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应用提示词实现智能客服系统的意图匹配 应用场景说明：智能客服系统中，大模型将客户问题匹配至语义相同的FAQ问题标题，并返回标题内容，系统根据匹配标题调出该FAQ问答对，来解答客户疑问。 父主题： 提示词应用示例
搜索规划模型介绍 Pangu-SearchPlan模型，用于RAG场景，提供通用意图分类/多轮查询改写/复杂查询分解/时间抽取等功能，在RAG任务中生产用于检索的query，以及根据query分类路由到后续不同的流程。 表1 推理特性 推理精度 FP16 起推规格（推理单元） 1
查询推理作业详情 功能介绍 根据创建推理作业的作业ID获取科学计算大模型的结果数据。 URI GET /v1/{project_id}/alg-infer-job/ai4s/service/{deployment_id}/tasks/{task_id} 获取URI方式请参见请求URI。
Embedding模型 功能介绍 Embedding模型服务在创建知识库中，文本处理阶段，用于对文本文档进行前片，转换成向量化表示。在知识检索阶段，根据用户输入的query对切片进行召回。 URI 获取URI方式请参见请求URI。 POST /pangu/search/v1/vector/query
[{"role": "user","content": "{{message}}"}],"max_tokens": 1024, "temperature": 0.7,"top_p": 0.95,"presence_penalty": 0.5,"frequency_penalty": 0.5
[{"role": "user","content": "{{message}}"}],"max_tokens": 1024, "temperature": 0.7,"top_p": 0.95,"presence_penalty": 0.5,"frequency_penalty": 0.5
[{"role": "user","content": "{{message}}"}],"max_tokens": 1024, "temperature": 0.7,"top_p": 0.95,"presence_penalty": 0.5,"frequency_penalty": 0.5
Pangu-CV-物体检测-N-2.1.0 功能介绍 找出图像中所有感兴趣的目标，确定它们的位置和类别。物体检测-N模型特点是参数量适中，适合在资源有限的环境中使用，提供较快的检测速度和合理的精度。 服务调用方式： 支持图片推理。 图片推理支持在线和边缘部署。 URI 图片接口：POST
Pangu-CV-物体检测-S-2.1.0 功能介绍 找出图像中所有感兴趣的目标，确定它们的位置和类别。物体检测-S模型特点是小参数量，适合在资源有限的环境中使用，提供较快的检测速度和合理的精度。 服务调用方式： 支持图片推理。 图片推理支持在线和边缘部署。 URI POST /
触发不同审批路径），避免大模型幻觉干扰关键决策。 供应链管理 场景：库存预警与自动补货、物流异常处理。 工作流设计：通过代码节点对接ERP系统，判断节点识别库存阈值，触发补货插件或邮件通知节点。 优势：复杂规则（如供应商优先级、物流延迟策略）可通过分支节点精准实现，稳定性高于纯模型驱动。
使用数据工程构建NLP大模型数据集 NLP大模型支持接入的数据集类型 盘古NLP大模型仅支持接入文本类数据集，数据集文件内容包括：预训练文本、单轮问答、多轮问答、带人设单轮问答、带人设多轮问答、偏好优化DPO等，同时新增了Reasoner模型，Reasoner模型是一种基于逻辑推
典型问题 在构建和运行该工作流时，可能会遇到的常见典型问题如下： 问题一：代码节点运行失败：Code component executeerror, error message=name'str1'is not defined 问题现象 代码节点运行失败，报错信息如图1。 图1 代码节点报错示例
"content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 综上，您可以使用curl、Postman或直接编写代码等方式发送请求调用
"content": "介绍下长江，以及长江中典型的鱼类" } ], "temperature": 0.9, "max_tokens": 600 } 单击Postman界面“Send”按钮，发送请求。当接口返回状态为200时，表示NLP大模型API调用成功。
Pangu-CV-物体检测-S-3.1.0 功能介绍 盘古计算机视觉物体检测大模型，任务是找出图像中所有感兴趣的目标，确定它们的位置和类别。 服务调用方式： 支持图片推理。 图片推理支持在线和边缘部署。 URI POST /v1/{project_id}/infer-api/pr
decrypt token fail：token解析失败。 token expires：token过期。 verify aksk signature fail：AK/SK认证失败。 x-auth-token not found：未找到x-auth-token参数。 token解析失败
Pangu-CV-图像分类-2.1.0 功能介绍 根据在图像信息中所反映的不同特征，对图像进行定量分析，把图像划归为若干个类别中的某一种。适用于动植物分类、车辆类型分类、车牌分类、废钢定级、零部件分类等任务。 服务调用方式： 支持图片推理。 图片推理支持在线和边缘部署。 URI POST
盘古图像搜索模型 盘古图像搜索模型规格 盘古搜索模型，用于服装标签场景，基于transformer结构，其中Large模型的参数量31M，模型推理使用固定的尺寸，推理速度快，兼具模型效果和推理性能。 表1 盘古图像搜索模型规格清单 模型支持区域 模型名称 说明 西南-贵阳一 Pa
度控制，如下提供了这些推理参数的建议值和说明，供您参考： 表1 推理参数的建议和说明 推理参数 范围 建议值 说明 温度（temperature） 0~1 0.3 温度主要用于控制模型输出的随机性和创造性。温度越高，输出的随机性和创造性越高；温度越低，输出结果越可以被预测，确定性相对也就越高。
客服助手 通过NLP大模型对传统的客服系统进行智能化升级，提升智能客服的效果。 企业原智能客服系统： 仅支持回复基础的FAQ，无语义泛化能力，意图理解能力弱，转人工频率极高。 面对活动等时效性场景，智能客服无回答能力。 使用NLP大模型对客服系统升级后： 大模型智能客服可以7x24
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