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比如“现在有一个xxx任务,我会给你xxx,你需要xxxx。\n\n现在你充分理解这个任务了吗?详细解释一遍,不用举例子/请举例说明。” 父主题: 进阶技巧
out.println(answer); Assertions.assertTrue(answer.contains("故宫")); 父主题: Skill(技能)
配置sdk配置项,指定prompt文件绝对路径,以 /home 路径为例 sdk.prompt.path=/home/prompts/default 父主题: Python SDK
u-NLP-N2-Agent-L0.C模型的地址。 with_prompt参数配置为True,prompt的拼接由Agent托管处理。 父主题: Agent(智能代理)
extends StaticTool<GetReimbursementLimitTool.InputParam, String> { 父主题: Agent(智能代理)
q4").build()) .build()); Agent agent = new ReactAgent(llm); 父主题: Agent(智能代理)
中文里的形容词+名词结构需要加“的”,少了“的”模型有时候会难以理解。例如,真实场景,它可能理解为truth situation而不是true situation。 父主题: 常用方法论
am_callback, tool_stream_callback) StreamCallBack的实现与定义与LLM的回调完全相同。 父主题: Agent(智能代理)
配置sdk配置项,指定prompt文件根路径,以 /home 目录下为例 sdk.prompt.path=/home/prompts/default 父主题: Java SDK
ll(LLMs.of("pangu")) print(doc_skill.execute({"documents": docs})) 父主题: Skill(技能)
of("pangu")) print(doc_skill.execute({"documents": docs, "question": query})) 父主题: Skill(技能)
false; } }); 上述例子中,当满足if判断条件时,会直接终止Agent的执行,且finalAnswer被设置为工具的原始返回值。 父主题: Agent(智能代理)
return LLMResp.builder().answer(cache).isFromCache(true).build(); } } 父主题: LLMs(语言模型)
PANGU)); System.out.println(docSkill.executeWithDocs(docs, query)); 父主题: Skill(技能)
) 上面的例子中,当满足if判断条件时,就会直接终止agent的执行,并且agent的finalAnswer被设置为工具的原始返回值。 父主题: Agent(智能代理)
of(LLMs.PANGU)); System.out.println(docSkill.executeWithDocs(docs)); 父主题: Skill(技能)
若需要每次生成完全相同的回答,可以将“温度”置为0。 参数的选择没有标准答案,您需要根据任务的实际情况进行调整,以上建议值仅供参考。 父主题: 典型训练问题和优化策略
"request_id": "469967f55e6b225xxx" } 其中,error_code表示错误码,error_msg表示错误描述信息。 父主题: 如何调用REST API
return_type。为可选参数,如果func为未指定返回值类型的callable类型,必须通过return_type指定返回值类型。 父主题: Agent(智能代理)
到这里为止这个请求需要的内容就具备齐全了,您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用API。对于接口,您可以从响应消息部分看到返回参数及参数说明。 父主题: 如何调用REST API