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在需要实时反馈的业务中，如在线客服和智能推荐，盘古大模型能够迅速提供准确的结果。 迁移能力强 盘古大模型的迁移能力是其适应多变业务需求的关键。除了在已有领域中表现出色，它还能通过少量的新数据快速迁移到新的领域或场景。
当状态为“待评测”时，可以单击操作列“在线评测”进入评测页面。 依据页面提示对评估效果区域进行评测打分，全部数据评测完成后单击“提交”。 图1 人工评测示例 在“人工测评”页面，评测任务的状态将显示为“已完成”，单击操作列“评测报告”查看模型评测结果。 父主题： 评测NLP大模型
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文件、离线excel表格、离线PDF文件、扫描版word文档、扫描版PDF文件等。 微调数据要求： 数据格式样例：JSONL格式，每行是一条JSON，包含“context”和“target”两个字段。
插件提供丰富的外部服务接口，当任务执行时，模型会根据提示词感知适用的插件，并自动调用它们，从外部服务中获取结果并返回。这样的设计使得Agent能够智能处理复杂任务，甚至跨领域解决问题，实现对复杂问题的自动化处理。
运用提示词技巧：可参考提示词写作实践进行Prompt写作。 父主题： 低代码构建多语言文本翻译工作流
提示词工程相关概念 表4 提示词工程相关概念说明 概念名 说明 提示词 提示词（Prompt）是一种用于与AI人工智能模型交互的语言，用于指示模型生成所需的内容。
词语特征过滤 词个数表示按照系统词库，对文档进行分词，分词后统计词的总个数，平均词长度为所有词的长度总和除以词总个数，两者都满足则保留当前文档。根据如下特征过滤： 待保留的词个数。 待保留的平均词长度。
其中，意图的内容为针对该场景的描述语句或关键词，同时也将作为大模型进行推理和分类的依据，数量为2 ~ 5个。 在“高级配置”中配置提示词。单击“确定”，完成参数配置。 图6 意图识别节点参数配置 配置“提示器”节点。
图1 创建应用 步骤2：配置Prompt 创建应用后，需要撰写提示词（Prompt），为应用设定人设、能力、核心技能、执行步骤。 应用会根据盘古NLP大模型对提示词的理解，来响应用户问题。因此，一个好的提示词可以让模型更好地理解并执行任务，应用效果与提示词息息相关。
该工具链提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具，应用开发工具链加速大模型应用的开发，满足复杂业务需求。
提示词配置 提示词 写提示词时，支持使用{{variable}}格式引用当前节点输入参数中已定义好的参数。 提示词：大模型的系统提示词，用于指导模型更好的完成任务。 节点配置完成后，单击“确定”。 连接大模型节点和其他节点。
因此，一个好的提示词可以让模型更好地理解并执行任务，应用效果与提示词息息相关。 配置Prompt Builder步骤如下： 在“Prompt builder”模块，需要在输入框中填写Prompt提示词。 可依据模板填写Prompt，单击“示例”，输入框中将自动填入角色指令模板。
Agent开发工具链 应用开发工具链是盘古大模型平台的关键模块，支持提示词工程和智能Agent应用创建。该工具链提供提示词设计和管理工具，优化大模型的输入提示，提升输出的准确性和相关性。通过可视化编排工具，应用开发工具链加速大模型应用的开发，满足复杂业务需求。
102053 提示词模板有误时触发该错误码。 检查提示词模板是否格式有误。 103004 大模型推理失败时触发该错误码。 请检查模型服务是否可以正常运行。 插件节点 101741 插件组件初始化失败。 检查插件组件配置，可能为校验报错。
ROUGE-1 模型生成句子与实际句子在单个词的相似度，数值越高，表明模型性能越好。 ROUGE-2 模型生成句子与实际句子在两个词的相似度，数值越高，表明模型性能越好。 ROUGE-L 模型生成句子与实际句子在最长公共子序列的相似度，数值越高，表明模型性能越好。
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。 若您的无监督文档中含标题、关键词、简介等结构化信息，可以将有监督的问题设置为“请根据标题xxx/关键性xxx/简介xxx，生成一段不少于xx个字的文本。”
调用NLP大模型 盘古NLP大模型应用开发 开发盘古大模型提示词工程 辅助用户进行提示词撰写、比较和评估等操作，并对提示词进行保存和管理。 开发盘古大模型提示词工程 开发盘古大模型Agent应用 基于NLP大模型，致力打造智能时代集开发、调测和运行为一体的AI应用平台。
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