一标识每个会话的标识符,可将会话ID设置为任意值,使用标准UUID格式。 请求参数 表2 请求Header参数 参数 是否必选 参数类型 描述 X-Auth-Token 是 String 用户Token。
在调试过程中,单击右上角“调试”,可以查看当前会话或历史会话的运行结果与调用详情。 图9 查看调试结果 父主题: 编排与调用应用
响应示例如下,例如,对话机器人服务部署的区域为“cn-north-4”,响应消息体中查找“name”为“cn-north-4”,其中projects下的“id”即为项目ID。
其中,conversation_id参数为会话ID,唯一标识每个会话的标识符,可将会话ID设置为任意值,使用标准UUID格式。 图2 获取应用调用路径-2 使用Postman调用API 获取Token。
提示词写作常用方法论 提示工程是一项将知识、技巧和直觉结合的工作,需要通过不断实践实现模型输出效果的提升。提示词和模型之间存在着密切关系,本指南结合了大模型通用的提示工程技巧以及盘古大模型的调优实践经验,总结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例
大模型开发基本概念 大模型相关概念 概念名 说明 大模型是什么 大模型是大规模预训练模型的简称,也称预训练模型或基础模型。所谓预训练模型,是指在一个原始任务上预先训练出一个初始模型,然后在下游任务中对该模型进行精调,以提高下游任务的准确性。大规模预训练模型则是指模型参数达到千亿、万亿级别的预训练模型
优化推理超参数 推理参数(解码参数)是一组用于控制模型生成预测结果的参数,其可以用于控制模型生成结果的样式,比如长度、随机性、创造性、多样性、准确性、丰富度等等。 当前,平台支持的推理参数包括:温度、核采样以及话题重复度控制,表1提供了典型推理参数的建议值和说明,供您参考: 表1
方案设计 虽然传统人工翻译可以提供高质量的结果,但其效率较低且成本高昂。相对而言,机器翻译虽然在速度和成本上具备优势,但在准确性和语境理解上仍存在一定的不足,例如,处理复杂、专业的内容时。 为了解决这些问题,构建一个自动化的多语言翻译工作流显得尤为重要。通过集成翻译工具(如机器翻译
优化提示词 模型训练完成之后,优化提示词是一种可以继续优化模型效果的有效策略,一个好的提示词能极大地激发模型的潜能,使其在特定任务上表现出色。接下来,我们将深入探讨提示词优化的方法和技巧,帮助您更好地驾驭模型,实现高质量的任务完成。 优化提升词一般可以从以下几个方面开始: 选择合适的提示词模板
优化训练数据的质量 在数据科学和机器学习领域,数据的质量和多样性对模型的效果至关重要。通过有效的数据预处理和数据优化方法,通过提升训练数据的质量可以显著提升训练所得模型的效果。以下是一些关键的数据优化方法及其具体过程: 数据加工 错误数据过滤 :在大规模数据集中,噪声和错误数据是不可避免的
返回结果 状态码 请求发送以后,您会收到响应,包含状态码、响应消息头和消息体。 状态码是一组从1xx到5xx的数字代码,状态码表示了请求响应的状态,完整的状态码列表请参见状态码。 对于Pangu服务接口,如果调用后返回状态码为“200”,则表示请求成功。 响应消息头 对应请求消息头