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("llama3-70B").build()).build()); LLMRespOpenAI result = llm.ask("你好"); 上述moduleVersion根据实际情况传值，也可以使用代码进行url和key的配置： final OpenAI llm = new OpenAI
创建模型评估任务 登录盘古大模型套件平台。 在左侧导航栏中选择“模型开发 > 模型评估”。 单击界面右上角“创建评估任务”，进入评估任务创建页面。 图1 模型评估列表页面 填写评估任务所需的评估配置、评估数据和基本信息。 图2 创建评估任务 评估配置： 待评估模型：支持选择多个模型版本同时评估
user name、domain name、project id获取方法如下。 登录“我的凭证 > API凭证”页面，获取user name、domain name、project id。
IAM身份验证信息不正确： decrypt token fail：token解析失败。 token expires：token过期。 verify aksk signature fail：AK/SK认证失败。
System.out.println(answer); Assertions.assertTrue(answer.contains("故宫")); 父主题： 配置Skill(Java SDK)
# sdk.iam.url= sdk.iam.domain= sdk.iam.user= sdk.iam.password= sdk.iam.project= sdk.iam.ak= sdk.iam.sk= ################################
体验盘古驱动的应用百宝箱 应用百宝箱是盘古大模型为用户提供的便捷AI应用集，用户可在其中使用盘古大模型预置的场景应用和外部应用，轻松体验大模型开箱即用的强大能力。 体验盘古预置模型能力前，请先完成申请体验盘古大模型服务操作。
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# sdk.iam.url= sdk.iam.domain= sdk.iam.user= sdk.iam.password= sdk.iam.project= sdk.iam.ak= sdk.iam.sk= sdk.iam.disabled= ###############
{ "projects": [ { "domain_id": "65382450e8f64ac0870cd180d14e684b", "is_domain": false, "
LLMs skill = ConversationSkill(LLMs.of("pangu")) 问答 from pangukitsappdev.memory.redis_message_history import RedisMessageHistory from langchain.memory
import BaseMessage from langchain_core.outputs import LLMResult # 继承StreamCallbackHandler方法，实现流式输出 class TextStreamCallBack(StreamCallbackHandler
417 Expectation Failed 服务器无法满足Expect的请求头信息。 422 Unprocessable Entity 请求格式正确，但是由于含有语义错误，无法响应。
配置Agent(Java SDK) Agent（智能代理），用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行，一般包括任务规划、记忆系统、执行系统： 任务规划：将复杂目标任务分解为小的可执行子任务，通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统：通过构建记忆模块去管理历史任务和策略，
图3 获取user name、domain name、project id
final LLM llm = LLMs.of(LLMs.OPENAI, LLMConfig.builder() .llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature(0.0).build())
配置Agent(Python SDK) Agent（智能代理），用于对复杂任务的自动拆解与外部工具调用执行，一般包括任务规划、记忆系统和执行系统。 任务规划：将复杂目标任务分解为小的可执行子任务，通过评估、自我反思等方式提升规划成功率。 记忆系统：通过构建记忆模块去管理历史任务和策略
可用区（AZ，Availability Zone） 一个AZ是一个或多个物理数据中心的集合，有独立的风火水电，AZ内逻辑上再将计算、网络、存储等资源划分成多个集群。一个Region中的多个AZ间通过高速光纤相连，以满足用户跨AZ构建高可用性系统的需求。
# sdk.iam.url= sdk.iam.domain= sdk.iam.user= sdk.iam.password= sdk.iam.project= ## Pangu # Examples: https://{endPoint}/v1/{projectId}/deployments
使用工具[meeting_room_status_query],传入参数"{\"start\": \"2024-05-08 08:00\", \"end\": \"2024-05-08 09:00\", \"meetingRoom\": \"A01\"}" 工具返回:available
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