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网页搜索 开启网页搜索后，可以通过调用web搜索来解决模型对于事实类问题回答不好的现象。 添加一个工具 用于拓展AI助手功能，使其能够与外部系统进行交互。可以直接创建一个工具，或者从搜索框中选择已经创建好的工具。 知识库 通过知识库提升AI助手在特定领域问题的回答效果。 高级配置 工具召回策略
用于控制生成文本中的重复程度。 词汇重复度控制 用于调整模型对频繁出现的Token的处理方式。 历史对话保留轮数 选择“多轮对话”功能时具备此参数，表示系统能够记忆的历史对话数。 父主题： 调用盘古大模型
emodels”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本，替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven，安装完成后您只需要在Java项目的pom.xml文件中加入相应的依赖项即可。 <dependency> <groupId>com
ask(buildMultiTurnChatMessages()).getAnswer(); 带人设的问答：支持在LLM配置项中设置人设，在LLM问答时系统会自动加上该人设，同时支持以上问答功能（暂不支持GALLERY三方模型）。 import com.huaweicloud.pangu.dev
选择盘古-NLP-N4系列模型时显示，配置最大Token长度。 服务名称 在线服务的名称。 描述 在线服务的简要描述。 订阅提醒 勾选订阅提醒，并添加手机号/邮箱，系统将在训练任务完成或重要事件发生时，发送提醒。 表2 部署实例量与推理单元数关系 模型类型 推理资源 盘古-NLP-N1系列模型 4K版本：
fewShotPromptTemplate.format(inputs); 自定义prompt // 按约定的格式准备prompt文件； // 文档结构和文件名参考提供的系统预置prompts文件 文档结构示例： …… prompts -- default -- documents
properties文件，并根据实际需要配置相应的值。 在环境变量中配置“SDK_CONF_PATH”指向该配置文件： # 建议在业务项目入口处配置 import os os.environ["SDK_CONFIG_PATH"] = "./llm.properties" 完整配置项如下： 配置项中的密码等字段
的服务。 模型效果优秀 经过海量数据训练，盘古大模型在各种自然语言处理任务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
历史对话保留轮数 选择要包含在每个新API请求中的过去消息数。这有助于为新用户查询提供模型上下文。参数设置为10，表示包括5个用户查询和5个系统响应。该参数只涉及多轮对话功能。 体验预置模型文本补全能力 进入“文本补全”页签，选择模型与示例，参数设置为默认参数，在输入框输入问题，单击“生成”，模型将基于问题进行回答。
历史对话保留轮数 选择要包含在每个新API请求中的过去消息数。这有助于为新用户查询提供模型上下文。参数设置为10，表示包括5个用户查询和5个系统响应。该参数只涉及多轮对话功能。 体验预置模型文本补全能力 进入“文本补全”页签，选择模型与示例，参数设置为默认参数，在输入框输入问题，单击“生成”，模型将基于问题进行回答。
llm_config) pangu_llm.ask(messages).answer 带人设的问答：支持在LLM配置项中设置人设，在LLM问答时系统会自动加上该人设，同时支持以上问答功能（暂不支持GALLERY三方模型）。 import sys from pangukitsappdev
大模型的计量单位token指的是什么？ 大模型是否可以自定义人设？ 盘古自然语言大模型的适用场景有哪些？ 大模型的安全性需要从哪些方面展开评估和防护？ 训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面？ 更多 模型训练类 如何调整训练参数，使模型效果最优？ 如何判断训练状态是否正常？ 更多 数据集类 数据量很少，可以微调吗？
的食用鱼类，也是中国传统美食的原料之一。长江中的鱼类多样性体现了其丰富的生态系统，但近年来由于过度捕捞、生境破坏和污染等问题，长江中的许多鱼类种群数量急剧下降，特别是一些特有物种面临濒危。保护长江生态系统和其中的生物多样性已经成为当务之急。", "ppl":
ver添加了一个queryPreprocessor，它的作用为对用户输入的多轮对话进行改写，会将改写后的结果作为工具检索的输入，这里使用了系统内置的ConversationRewriteSkill，它的作用为将多轮对话改写为单轮。二是在创建一个Agent后，调用了setToolR
er添加了一个query_preprocessor，它的作用为对用户输入的多轮对话进行改写，会将改写后的结果作为工具检索的输入，这里使用了系统内置的ConversationRewriteSkill，它的作用为将多轮对话改写为单轮。二是在创建一个Agent后，调用了set_tool
减少计算资源和时间消耗，且依旧可以保持较好的模型性能。 训练模型 选择训练所需要的模型。支持选择“预置模型”或者“我的模型”。 预置模型：系统提供的LLM（大语言）预置模型。 我的模型：经过用户预训练或者微调训练后的模型。 模型详细介绍请参见选择模型与训练方法。 训练参数 指定用于训练模型的超参数。
s/{deploymentId} ; # sdk.llm.pangu.url= 创建代码文件（chat.py），示例如下： import os import sys import gradio as gr from pangukitsappdev.api.llms.llm_config
预期Agent返回reportType为欠税信息体检的Json，呈现给终端用户 session = agent.run_step(session) # 终端用户确认，调用外部系统，进一步确认公司名称和编号，补充信息后，让Agent继续执行 AgentSessionHelper.set_user_feedback(session
oymentId} ; # sdk.llm.pangu.url= 创建代码文件（doc_summary.py），示例如下： import os import gradio as gr import docx import time from pangukitsappdev.skill
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