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AI原生应用引擎提供了Python语言的SDK，支持Python >= 3.10版本。
通过提供清晰和具体的指令，引导模型输出并生成高相关、高准确且高质量的文本对答内容，属于自然语言处理领域突破的重要技术，可以提升用户的使用体验和效率，减少用户的困惑和误解。 前提条件 已创建提示语。
任务领域 无需配置，默认为“自然语言处理”。
AK 访问密钥ID（Access Key ID），华为云通过AK识别用户的身份，通过SK对请求数据进行签名验证，用于确保请求的机密性、完整性和请求者身份的正确性。
如果创建Agent时，开启了“片段记忆”，在使用Agent时会自动识别并保留用户个性化信息，选择页面右上角的“记忆 > 片段记忆”，可以查看片段记忆使用效果。
二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。
二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。
如果创建Agent时，使用配置变量的方式实现了记忆能力，在Agent体验时会自动识别对话与变量匹配的内容，自动更新变量取值，选择页面右上角的“记忆 > 变量”，可以查看变量使用效果。
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。
二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。
图片参数的描述是大模型识别图片的关键信息，删除描述可能会导致大模型无法识别。 节点备注 输入节点备注信息，方便后续查阅节点功能。 父主题： 工作流基础节点说明
如果Agent使用配置变量的方式实现了记忆能力，在预览时，会自动识别对话与变量匹配的内容，自动更新变量取值，单击“Agent预览”区域右上角的“记忆 > 变量”，可以查看变量使用效果，修改变量取值可以手动更新Agent记忆信息。
配置服务授权 购买运营中心后，系统将自动识别并弹框提示进行服务授权，同意服务授权后，AppStage将在统一身份认证服务IAM中为账号创建名称为appstage_admin_agency的委托。
配置服务授权 购买运维中心后，系统将自动识别并弹框提示进行服务授权，同意服务授权后，AppStage将在统一身份认证服务IAM中为账号创建名称为appstage_admin_agency的委托。
VectorRAG：向量RAG，是一种结合了向量化和大语言模型的RAG技术。VectorRAG将非结构化的数据转化为结构化的向量空间，利用向量库实现高效的信息检索。 GraphRAG：知识图谱RAG，是一种结合了知识图谱和大语言模型的RAG技术。
VectorRAG：向量RAG，是一种结合了向量化和大语言模型的RAG技术。VectorRAG将非结构化的数据转化为结构化的向量空间，利用向量库实现高效的信息检索。 GraphRAG：知识图谱RAG，是一种结合了知识图谱和大语言模型的RAG技术。
二者区别如下： 非流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，大语言模型完整生成回答后一次性返回。 流式：调用大语言模型推理服务时，根据用户问题，获取大语言模型的回答，逐个字词的快速返回模式，不需等待大语言模型生成完成。
开发代码 开发代码是开发人员使用编程语言编写程序的过程，包括设计、编写、测试和维护程序的过程。在代码开发过程中，开发人员需要根据需求分析和设计文档，使用编程语言和开发工具编写程序代码，然后进行测试和调试，最终交付给用户使用。
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式时生效。
工作流 任务流程的细化分解是一种有效策略，能够简化系统架构，并降低对大语言模型能力的过度依赖。通过将繁复的工作拆解为一系列独立节点，不仅增强了复杂任务处理的效率，还在很大程度上提升了整个系统的透明度、鲁棒性和错误容忍度。
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