思路拓展: 1、内容创作场景,例如营销类组件 2、数据分析场景,例如报告分析、报告生成、数据分析类组件 3、企业、办公场景,例如设备运维、生产调度、试题解析、作文批改、智能客服类组件 4、创意不限,欢迎更多效果优、应用范围广的优秀组件 二、大赛流程 >>立即报名: https://cloud.baidu.com/survey/qianfanbei-cg-workflow2.html 1、
大模型训练需要高质量且充足的数据支持,但垂类场景常面临高质量标注数据稀缺、成本高昂的问题,隐私合规也限制了数据来源。此外,数据类别不平衡也会影响模型效果。许多企业团队缺乏算法背景,传统数据增强技术门槛高,难以实现小数据量下的高效能。 为此,千帆ModelBuilder重磅升级文本数据集「数据增强」功能, 业界首创智能生成+人工筛选双轨增强链路 ,直击精调数据样本稀疏与分布偏差两大痛点!
对于开发者而言,持续关注平台的模型更新与组件升级,合理利用多模态RAG与Agent编排能力,将进一步释放组件在企业知识管理场景中的应用价值。
响应头域 除公共头域外,无其它特殊头域。 响应参数 参数名称 类型 描述 supportHotUpgrade Integer 是否支持热变配。
27 11780 1 1 百度智能云携手深圳九曲云共绘AI落地新蓝图 AI加速器 2025.09.15 8308 1 9 向量数据库VectorDB案例实战 学习指南 AI加速器 2025.09.19 11626 0 0 AI加速器 关注 已关注 相关文章 逻辑编排类场景应用开发实战
13期线上加速营免费大模型案例课程 文娱场景下 大模型应用的构建 * 人已报名 2025.2.12 开营 免费报名 学习指南 企业用户激励 课程介绍 本期课程我们将学习到如何利用大模型精调,以及合理的工作流编排,创建出不同功能的Agent,并最终将Agent应用于实际的文化娱乐领域。
秒懂百科(视频)组件作为权威的视频知识来源,可与千帆平台的Agent编排能力结合,打造功能完善的知识类Agent。例如,开发者可通过“自主规划Agent”配置,集成秒懂百科(视频)组件与百度AI搜索组件,构建“十万个为什么”知识学习助手,当用户提问时,Agent可调用组件检索视频资源,配合搜索组件补充实时信息,输出“可验证、有来源、直观生动”的知识服务[1][3]。
与之相比,基于神经网络的 DeepAR 方法可以很方便地将额外的特征纳入考虑,且其预测目标是序列在每个时间步上取值的概率分布。 输入 输入一个数据集,需要指定排序列、数值列。排序列为对时间序列进行排序的列要求为符合此列应为日期列且需要满足Timestamp中日期类型。数值列为时间序列列根据此列进行时间序列运算,要求非空的数值列。
GBI) 去学习 0 7 Instruction调优 Instruction调优 去学习 0 8 Function call Function call 去学习 0 9 RAG类应用的全流程 核心功能讲解-RAG类应用的全流程 去学习 0 10 API调用:通过AppBuilder-SDK调用已发布应用 API调用:通过AppBuilder-SDK调用已发布应用 去学习 0 11 API调用:通过
仅后付费-按使用量支持变配为 unlimited 不限速。 返回状态码 成功返回200,失败返回见 错误码 返回头域 除公共头域外,无其他特殊头域 返回参数 参数名称 类型 描述 orderId String 变配订单ID 请求示例 Text 复制 1 POST /v1/blb/lb-6x7atqxl/charge?