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return_type=pickle.loads(eval(retrieved_tool.tool_metadata.get("return_type")))) for retrieved_tool
”,或者可以说明已有的信息是什么领域的信息,比如“以上是金融领域的新闻”、“以上是一篇xx领域的xxx文档”。 例如,“结合金融领域相关知识,生成一份调研报告大纲,报告主题是区块链洞察”、“以上是某理财app用户反馈的问题,请提供解决方案。” 人设: 增加人设可以让生成的内容更符合该领域需求。 例如,“假设你是一位银
toolMetadata.get("openapi_schema")); return null; }); return tool; }).collect(Collectors.toList());
:param agent_session: AgentSession :return: bool类型结果 """ return False 定义一个监听器 通过实现AgentListener定义一个监听器: from pangukitsappdev
setFinalAnswer(currentAction.getObservation()); return true; } return 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fi
LLMs.of("pangu") 基础问答:基础的模型文本问答(temperature等参数采用模型默认的设置)。 llm_api.ask("你是谁?").answer 自定义参数问答:自定义设置如temperature等参数,获得对应的效果。 from pangukitsappdev.api
return "x亿人民币"; case "y公司": return "y亿人民币"; case "z公司": return "z亿人民币";
return_type=int) name、description、principle、input_desc、output_desc和args_schema的定义与说明与静态工具相同。 return_type。为可选参数,如果func为未指
LLMParamConfig; // 设置模型参数,temperature为0.9 LLMConfig llmConfig = LLMConfig.builder().llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature(0.9).build()).build();
if current: result.append(separator.join(current)) return result # 加载文档,支持word和txt文本文件 def load_file(name): docs = []
return "in use"; case "A03": return "booked"; default: return "available";
List<PanguChatChunk> panguChatChunks = new ArrayList<>(); Future<HttpResponse> future = httpclient.execute(HttpAsyncMethods.create(httpPost),
builder().role(Role.USER).content(userMessage).build()); } return agentSession; } 单步执行 有时并不希望Agent完全自主执行,在某些关键节点,让用户先进行确认,确认后再执行,或者用户
clear = gr.Button("清除") def user(user_message, history): return "", history + [[user_message, None]] def llm(history):
f(x))来表示,损失函数越小,模型的鲁棒性就越好。 推理相关概念 表2 训练相关概念说明 概念名 说明 温度系数 温度系数(temperature)控制生成语言模型中生成文本的随机性和创造性,调整模型的softmax输出层中预测词的概率。其值越大,则预测词的概率的方差减小,即很多词被选择的可能性增大,利于文本多样化。
builder() .llmParamConfig(LLMParamConfig.builder().temperature(0.01).build()) .llmModuleConfig( LLMModuleConfig
temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性,1表示最高的随机性。一般来说,temperature越低,适合完成确定性的任务。temperature越高,如0.9,适合完成创造性的任务。 temperature参数可以影响
models”。 请在SDK中心获取最新的sdk包版本,替换示例中版本。 表1 安装推理SDK SDK语言 安装方法 Java 在您的操作系统中下载并安装Maven,安装完成后您只需要在Java项目的pom.xml文件中加入相应的依赖项即可。 <dependency> <groupId>com
"content": "介绍下长江,以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 父主题: 大模型概念类问题
temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 取值接近0表示最低的随机性,1表示最高的随机性。一般来说,temperature越低,适合完成确定性的任务。temperature越高,如0.9,适合完成创造性的任务。 temperature参数可以影响