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二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。
二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。
可以通过比较不同时间段的数据，如日活和月活，来了解店铺的经营趋势和变化。 还可以根据这些指标对店铺的经营策略进行调整和优化，以提高销售收入和盈利能力。 父主题： 指标模板库介绍
创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。
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。
可以通过比较近7天和总数的数据来了解用户的增长趋势。 可以通过比较平均访问时长和人均浏览页面数的数据来了解用户的使用习惯，比如用户是否喜欢浏览更多的页面，是否喜欢花更长的时间在网站或APP上等。
二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。
二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。
表1 结束节点参数说明 参数 说明 选择回答模式 由Agent生成回答：Agent绑定了大模型时，由大模型对工作流的输出进行总结，生成自然语言回答。 使用设定内容直接回答（对象或数组类型）：该模式仅单Agent工作流模式或工作流选择精确模式时生效。
并利用模型来预测数据的趋势走向。当实际值和预测值相差过大，认为异常。 上限 当算法类型选择固定阈值时，需要设置上限。 下限 当算法类型选择固定阈值时，需要设置下限。 预估维度数 当算法类型选择固定阈值时，可以预估维度数量。
工作流 任务流程的细化分解是一种有效策略，能够简化系统架构，并降低对大语言模型能力的过度依赖。通过将繁复的工作拆解为一系列独立节点，不仅增强了复杂任务处理的效率，还在很大程度上提升了整个系统的透明度、鲁棒性和错误容忍度。
枚举值：VECTOR_RAG（向量RAG，是一种结合了向量化和大语言模型的RAG技术）、GRAPH_RAG（知识图谱RAG，是一种结合了知识图谱和大语言模型的RAG技术）。 默认取值： VECTOR_RAG。
EN/简体：可切换语言。 2 个人账号信息管理 审计日志：可查看登录账号在运维中心的所有操作日志，产品管理员可查看对应产品的所有操作日志。 我的信息：可以查看个人信息和已拥有的权限，也可以进行权限申请。 文档中心：可进入查看运维中心文档帮助。
并利用模型来预测数据的趋势走向。当实际值和预测值相差过大，认为异常。 上限 当算法类型选择固定阈值时，需要设置上限。 下限 当算法类型选择固定阈值时，需要设置下限。 预估维度数 当算法类型选择固定阈值时，可以预估维度数量。
执行语言 当前仅支持Python3.9，即运行函数的环境，请查看Python函数开发指南。 编辑源码 在源码编辑区，编写函数内部的代码运行逻辑，如图1所示，图中各模块说明如下： ①：导入模块，是Python标准库中的模块，无需修改。 ②：用户自定义导入模块。
硬盘使用分析：检查数据库文件的大小和增长趋势，以及磁盘空间的使用情况，识别是否存在磁盘空间不足或文件增长过快的问题。 日志分析：分析MySQL的错误日志、慢查询日志和查询日志，以便快速发现和解决潜在的问题。
硬盘使用分析：检查数据库文件的大小和增长趋势，以及磁盘空间的使用情况，识别是否存在磁盘空间不足或文件增长过快的问题。 日志分析：分析MySQL的错误日志、慢查询日志和查询日志，以便快速发现和解决潜在的问题。
VectorRAG：向量RAG，是一种结合了向量化和大语言模型的RAG技术。VectorRAG将非结构化的数据转化为结构化的向量空间，利用向量库实现高效的信息检索。 GraphRAG：知识图谱RAG，是一种结合了知识图谱和大语言模型的RAG技术。
VectorRAG：向量RAG，是一种结合了向量化和大语言模型的RAG技术。VectorRAG将非结构化的数据转化为结构化的向量空间，利用向量库实现高效的信息检索。 GraphRAG：知识图谱RAG，是一种结合了知识图谱和大语言模型的RAG技术。
开发人员需要根据需求分析和设计文档，使用编程语言和开发工具编写程序代码，然后进行测试和调试，最终交付使用，详细指导请参见《开发指南》。 提交代码到代码仓。在本地完成业务代码和IaC脚本后，需要提交代码文件至代码仓库，详细指导请参见提交代码到代码托管仓库。 代码安全检视。
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