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什么是盘古大模型 盘古大模型服务简介 盘古大模型服务包含盘古基础大模型、盘古行业大模型与ModelArts Studio工具链平台，盘古基础大模型提供NLP、多模态、CV、预测、科学计算五大盘古基础模型与三方模型的模型服务，盘古行业大模型提供基于盘古基础大模型训练的行业大模型，涉
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
方案设计 设计背景 在教育数字化与 "双减" 背景下，智能伴学助手以知识图谱 + 自然语言处理技术，化身语文学习全场景伙伴，提供「即时问答 + 分层解析 + 情境拓展」陪伴链。它以技术驱动个性化学习，让每个学生拥有专属语文空间，在智能引导中感受语言魅力，厚植文化根基。 本章将详细
盘古大模型服务ModelArts Studio大模型开发平台使用流程 盘古大模型服务简介 盘古大模型服务致力于深耕行业，打造多领域行业大模型和能力集。 ModelArts Studio大模型开发平台是盘古大模型服务推出的集数据管理、模型训练、模型部署于一体的综合平台，专为开发和应
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
ElementTree(annotation) return tree def get_value(row, name): value = '' if pd.isna(row[name]) else str(row[name]) return value def copy_
"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： 大模型使用类
有文本发送给客户端。 缺省值：false temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 控制采样随机性的浮点数。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。值为 0 意味着贪
grb2、.grib2。 算子说明：将二进制格式的气象数据文件转换成结构化JSON数据。 参数配置样例： 过滤样例： 加工后： 父主题： 系统预置加工算子介绍
色情语音内容检测算子 适用的文件格式：纯音频，60s内的音频文件。 算子说明：给色情语音内容打标签。 参数配置样例： 不需要配置参数 父主题： 系统预置加工算子介绍
通过对视频进行抽帧，通过模型推理生成简略的视频摘要描述。 参数配置样例： 无需参数配置 打标样例：描述信息中prompt字段代表简略的视频摘要。 图1 打标样例 父主题： 系统预置加工算子介绍
各参数说明： 水印文本：String类型，水印文本。 参数配置样例： 转换样例： 打标分数以element字段存储于jsonl格式文件中。 父主题： 系统预置加工算子介绍
"feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328，...] } }, { "context": { "feature_0": [
在Postman中选择“Body > raw”选项，参考以下代码填写请求Body。 { "prompt": "你好", "temperature": 0, "max_tokens": 100 } 图3 填写三方模型请求Body 单击Postman界面“Send”按钮，发送请求。
送给客户端。 temperature 否 Float 用于控制生成文本的多样性和创造力。 参数的取值范围是 (0, 1]，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，例如0.9，适合完成创造性的任务。
产品优势 全面的大模型系列 盘古大模型服务支持盘古NLP、CV、多模态、预测、科学计算五大基础模型能力，支持三方大模型的推理与部署，目前已预置DeepSeek R1/V3模型，多种模态逐步融合。 成熟的行业服务 首创大模型分层架构，基于盘古基础大模型训练行业大模型，支持在矿山、电
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。
Product type选择Reanalysis。 Variable新选择Geopotential、Specific humidity、Temperature、U-component of wind、V-component of wind。 Pressure level选择1000hPa、92
提示词写作进阶技巧 设置背景及人设 理解底层任务 CoT思维链 考察模型逻辑 父主题： 提示词写作实践
[{"role": "user","content": "{{message}}"}],"max_tokens": 1024, "temperature": 0.7,"top_p": 0.95,"presence_penalty": 0.5,"frequency_penalty": 0.5
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