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使用原服务/微服务名和使用新服务/微服务名，STS都可以识别。删除敏感配置项坐标里的服务名、微服务名，可以通过部署平台传递服务ID、微服务ID给STS。 父主题： 运维中心访问凭据管理服务
调用文本对话模型服务 功能介绍 调用大语言模型推理服务，根据用户问题，获取大语言模型的回答。 调用方法 请参见如何调用API。
思考模型和问答模型的区别 思考模型：用于任务规划和选择组件，主要用于工作流、知识库、工具的调用，以及入参的识别传递等。 问答模型：主要用于问答及总结。 父主题： AI原生应用引擎
大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练，以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。
锁分析：查看当前数据库中的锁情况，识别是否存在锁竞争或死锁问题。 内存使用分析：监测数据库的内存使用情况，包括缓冲池、排序缓存等，以及识别是否存在内存泄漏或过度使用的情况。
在工作流中添加LLM节点，可以使用大语言模型推理服务实现智能问答，在输入参数中引入前置节点的输出或自定义文本作为输入问题，大语言模型根据问题生成回答。 chat配置说明 输入 用户配置运行动作执行动作，相关参数说明如表1所示。
原始文本内容 当执行动作为“意图识别”时，需要配置此参数。 表示待进行意图识别的原始内容。 意图类别 当执行动作为“意图识别”时，需要配置此参数。 定义意图类别，大模型会按照定义的意图类别对用户问题进行归类。
准备工作 开发技能要求 熟悉Java语言，能够编写Java语言代码。 掌握IaC开发技术，熟悉YAML语言。 了解Spring Cloud框架。 环境准备 已下载并安装Maven，根据以下步骤配置Maven。
大语言模型 大语言模型是一种能够理解和生成人类语言的人工智能模型。这些模型通常使用大量的数据进行训练，以便它们能够识别语言中的模式和规律。大语言模型的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、机器翻译、语音识别、智能问答等领域。 向量化模型 向量化模型是将文本数据转换为数值向量的过程。
帮助运维在做现网数据库变更时更好地发现SQL语句的相关风险，将高中低风险项识别出来，避免人工执行过程中产生的相关误操作；帮助开发简化现网上线SQL变更的流程，促进开发人员在版本开发的过程中提前将相关风险的语句进行筛选和甄别。
根据用户问题，获取大语言模型的回答。
进行标注的数据集必须同时满足用途为“模型训练”、任务领域为“自然语言处理”、任务子领域为“文本生成”、数据集格式为“对话文本”四个条件。 父主题： AI原生应用引擎
在SLB中查看Lua配置 Lua是一种脚本语言，可以嵌入应用程序中，为应用程序提供灵活的扩展和定制功能，支持使用Lua脚本扩展Nginx的功能，Lua信息通过IaC配置，Lua定制的点在SLB管理台展示。 查看lua配置 进入AppStage运维中心。 在顶部导航栏选择服务。
创建模型微调任务 模型微调是指调整大型语言模型的参数以适应特定任务的过程，适用于需要个性化定制模型或者在特定任务上追求更高性能表现的场景。这是通过在与任务相关的微调数据集上训练模型来实现的，所需的微调量取决于任务的复杂性和数据集的大小。
AI原生应用引擎用于大模型微调的数据集任务领域为“自然语言处理”、数据集格式为“对话文本”。
例如，在自动驾驶的应用中，云数据可以被标注为包含建筑物、其他小物体、交通工具等信息，以便模型可以识别和理解这些对象。 约束与限制 只有格式为“对话文本”的微调数据集才可进行标注。 调度类型为“一次性调度”的微调数据集才可进行标注。
建议您按照一定的命名规则填写屏幕模板分组名称，方便您快速识别和查找。 屏幕模板分组名称需要满足以下要求：可输入1~64个字符，可包括中文、字母、数字及下划线。 屏幕模板分组名称满足唯一性，不可重复。 输入完成后按Enter键，屏幕模板分组新建成功。
请参考已购买资源包，为什么仍然产生按需计费识别产生按需计费的原因，并重新选择正确的资源包或保证账户中的余额充足。 未购买资源包，在按需计费模式下账户的余额不足。
建议您按照一定的命名规则填写卡片分类名称，方便您快速识别和查找。卡片分类名称由1~64个字符组成，包括中文、字母、数字及下划线，需满足唯一性且不可重复。 输入完成后按Enter键，卡片分类新建成功。
建议您按照一定的命名规则填写项目名称，方便您快速识别和查找。项目名称由1~64个字符组成，包含中文、字母、数字及下划线。项目名称满足唯一性。 填写完成后，按Enter键，新建项目成功。
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