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Agent开发平台为开发者提供了一个全面的工具集，帮助您高效地开发、优化和部署应用智能体。无论您是新手还是有经验的开发者，都能通过平台提供的提示词工程、插件扩展、灵活的工作流设计和全链路调测功能，快速实现智能体应用的开发与落地，加速行业AI应用的创新与应用。 对于零码开发者（无代码开发经验的用户）：
功能总览 功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、配比和管理等功能。 该工具链能够高效收集和处
PI接口，确保用户能够方便地将模型嵌入到自己的应用中，实现智能对话、文本生成等功能。 父主题： 产品功能
了导入和导出功能，支持用户将其他局点的盘古大模型迁移到本地局点，这使得模型资产在不同局点间的共享和管理变得更加灵活高效。 通过统一管理空间资产，平台不仅帮助用户高效组织和利用资源，还保障了资产的安全性、一致性与灵活性。这些功能的结合，确保了平台上资源的高效利用与智能配置，为用户提供了更为便捷的开发和管理体验。
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。 下面将以一个具体的政务问答助手为例进行说明。该场景通过收集政务问答数据和相关政务问答文档，基于检索增强问答框架，构建了一个智能化的政务问答助手。 图1 政务问答智能助手整体框架 上图给
产品功能 空间管理 数据工程 模型开发 Agent开发
ModelArts Studio大模型开发平台提供了全面的数据工程功能，支持从数据源导入到数据质量控制的全流程管理。该模块涵盖数据获取、加工、标注、评估和发布等关键环节，帮助用户高效构建高质量的训练数据集，推动AI应用的成功落地。具体功能如下： 数据获取：用户可以轻松将多种类型的数据导入ModelArts
使用盘古预置NLP大模型进行文本对话 场景描述 此示例演示了如何使用盘古能力调测功能与盘古NLP大模型进行对话问答。您将学习如何通过调试模型超参数，实现智能化对话问答功能。 准备工作 请确保您有预置的NLP大模型，并已完成模型的部署操作，详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 >
Agent开发平台概述 Agent开发平台简介 Agent开发平台是基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。无论开发者是否拥有大模型应用的编程经验，都可以通过Agent平台快速创建各种类型的智能体。Agent开发平台旨在帮助开发者高效低成本的构建AI应用，加速领域和行业AI应用的落地。
训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 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、案
调用盘古NLP大模型API实现文本对话 场景描述 此示例演示了如何调用盘古NLP大模型API实现文本对话功能。您将学习如何通过API接口发送请求，传递对话输入，并接收模型生成的智能回复。通过这一过程，您可以快速集成NLP对话功能，使应用具备自然流畅的交互能力。 准备工作 调用盘古NLP大模型API实现文本
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
应用场景 客服 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级，提升智能客服的效果。企业原智能客服系统仅支持回复基础的FAQ，无语义泛化能力，意图理解能力弱，转人工频率极高。面对活动等时效性场景，智能客服无回答能力。提高服务效率：大模型智能客服可以7x24小时不间断服务，相较于人工客服
理解等基础功能外，盘古NLP大模型还具备模型调用等高级特性，可在智能客服、创意营销等多个典型场景中，提供强大的AI技术支持。 ModelArts Studio大模型开发平台为用户提供了多种规格的NLP大模型，以满足不同场景和需求。不同模型在处理上下文token长度和功能上有所差异
云审计服务（Cloud Trace Service，CTS）是华为云安全解决方案中专业的日志审计服务，提供对各种云资源操作记录的收集、存储和查询功能，可用于支撑安全分析、合规审计、资源跟踪和问题定位等常见应用场景。 用户开通云审计服务并创建、配置追踪器后，CTS可记录用户使用盘古的管理事件和数据事件用于审计。
区域中期海洋智能预测模型选择建议： 科学计算大模型的中期海洋智能预测模型，可以对未来一段时间海洋要素进行预测。可为海上防灾减灾，指导合理开发和保护渔业等方面有着重要作用。区域中期海洋智能预测模型当前主要包括区域海洋要素模型，信息见表3。 表3 区域中期海洋智能预测模型信息 模型
括海洋气象数据。 海洋气象数据通常来源于气象再分析。气象再分析是通过现代气象模型和数据同化技术，重新处理历史观测数据，生成高质量的气象记录。这些数据既可以覆盖全球范围，也可以针对特定区域，旨在提供完整、一致且高精度的气象数据。 再分析数据为二进制格式，具体格式要求详见表1。 表1
了解 了解盘古大模型的概念、优势、应用场景以及模型能力与规格，您将更全面地掌握其强大功能，助力您在不同领域实现创新，加速业务智能化升级。 产品介绍 什么是盘古大模型 产品优势 应用场景 产品功能 模型能力与规格 基础知识 03 入门 通过快速入门引导，您将快速熟悉平台的核心能力，
0.88 1.24 针对Token转换比，平台提供了Token计算器功能，可以根据您输入的文本计算Token数量，您可以通过以下方式使用该功能： 在左侧导航栏选择“能力调测”，单击右下角“Token计算器”使用该功能。 使用API调用Token计算器，详见《API参考》“API >
配置开场白和推荐问题 配置开场白和推荐问题的步骤如下： 在“高级配置 > 开场白和推荐问题”中，可输入自定义开场白，也可单击“智能添加”。 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
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