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、执行任务等。 LLM 大语言模型（Large Language Model，简称LLM）是通过深度学习技术训练的人工智能模型，具备理解、生成和处理人类语言的能力。 技能 技能是在自动化和人工智能领域的应用程序。能够自动地执行一些任务或提供一些服务，如客户服务、数据分析、信息传输、智能助手、自动回复等。
告警的通知在所有的告警处理的链路结束以后才会发生。告警处理模块会根据上报告警的上下文获取告警的值班配置，值班配置由业务预置。配置对应的责任人，当告警生成时，通过WeLink、短信或电话形式，快速通知责任人。 新建语音值班配置前需要先新增模板。模板是产品级共享，模板列表展示所选服务所属产品下的所有模板配置。
AppStage开发中心知识库是面向开发团队的知识管理系统，支持知识全生命周期管理，帮助您完成智能、安全的知识作业，提供层级式的目录树、多人在线协同编辑等功能。 目前此功能仅支持白名单用户通过提交工单申请使用。详细操作请参考提交工单。 前提条件 已获取项目经理、开发人员或测试人员角色权限，权限申请方法请参见申请权限。
策略的安全分组。当服务器加入到隔离域后，即受到这些访问规则的保护。访问规则继承自选定的安全区域（安全域），并根据租户声明的服务依赖关系自动生成。 图1 ENS与原有模式差异 隔离域内部是在虚机子网或者容器网段上加安全域包装在一起的，当建立了隔离域后，业务层只感知隔离域与隔离域之间的互通关系。
链接及分享码查看此屏幕。 token：发布时，自动生成Token，复制分享链接及Token。发布后，通过Token校验获取新的访问链接，使用新的访问链接查看此屏幕。Token校验方法请参考“Token校验”。 当屏幕中存在非在线构建的卡片，屏幕不能分享。 Token校验 客户端在使用Token校验的流程如下。
单击“下载SDK”，进入下载SDK页面。 在“操作流程”区域，单击“下载SDK”，可获取完整的AI原生应用开发套件。 生成SDK包的SHA256哈希值，用于校验SDK完整性。生成方法如下： Windows系统SHA256哈希值生成方法 执行Windows+R，唤起任务调用，输入cmd打开命令行调用窗口。 执行certutil
计费项说明 适用的计费模式 计费公式 ChatGLM3-6B大模型服务API在线调用 根据实际输入和输出tokens总量计费，平台提供算力支持。 按需计费 千tokens * 每千tokens单价 大模型微调服务API在线调用-SFT局部调优 根据实际输入和输出tokens总量计费，平台提供算力支持。
图片质量 选择标准或高清。 选择图片尺寸 可选512*512、1024*1024。 选择图片数量 设置生成图片的数量，可选数量为1~10。 单击“生成图片”，在右侧“效果预览”区域即可收到生成的图片。 调测图像理解类型模型，具体操作如下： 在“模型类型”下选择“图像理解”并配置以下参数。
M3-6B服务、大模型调优服务API在线调用。 套餐包单价+按需计费（ChatGLM3-6B服务、大模型调优服务API在线调用） 知识库容量：50GB 智能应用运行时引擎（20实例）：2个 ChatGLM3-6B服务、大模型调优服务API在线调用根据实际输入和输出tokens总量计费，计费规则请参考按需计费
、执行任务等。 LLM 大语言模型（Large Language Model，简称LLM）是通过深度学习技术训练的人工智能模型，具备理解、生成和处理人类语言的能力。 技能 技能是在自动化和人工智能领域的应用程序。能够自动地执行一些任务或提供一些服务，如客户服务、数据分析、信息传输、智能助手、自动回复等。
下单次数日活 统计周期内，用户行为触发订单系统生成订单的次数。 下单次数月活 统计周期内，用户行为触发订单系统生成订单的次数。 下单用户数日活 统计周期内，用户行为触发订单系统生成订单的用户数。 下单用户数月活 统计周期内，用户行为触发订单系统生成订单的用户数。 支付完成次数日活 统计周期内，用户完成支付的次数。
仅适用于使用“上传卡片”方式新建的卡片。 编辑卡片 卡片形式：在需要编辑的卡片上，单击“编辑”。 列表形式：在对应的“操作”列下，单击“编辑”。 说明： 适用于使用“在线构建”、“模板构建”方式新建的卡片。 查看卡片详情 卡片形式：单击“更多 > 详情”，可以查看卡片详情。 列表形式：在对应的“版本号”列下，单击版本号。
产品运营人员能直观查看关键数据，分析产品运营过程中取得的成效和潜在问题。 数据模型 运营中心提供数据建模能力，运营人员可以新建实时数据模型和离线数据模型，也可以通过逆向数据库生成数据模型。通过提供多表关联建模整合表能力，一个数据模型可以映射多个数据表数据。 指标管理 运营中心提供指标自定义灵活配置能力，可以配置普通
您也可以仅输入“想要的Agent”信息，系统会根据Agent的功能、用途等描述智能生成Agent名称。 单击“生成”，系统将智能生成Agent配置及Agent。 方式二：配置Agent相关参数信息，生成Agent，具体操作如下： 关闭“Agent生成”对话框，在“创建Agent”页面左上角选择“LLM模式
对于标注中的output，还可执行以下操作： 单击output所在行右侧的“自动生成”，由平台内置的模型自动生成当前行的output信息。 单击output所在行右侧的“重新生成”，由平台内置的模型重新生成当前行的output信息。 单击output所在行右侧的“删除”，可删除当前行的output信息。
新建及管理我的卡片 新建卡片分类为卡片分组 使用在线构建方式新建卡片 使用模板构建方式新建卡片 使用离线构建方式新建卡片 管理我的卡片 父主题： 在运营中心自定义运营看板
手工或定时执行流水线时默认使用的分支。 别名 输入别名，则会生成该仓库对应的相关系统参数（可在参数设置页面查看），否则不会生成。 用户选择码云流水线源时，如果设置了仓库别名，则会在系统预定义参数页面生成该仓库对应的系统参数，否则不生成。 描述 对流水线的描述。 GitHub 连接到Git
手工或定时执行流水线时默认使用的分支。 别名 输入别名，则会生成该仓库对应的相关系统参数（可在参数设置页面查看），否则不会生成。 用户选择码云流水线源时，如果设置了仓库别名，则会在系统预定义参数页面生成该仓库对应的系统参数，否则不生成。 描述 对流水线的描述。 GitHub 连接到Git
单击，选择“安全 > 访问凭据管理服务”。 选择左侧导航栏的“敏感配置管理”。 勾选需要分发的敏感配置，单击“导出敏感配置ID”，即可生成敏感配置项坐标。 敏感配置项坐标的生成规则为： 服务级别的配置项： Service/{ServiceName}/{name}/{tag} 微服务级别的配置项：
结束节点作为整条工作流的输出返回，需配置响应体、状态码、响应头参数。 表1 结束节点参数说明 参数 说明 选择回答模式 由Agent生成回答：Agent绑定了大模型时，由大模型对工作流的输出进行总结，生成自然语言回答。 使用设定内容直接回答（对象或数组类型）：该模式仅单Agent工作流模式或工作流选择精确模
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