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字母（A-Z或a-z） 数字（0-9） 特殊字符：_ 说明： 用户自定义输出参数名称不允许与内置输出参数rawOutput同名。大模型组件有一个内置输出参数rawOutput，代表该组件未经解析的原始输出，与大模型组件相连的后序组件可以直接引用该输出。 类型 输出参数的类型，当前可选类型只有String。
Agent开发平台。 单击左侧导航栏“工作台”，在“工作流”页签中，鼠标右键单击工作流，进行工作流的复制、复制ID、删除。 父主题： 创建与管理工作流
应用提示词生成面试题目 应用场景说明：将面试者的简历信息输入给大模型，基于简历生成面试问题，用于辅助人工面试或实现自动化面试。 父主题： 提示词应用示例
西南-贵阳一 使用能力调测与盘古NLP大模型进行对话问答 应用百宝箱 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI应用集，用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用，轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 支持区域： 西南-贵阳一 体验盘古驱动的应用百宝箱
已添加插件 步骤4：配置对话体验 应用支持配置对话体验功能，该功能可以提升用户与应用之间的互动质量和个性化体验，包括开场白、推荐问题。 开场白：开场白是用户与应用进行首次交互时，应用主动向用户展示的一段内容。 推荐问题：推荐问题是用户首次与应用互动时，应用主动展示的一些问题或话题建议。
在Agent开发平台，单击左侧导航栏“应用百宝箱”按钮，在“应用市场 > 通用”页签，单击“创意活动方案生成”进入该应用。 图1 “创意活动方案生成”应用 如图2，在应用页面，输入所需的活动主题与活动描述，单击“创作”。 图2 活动主题与描述 该预置应用将根据所输入的主题与描述，在“结果生成”中生成相应的创意活动方案。
在推荐问中单击“添加”，可增加推荐问数量。添加后可在右侧“预览调试”中查看相应效果。 最多可以添加3个推荐问。 图1 预览调试查看开场白与推荐问效果 父主题： 手工编排Agent应用
图1 添加知识 上传完成后，单击“确定”。 在“高级配置”中，可查看上传成功的知识文件。 图2 知识上传成功 父主题： 手工编排Agent应用
、核心技能、执行步骤。Agent会根据LLM对提示词的理解，来选择使用插件或知识库，响应用户问题。因此，一个好的提示词可以让LLM更好的理解并执行任务，Agent效果与提示词息息相关。 在应用详情页面的“Prompt builder”模块中，需要填入prompt指令，单击“示例”
Studio大模型开发平台为用户提供的一站式数据处理与管理功能，旨在通过系统化的数据获取、加工、标注、评估和发布等过程，确保数据能够高效、准确地为大模型的训练提供支持，帮助用户高效管理和处理数据，提升数据质量和处理效率，为大模型开发提供坚实的数据基础。 数据工程所包含的具体功能如下： 数据获
应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明：智能客服系统中，大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题，并返回标题内容，系统根据匹配标题调出该FAQ问答对，来解答客户疑问。 父主题： 提示词应用示例
步推导至最终输出结论。 Self-instruct Self-instruct是一种将预训练语言模型与指令对齐的方法，允许模型自主生成数据，而不需要大量的人工标注。 父主题： 基础知识
和管理数据集，其操作流程见图1、表1。这种全面的数据准备机制，确保了数据质量的可靠性，为各类模型开发奠定了坚实的基础。 图1 数据集准备与处理流程图 表1 数据集准备与处理流程表 流程 子流程 说明 导入数据至盘古平台 创建原始数据集 数据集是指用于模型训练或评测的一组相关数据样
身份认证与访问控制 用户可以通过调用REST网络的API来访问盘古大模型服务，有以下两种调用方式： Token认证：通过Token认证调用请求。 AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。经过认证的请求总是需要
模型训练的要求。通过平台提供的数据发布功能，用户能够根据具体任务需求，灵活选择和定制数据发布格式，保证数据的兼容性与一致性，从而为后续的模型训练和应用部署奠定坚实基础。 支持数据发布的数据集类型 ModelArts Studio大模型开发平台支持发布操作的数据集类型如下： 文本类数据集，详见发布文本类数据集。
项目需求，收集相关的文本数据。比如通过与当地政府的政数局进行合作，获取政府部门提供的内部脱敏数据等。相关的数据格式包括但不限于：在线网页、离线word文档、离线txt文件、离线excel表格、离线PDF文件、扫描版word文档、扫描版PDF文件等。 微调数据要求： 数据格式样例：
科学计算大模型训练流程与选择建议 科学计算大模型训练流程介绍 科学计算大模型主要用于。 科学计算大模型的训练主要分为两个阶段：预训练与微调。 预训练阶段：预训练是模型学习基础知识的过程，基于大规模通用数据集进行。例如，在区域海洋要素预测中，可以重新定义深海变量、海表变量，调整深度
您可以根据实际需求选择最合适的模型进行开发和应用。 表1 盘古科学计算大模型规格 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pangu-AI4S-Ocean_24h-20241030 此版本在Studio上首次发布，用于海洋基础要素预测，支持在线推理、能力调测特性，可以Snt
Engineering）是一个较新的学科，应用于开发和优化提示词（Prompt），帮助用户有效地将大语言模型用于各种应用场景和研究领域。掌握提示词工程相关技能将有助于用户更好地了解大语言模型的能力和局限性。 提示词工程不仅是关于设计和研发提示词，它包含了与大语言模型交互和研发的各种技能和技
能。通过高效推理性能和跨平台迁移工具，保障模型在不同环境中的稳定、高效应用。 应用开发工具链：应用开发工具链是盘古大模型平台的重要模块，支持提示词工程、Agent应用开发与丰富的开发SDK，显著加速大模型应用的开发流程，帮助企业快速应对复杂业务需求。 预置模型使用流程 ModelArts
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