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String customSystemPrompt = "你是财务报销助手。当需要用户反馈信息时,尽可能提示用户名称等原始信息。今天的日期是" + new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日").format(new Date()); final LLMConfig
llmModuleConfig( LLMModuleConfig.builder().systemPrompt("今天的日期为2024.7.30").moduleVersion("N2_agent_v2").build()) .build());
文件类型为CSV:每一行代表一个问答对,确保每个问题和答案的数据都以逗号分隔,每行的数据完整且格式正确,文件中每个字段或列都应有适当的数据类型,例如文本、数值、日期等。每一段需要准确完整的语义,符合主流价值观,并且文本中不能存在异常字符、分行异常等影响模型训练的问题。问题和答案需要匹配,且不能有空值。
获取token消耗规则 了解Token消耗规则对于模型训练至关重要。掌握从字符到Token的转换规律可以优化数据预处理过程并有效控制训练成本。每个Token代表模型处理和生成文本的基本单位,它可以是一个单词、字符或字符的片段。模型的输入和输出都会被转换成Tokens,并根据模型的
实例化Tool Tool分为StaticTool(静态工具)和DynamicTool(动态工具)两类。静态工具需要开发者事先定义好,即在编译期定义与实例化。对于动态工具,开发者可以在系统运行时动态构建,即在运行态定义与实例化。 StaticTool(静态工具) 静态工具可以通过注
"instructions": "你是一个会议室预定助手,可以帮助员工预定会议室", "additional_instructions": "当前的日期为2024-1-25" } } 图8 填写请求Body 查看请求调用结果。 单击“Send”发送请求,请求调用成功后,查看返回结果。 响应示例代码:
customSystemPrompt = "你是财务报销助手。当需要用户反馈信息时,尽可能提示用户名称,手机号码等原始信息。今天的日期是" + new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日").format(new Date()); final
基于NL2JSON助力金融精细化运营 场景介绍 在金融场景中,客户日常业务依赖大量报表数据来支持精细化运营,但手工定制开发往往耗费大量人力。因此,希望借助大模型消除语义歧义性,识别用户查询意图,并直接生成支持下游操作的结构化JSON信息。大模型的NL2JSON能力可以从自然语言输
MeetingAgent() { final String customSystemPrompt = "你是一个会议室预定助手,今天的日期是" + new SimpleDateFormat("yyyy年MM月dd日").format(new Date()); final