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代码 - 编写Python代码片段，仅支持python系统库，不支持引入依赖包；代码配置示例如下： 文本拼接示例代码。
CoT思维链 对于复杂推理问题（如数学问题或逻辑推理），通过给大模型示例或鼓励大模型解释推理过程，可以引导大模型生成准确率更高的结果。
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，“假设你是一位银行面试官，请生成10个银行面试问题。”
低代码构建智能助教工作流 方案设计 构建流程 典型问题 父主题： Agent应用实践
零代码构建AI研读研究助手 方案设计 构建流程 创建应用 典型问题 父主题： Agent应用实践
图36 运行结果 图37 调用详情 父主题： 零代码构建AI研读研究助手
表2 输入参数 参数名称 类型 值 str1 引用 “润色输出”大模型节点的输出 str2 引用 “AI输出”大模型节点的输出 在“代码配置”中，编写python代码对输入变量进行处理。需要定义一个main函数。代码节点里面有个main函数的代码模板，在此基础上编写自己的代码。
SFT思维链质量评分 通过LLM对SFT数据中的思维链做质量检查和打分，并可根据打分阈值进行过滤。 违禁文本检测算子 违禁内容检测算子通过对输入中文文本内容分析，最终返回文本中是否含有违禁内容的JSON结构化结果。
{"a": a} return None 创建脚本组件 登录ModelArts Studio平台，进入所需空间。
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
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。
图13 效果展示 父主题： 零代码构建AI研读研究助手
-成长地图 | 华为云
"feature_n": xx, "target": 1 } ], "fi_args":{"num_shuffle_sets": 1, "sample_num": 1000 } } 此处data列表的长度至少为1000，建议通过以下代码根据csv
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图1 代码节点报错示例 问题原因 代码节点可能存在变量引用错误，具体原因可在界面右上角单击“调试”，在“调用详情 > 调用链”中查看节点输出的错误信息。从上面的错误提示可以看出，是引用str1变量未定义。
图4 输入一个“{” 图5 选择llm_ans参数 父主题： 零代码构建AI研读研究助手
如何利用提示词提高大模型在难度较高推理任务中的准确率 可以通过思维链的方式提高大模型在复杂推理任务中的准确率。 思维链是一种通过分步骤推理来提升大模型在复杂任务中表现的方法。
图3 填写预测大模型API 在Postman中选择“Body > raw”选项，参考以下代码填写请求Body。feature表示待预测数据中的特征名称，需要与训练数据中的特征名称保持一致，同时特征数量需要与训练数据保持一致。
另外，您是否吸烟或有其他呼吸系统疾病史？"
