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提示词工程 什么是提示词工程 获取提示词模板 撰写提示词 横向比较提示词效果 批量评估提示词效果 发布提示词
台。平台提供了包括盘古大模型在内的多种大模型服务，支持大模型的定制开发，并提供覆盖全生命周期的大模型工具链。 盘古大模型为开发者提供了一种简单高效的方式来开发和部署大模型。通过数据工程、模型开发和应用开发等功能套件，帮助开发者充分发挥盘古大模型的强大功能。企业可根据自身需求选择合
参考IAM帮助文档，获取账号相关信息：https://support.huaweicloud.com/api-identitycenter/iic_04_0032.html。 sdk.llm.pangu.model-version Agent模型版本号 根据使用模型可选N2_agent_v2、N3_agent_v2。
用于对AI助手进行任务规划、工具选择和生成回复。 模型版本 选择与“嵌入模型”对应的版本。例如，嵌入模型为N2系列，则模型版本也为N2。 工具配置 网页搜索 开启网页搜索后，可以通过调用web搜索来解决模型对于事实类问题回答不好的现象。 添加一个工具 用于拓展AI助手功能，使其能够与外部系统进行交
据保护技术说明：https://support.huaweicloud.com/productdesc-obs/obs_03_0375.html 父主题： 安全
是否支持拆分（划分训练集/验证集） 自监督训练数据 TXT、JSONL、PDF、WORD、HTML 编码格式为UTF-8。 #TXT格式，一行对应1条JSON #PDF、WORD、HTML只需上传对应的文档，文档内容为文本 #JSONL {"text":"《活着》，是中国著名作家
将愈加显著。 当然，如果您的可用数据很少，也可以采取一些方法来扩充您的数据，从而满足微调要求，比如： 数据增强：在传统机器学习中，可以通过简单的重复上采样方式来扩充数据，但该方法不适用于大模型微调的场景，这将导致模型的过拟合。因此可以通过一些规则来扩充数据，比如：同义词替换、语法
通过大模型搭建Agent应用，并结合多种工具，实现对话问答、规划推理和逻辑判断功能。 AI助手 应用开发SDK - 通过应用开发SDK提供的大模型调用、提示词模板、记忆、技能、智能代理等功能模块，快速开发大模型应用。 盘古应用开发SDK
色。用户可以通过提示工程提高语言模型的安全性，也可以通过专业领域知识和外部工具赋能语言模型，增强其能力。 Prompt基本要素 您可以通过简单的提示词获得大量结果，但结果的质量与您提供的信息数量和完善度有关。一个提示词可以包含您传递到模型的指令或问题等信息，也可以包含其他种类的信
CSS插件模式（内部已集成Embedding， 支持多字段组合向量检索）。 CSS插件模式，需要提前手工创建索引（因索引中需要指定embdding/rank模型，SDK不能简单自动创建）。 CSS插件模式，不支持clear删除索引接口（索引外部创建，应由外部删除）。 vector_store_config =
来源二：基于人工泛化的真实业务场景数据。 来源三：基于简单规则槽位泛化的真实业务场景数据。示例如下： 原始问题： 科技行业公司的平均利润和市值是多少？ 识别原始问题中的槽位： 科技行业公司的[metric]利润和市值是多少？ 采用简单的逻辑规则进行替换，获取更多数据。此处将[metr
t保持固定和保证数据多样性，二者并不冲突。 当然，如果您的数据质量较差，也可以采取一些方法来提升数据质量，比如： 数据清洗：您可以通过一些简单基础的规则逻辑来过滤异常数据，比如，去空、去重、字符串过滤等。同时，您也可以采用PPL（困惑度），或训练一个二分类模型等方式过滤脏数据。
CSS插件模式（内部已集成Embedding， 支持多字段组合向量检索）。 CSS插件模式需要提前手工创建索引（因索引中需要指定embdding/rank模型，SDK不能简单自动创建）。 import com.huaweicloud.pangu.dev.sdk.api.embedings.Embeddings;
一个ToolProvider，一个向量数据库配置。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（t
定义一个ToolRetriever包含ToolProvider和向量数据库配置2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（t
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