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{ "messages": [ { "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
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父主题： 系统预置加工算子介绍
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思维链 思维链 （Chain-of-Thought）是一种模拟人类解决问题的方法，通过一系列自然语言形式的推理过程，从输入问题开始，逐步推导至最终输出结论。这个过程可以被看作是一个链条，每一环代表模型在不同层次或阶段的处理和推理。
过滤样例： 图12 加工前 图13 加工后 父主题： 系统预置加工算子介绍
Variable新选择Geopotential、Specific humidity、Temperature、U-component of wind、V-component of wind。
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参数可以影响语言模型输出的质量和多样性，但也不是唯一的因素。
{ "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。 父主题： 开发Deepseek大模型
] } }, { "context": { "feature_0": [ 864.1618041992188, 493.91827392578125, 252.7724151611328，...] }
当发布成“盘古格式-非思维链”时会把数据集中符合“盘古格式-思维链”的数据剔除，反之发布“盘古格式-思维链”则会把“盘古格式-非思维链”的数据剔除。 填写数据集名称、描述，设置扩展信息后，单击“确认”，发布数据集。
（人设） 盘古格式-非思维链 jsonl、csv 文本 多轮问答（人设） 盘古格式-非思维链 jsonl 微调（慢思考模型） 文本 单轮问答 盘古格式-思维链 jsonl、csv 文本 多轮问答 盘古格式-思维链 jsonl 文本 单轮问答（人设） 盘古格式-思维链 jsonl、csv
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参数可以影响语言模型输出的质量和多样性，但也不是唯一的因素。
try: audio = AudioSegment.from_file(file_path) duration = len(audio) / 1000 # 转换为秒 except: duration = None return
temperature越高，例如0.9，适合完成创造性的任务。 temperature参数可以影响语言模型输出的质量和多样性，但也不是唯一的因素。还有其他一些参数，如top_p参数也可以用来调整语言模型的行为和偏好。
def process(self, params_dict: dict): data_input = params_dict.get("data_input") data = json.loads(data_input) return
jsonl盘古格式-思维链：数组格式，由人设一轮或多轮问答对构成。
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大模型应用场景 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。
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。
