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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： 写作示例
选择模型与训练方法 NLP大模型 NLP大模型主要用于处理和理解人类语言，能够实现对话问答、文案生成和阅读理解等任务，并具备逻辑推理、代码生成以及插件调用等高阶能力。 NLP大模型提供了基模型和功能模型两种类型： 基模型：已经在大量数据上进行了预训练，学习并理解了各种复杂特征和模
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互。可以直接创建一个工具，或者从搜索框中选择已经创建好的工具。 知识库 通过知识库提升AI助手在特定领域问题的回答效果。 高级配置 工具召回策略
交互的语言，用于指示模型生成所需的内容。 思维链 思维链 （Chain-of-Thought）是一种模拟人类解决问题的方法，通过一系列自然语言形式的推理过程，从输入问题开始，逐步推导至最终输出结论。 Self-instruct Self-instruct是一种将预训练语言模型与指
主账号（最终租户）默认拥有系统管理员权限，支持给子账号分配角色。 角色包括：推理服务API调用人员、模型开发人员、运营人员、Prompt工程人员、系统管理员。 图9 设置用户角色 表2 角色和功能关系 功能 推理服务API调用人员 模型开发人员 运营人员 Prompt工程人员 系统管理员 总览
全陌生的地方。李晓发现自己穿越到了宋朝。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
中，n-gram指的是一个句子中连续的n个单词片段。BLEU-4 的数值越高，表明模型性能越好。 困惑度指标介绍 困惑度用来衡量大语言模型预测一个语言样本的能力。数值越低，准确率越高，表明模型性能越好。 父主题： 训练盘古大模型
API进行的封装，通过该SDK可以处理用户的输入，生成模型的回复，从而实现自然流畅的对话体验。 表1 推理SDK清单 SDK分类 SDK功能 支持语言 使用场景 推理SDK 对话问答（多轮对话）（/chat/completions） Java、Python、Go、.NET、NodeJs
值越高，表明模型性能越好。 BLEU-4 模型生成结果和实际句子的加权平均精确率，数值越高，表明模型性能越好。 困惑度 用来衡量大语言模型预测一个语言样本的能力，数值越低，准确率也就越高，表明模型性能越好。 指标适用的任务场景 任务答案是相对比较确定的，例如固定答案的问答任务、N
中输入问题，模型就会返回对应的答案内容，具体参数信息见表1。 图1 体验预置模型功能 表1 能力调测参数信息表 参数名称 描述 温度 控制语言模型输出的随机性与创造性。温度设置越低，输出更可预测；温度设置越高，输出种类更多，更不可预测。 核采样 控制生成文本多样性和质量。 最大口令限制
中输入问题，模型就会返回对应的答案内容，具体参数信息见表1。 图1 体验预置模型功能 表1 能力调测参数信息表 参数名称 描述 温度 控制语言模型输出的随机性与创造性。温度设置越低，输出更可预测；温度设置越高，输出种类更多，更不可预测。 核采样 控制生成文本多样性和质量。 最大口令限制
perature越高，如0.9，适合完成创造性的任务。 temperature参数可以影响语言模型输出的质量和多样性，但也不是唯一的因素。还有其他一些参数，如top_p参数也可以用来调整语言模型的行为和偏好，但不建议同时更改这两个参数。 最小值：0 最大值：1 缺省值：N1模型为0
理解是同一个key。 恰当的表述 可以尝试从英语的逻辑去设计提示词。 最好是主谓宾结构完整的句子，少用缩写和特殊句式。 应使用常见的词汇和语言表达方式，避免使用生僻单词和复杂的句式，防止机器理解偏差。 多用肯定句，少用否定句，比如“你不能A -> 你必须保证^A”，“你不能生成重复的问题
AK/SK认证：通过AK（Access Key ID）/SK（Secret Access Key）加密调用请求。 Token认证 Token在计算机系统中代表令牌（临时）的意思，拥有Token就代表拥有某种权限。Token认证就是在调用API的时候将Token加到请求消息头，从而通过身份认证，获得操作API的权限。
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：
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：
模型参数，而提示工程不涉及模型训练，仅通过提示词的优化来达到提升模型输出效果的目标。 什么是好的提示词 好的提示词内容明确且具体，能够指导语言模型稳定输出有效、无害的文本，帮助业务高效完成任务和达成任务目标。 父主题： 提示词写作实践
认证用的ak和sk硬编码到代码中或者明文存储都有很大的安全风险，建议在配置文件或者环境变量中密文存放，使用时解密，确保安全。 大语言模型 华为云盘古大模型 是，且至少选择一个大语言模型 sdk.llm.pangu.url 盘古大模型API调用URL。 完整URL格式示例为：https://{e
创建数据集时，可以指定数据文件或者数据文件所在的文件夹。 评测数据集 创建数据集时，可以指定数据文件或者数据文件所在的文件夹。 基本信息 填写数据集名称与描述，选择行业、语言和数据标签。 图9 填写基本信息 参数填选完成后，单击“立即创建”。 创建好的数据集将显示在数据集列表中。 父主题： 准备盘古大模型训练数据集
数据清洗”，单击界面右上角“创建任务”。 图1 数据清洗 依据需要清洗的数据类型，选择对应的数据集和数据集版本，输出路径，设置名称、描述等信息为可选项。 输出路径默认为系统生成，您也可以自定义输出路径，当前支持覆盖和追加两种方式。 覆盖：清洗后数据覆盖和替换原有数据集内容。 追加：清洗后数据增加到原有数据集路径下。
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