配置AipSpeech 如果用户需要配置AipSpeech的一些细节参数,可以在构造AipSpeech之后调用接口设置参数,目前只支持以下参数: 接口 说明 setConnectionTimeoutInMillis 建立连接的超时时间(单位:毫秒) setSocketTimeoutInMillis 通过打开的连接传输数据的超时时间(单位:毫秒) setHttpProxy 设置http代理服务器 setSocketProxy
建议在前端界面处修改调度策略,或是在前端界面设计好调度策略后,从页面检查的update接口中获取构造好的调度策略数据,然后调用此接口 请求参数 URI POST /v1/strategys/update-or-create Query String 无 Request Body 详见下述实例 示例: POST /v 1 //strategys/update-or-create HTTP/1.1 Host
下图将对prompt模板组成各部分进行解释,并以「为用户指定旅游攻略」这一任务为例,构造一个基础的prompt示例。 基于情感分析这个场景,按照上述的要求进行构造。由于该任务与其他任务相比,该任务难度相对不高,上下文示例的内容可以不做体现,其中prompt的四要素中,必需具备的是任务定义与输入。
当预测效果不佳时,可基于车辆信号之间的物理关系补充构造新特征加入预测,例如通过驾驶方向瞬时变化量、车速等数据构造 向心加速度 特征,用于表征车辆在打滑等特殊情况下的运动情况,进一步提高模型在相关场景的预测能力。 模型部署 完成训练的模型可直接发布为公有云API进行使用,并集成至业务系统(例如车联网智能运营平台),结合车联碰撞识别服务预警车主的异常驾驶情况,针对性提供服务。
二、难点问题及微调前后对比 对于客服对话多标签生成场景而言,需要大模型能够精准识别用户的意图和原因,保证模型能够做到以下两点: 按照指定格式(json格式)进行输出,示例:'{ 意图 : xxx , 原因”: xxx }'。 精准判断最有可能的客户意图以及对应的原因标签,意图和原因标签必须严格控制在给定的范围之内。
以及对应的service对象 kernel.add_chat_service( qianfan , qfchat ) # kernel.add_text_completion_service( # qianfan_text , qfchat # ) 定义一个PromptTemplate,以及调用大模型时候会用到的PromptTemplateConfig,基于prompt config我们可以构造出一个
BaiduBce\Services\Lss\LssClient; //调用配置文件中的参数 global $LSS_TEST_CONFIG; //新建LssClient $client = new LssClient($LSS_TEST_CONFIG); 参数说明 PHP SDK在 \BaiduBce\Bce.php 中默认设置了一些基本参数,如需修改参数值,可参考此文件自定义参数配置函数,并在构造
的构造。
quot;:"); for(String tagValue : entry.getValue()) { System.out.println("\t" + tagValue); } } 查询数据点 如下代码可以查询数据点: String metric = "wind"; String field = "direction"; // 构造查询对象
内容 XContentBuilder jsonBuilder = XContentFactory . jsonBuilder ( ) ; jsonBuilder . startObject ( ) ; { jsonBuilder . field ( id , i ) ; jsonBuilder . field ( field_hnsw , RandomVector ( 8 ) ) ; } jsonBuilder