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获取数据清洗模板 在清洗数据时，用户可以通过组合不同的数据清洗算子来实现数据清洗功能。平台提供了多种数据清洗模板，用户可以直接套用这些模板进行数据清洗。 数据清洗模板获取方式如下： 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“数据工程 > 数据清洗”，进入“清洗模板”页面，在该页面查看预置的数据清洗模板。
获取提示词模板 平台提供了多种任务场景的提示词模板，可以帮助用户更好地利用大模型的能力，引导模型生成更准确且更具针对性的输出，从而提高模型在特定任务上的性能。在创建提示词工程前，可以先使用预置的提示词模板，或基于提示词模板进行改造，如果提示词模板满足不了使用需求，可再单独创建。 提示词模板可以在平台“应用开发
Prompt（提示词模板） 提示词模板模块提供模板格式化、自定义配置管理功能。 模板格式化 from langchain import PromptTemplate from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev
Prompt（提示词模板） 提示词模板模块提供模板格式化、自定义配置、few-shot管理功能。 模板格式化 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.template.KV; import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk
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解的方式新增，在run接口中实现工具的功能，例如：
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；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） 静态工具可以通过继承Tool的方式新增，在_run接口中实现工具的功能，例如：
基础问答 提供简单的对话实现。 初始化 from pangukitsappdev.api.llms.factory import LLMs from pangukitsappdev.api.skill.base import SimpleSkill from langchain.prompts
移除文本中表情符，如✅。 去除网页标签 移除文本中网页标签符号。 去除特殊字符 移除文本中特殊符号，如● █ ◆ ◪ ► ® ©。 统一空格 将文本中不同的unicode空格比如U+00A0、U+200A，统一替换成通用空格。 去除乱码 移除去除乱码和无意义的字符。 html转义符反转 将文本
add_tool(ReverseTool()) agent.add_tool(AddTool()) agent.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Agen
dx-dl/50rc1/dluserguide/clusterscheduling/dlug_scheduling_02_000001.html 父主题： 部署为边缘服务
启用盘古大模型搜索增强能力 大模型在训练时使用的是静态的文本数据集，这些数据集通常是包含了截止到某一时间点的所有数据。因此，对于该时间点之后的信息，大模型可能无法提供。 通过将大模型与盘古搜索结合，可以有效解决数据的时效性问题。当用户提出问题时，模型先通过搜索引擎获取最新的信息，
盘古应用开发SDK简介 应用开发SDK概述 应用开发SDK针对大模型应用开发场景，对大语言模型进行封装，提供了提示词模板、记忆、技能、智能代理等功能模块，简化用户的开发工作，帮助用户快速开发一个大模型应用。当前应用开发SDK支持如下语言： Java Python 开发环境要求 华
在工程任务列表页面，找到所需要操作的工程任务，单击该工程名称，跳转工程任务下候选提示词页面。 图1 提示词工程 勾选所需的提示词，并单击“保存到模板库”。 图2 保存提示词到模板库 进入“应用开发 > 提示词管理 > 我的提示词”页面，查看发布的提示词。 图3 我的提示词 父主题： 提示词工程
算子编排。 图4 增加并显示备注信息 对于搭建满意的清洗流程，可以“发布模板”，后续重复使用。发布后的模板，可以在“模板”页签查看，也可以返回数据清洗列表，在“清洗模板 > 我的模板”中查看。 图5 发布模板 清洗流程搭建完成后，单击界面右上角“完成创建”。 单击清洗任务列表操作栏中的“启动”，启动清洗任务。
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
agent.addTool(new AddTool()); agent.addTool(new 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setMaxIterations可以设置最大迭代次数，控制Agent子
IAM帮助文档： https://support.huaweicloud.com/api-identitycenter/iic_04_0032.html 模型API调用文档中完整url。 格式示例为：https://{endpoint}/v1/{project_id}/deploymen
结的一些技巧和方法更为适合基于盘古大模型的提示工程。 本文的方法论及技巧部分使用了较为简单的任务作为示例，以便简明易懂地说明这些技巧在提示工程中的应用。随着模型的进化和理解能力的提升，尽管在简单任务中模糊的指示也会取得较好的效果，但对于规则越复杂的任务，越需要应用这些技巧来输出一个逻辑自洽、清晰明了的指令。
来源一：互联网开源数据集，如政府网站网页、政府在线问答公开数据、政务百科等。 来源二：特定的私域数据，针对于具体场景和项目需求，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
标任务数据混合，使用微调的方式让模型学习。 这里提供了一些将无监督数据转换为有监督数据的方案，供您参考： 基于规则构建：您可以通过采用一些简单的规则来构建有监督数据。比如： 表1 采用规则将无监督数据构建为有监督数据的常用方法 规则场景 说明 文本生成：根据标题、关键词、简介生成段落。
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