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监控安全风险 盘古提供基于主机防护服务HSS的资源和操作监控能力,同时支持CTS审计日志,帮助用户监控自身企业账号下的管理操作。用户可以实时掌握服务使用过程中所产生的各类监控指标。 父主题: 安全
用大模型+外挂检索库(如Elastic Search)的方式快速实现问答系统,称为检索增强生成(Retrieval Augmented Generation,RAG)技术方案。检索增强生成方案被大量用在智能问答场景中,也称为检索增强问答,如政务问答场景,行业客服智能问答场景等。
Agent(智能代理) Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Age
Agent(智能代理) Agent(智能代理),用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行,一般包括任务规划、记忆系统、执行系统: 任务规划:将复杂目标任务分解为小的可执行子任务,通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统:通过构建记忆模块去管理历史任务和策略,并让Age
设置候选提示词 用户可以将效果较好的提示词设为候选提示词,并对提示词进行比对查看效果。 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“应用开发 > 提示词工程”,进入提示词工程页面。 在工程任务列表页面,找到所需要操作的工程任务,单击该工程任务操作栏中的“撰写”。 图1 撰写提示词
设置背景及人设 背景: 模型基于简单prompt的生成可能是多范围的各方向发散的,如果您需要进行范围约束,或加强模型对已有信息的理解,可以进行提示:“结合xxx领域的专业知识...理解/生成...”、“你需要联想与xxx相关的关键词、热点信息、行业前沿热点等...生成...”,或
库配置。其中,ToolProvider的作用为根据工具检索的结果组装工具。 上述例子使用了一个简单的InMemoryToolProvider,InMemoryToolProvider的原理为将完整的工具存入内存,再根据工具检索的结果(tool_id)将其从内存中取出。一般来说,T
个参数。其中,ToolProvider的作用为根据工具检索的结果组装工具。 上述例子使用了一个简单的InMemoryToolProvider,InMemoryToolProvider的原理为将完整的工具存入内存,再根据工具检索的结果(toolId)将其从内存中取出。一般来说,To
训练智能客服系统大模型需要考虑哪些方面 根据智能客服场景,建议从以下方面考虑: 根据企业实际服务的场景和积累的数据量,评估是否需要构建行业模型,如电商、金融等。 根据每个客户的金牌客服话术,可以对对话模型进行有监督微调,进一步优化其性能。 根据每个客户的实际对话知识,如帮助文档、
本节介绍REST API请求的组成,并以调用IAM服务的获取用户Token接口说明如何调用API,该API获取用户的Token,Token可以用于调用其他API时鉴权。 您还可以通过这个视频教程了解如何构造请求调用API:https://bbs.huaweicloud.com/videos/102987
如何调用REST API 开通API 构造请求 认证鉴权 返回结果
false; } }); 上述例子中,当满足if判断条件时,会直接终止Agent的执行,且finalAnswer被设置为工具的原始返回值。 父主题: Agent(智能代理)
式输出相比,提供了事件流的封装。消息内容、工具调用等通过不同的事件类型区分。 通过如下接口为Agent添加流式输出的回调: /** * 设置流式接口回调函数 * * @param streamAgentCallback 事件流回调 */ void setStreamCal
()) 上面的例子中,当满足if判断条件时,就会直接终止agent的执行,并且agent的finalAnswer被设置为工具的原始返回值。 父主题: Agent(智能代理)
add_tool(SearchTool()) 静态工具和动态工具的注册方式相同,通过addTool接口进行注册。 通过set_max_iterations可以设置最大迭代次数,控制Agent子规划的最大迭代步数,防止无限制的迭代或出现死循环情况。 Agent使用的模型必须为Pangu-NLP-N2-Agent-L0
到了宋朝。他身处一座繁华的城市,人们穿着古代的服饰,用着他听不懂的语言交谈。他意识到自己真的穿越了。李晓在宋朝的生活充满了挑战。他必须学习如何使用新的语言,适应新的生活方式。他开始学习宋朝的礼仪,尝试理解这个时代的文化。在宋朝,李晓遇到了许多有趣的人。他遇到了一位名叫赵敏拿来的小
学习率设置得过大,使得模型在最优解附近震荡,甚至跳过最优解,导致无法收敛。您可以尝试提升数据质量或者减小学习率的方式来解决。 图3 异常的Loss曲线:上升 Loss曲线平缓,保持高位:Loss保持平缓且保持高位不下降的原因可能是由于目标任务的难度较大,或者模型的学习率设置得过小
用户已经提供了公司名称"方欣科技有限公司",并指定了时间范围为今年1月。我将设置"report_type"为"经营异常风险检测",并将"skssqq"设置为"2024-01-01","skssqz"设置为"2024-01-31"。现在,我将调用工具。 行动:使用工具[risk_detection]
盘古大模型支持通过对接内容审核,实现拦截大模型输入、输出的有害信息,保障模型调用安全。用户在开通API后,可依据需求选择是否开通、启用内容审核。 父主题: 如何调用REST API
到并复制“X-Subject-Token”参数对应的值,该值即为需要获取的Token。 图4 获取Token 您还可以通过这个视频教程了解如何使用Token认证:https://bbs.huaweicloud.com/videos/101333 。 AK/SK认证 AK/SK签名