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配置工作流 工作流是Agent开发平台中用于设计和实现复杂任务自动化的核心工具，它通过任务编排、条件判断以及多种组件的协同功能，帮助开发者高效处理复杂任务。工作流中包含大模型节点、知识检索节点、意图识别节点、判断节点、代码节点等多种节点，每个节点都具有特定的功能，能够处理数据、执行任务和运行算法
灵活的知识库管理 平台提供智能化的知识库系统，支持开发者构建专属数据资产库。无论是本地文档（支持PDF、Doc、PPT等格式）、网页数据还是结构化数据库，均可快速导入知识库。
快速搭建Agent应用 整体概述 随着人工智能技术的不断进步，大模型在医疗领域的应用逐渐成熟。通过结合医学知识库、自然语言处理和智能交互技术，医疗问诊助手智能体能够为患者提供初步的健康咨询、症状分析和诊断建议，同时减轻医生的工作负担，提升医疗服务效率。 本教程将指导你如何在Agent
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功能总览 功能总览 全部 数据工程工具链 模型开发工具链 应用开发工具链 能力调测 应用百宝箱 数据工程工具链 数据是大模型训练的基础，为大模型提供了必要的知识和信息。数据工程工具链作为盘古大模型服务的重要组成部分，具备数据获取、清洗、数据合成、数据标注、数据评估、数据配比、数据流通和管理等功能
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。 政务审批 场景：企业资质申报、惠民补贴发放。
surface_features：海浪特征：有效波高（SWH）。 父主题： 数据集格式要求
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高频常见问题 大模型概念类问题 如何对盘古大模型的安全性展开评估和防护 训练智能客服系统大模型需考虑哪些方面 大模型微调训练类问题 如何调整训练参数，使盘古大模型效果最优 如何判断盘古大模型训练状态是否正常 为什么微调后的盘古大模型评估结果很好，但实际场景表现很差 数据量足够，为什么盘古大模型微调效果仍然不好
方案设计 方案设计 在某学术研究场景中，用户需要基于某篇文章进行研读或者研究，并通过与人工智能大模型的交互对于该篇文章进行深层次的理解，因此产生如下应用场景： 图1 AI研读研究助手业务交互流程图 此系统采用应用Agent平台进行构建，通过图形化界面快速设计、配置各项功能模块，无需代码开发
系统会校验URL地址是否为标准的URL格式。 URL对应的IP默认不应为内网，否则会导致注册失败。 说明： 支持网站公开的MCP服务，也支持用户自行创建的MCP服务。 描述 MCP服务描述。 仅我可见 是否仅创建者可见。
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