导入Prompt+多Response排序数据 - 百度千帆·大模型服务及Agent开发平台
response : [ [ 当然可以，以下是几个例子：1) ...2) ...3) ... ] ] } , { prompt : 我想了解一下机器学习是什么。
文心大模型4.0结合Langchain构建多轮对话 千帆社区
于是，马上找了Langchain的例子实验起来。 今天我用ErnieBotChat中的文心大模型4.0(Ernie-Bot-4，或者称为competions_pro)，结合langchain的LLMChain和ConversationBufferMemory来构建多轮对话（必须是有记忆的）。 由于这是开放者社区，看文章的估计都有比较好的基础了，我就直接上代码了。
文心大模型4.0结合Langchain构建多轮对话 千帆社区
于是，马上找了Langchain的例子实验起来。 今天我用ErnieBotChat中的文心大模型4.0(Ernie-Bot-4，或者称为competions_pro)，结合langchain的LLMChain和ConversationBufferMemory来构建多轮对话（必须是有记忆的）。 由于这是开放者社区，看文章的估计都有比较好的基础了，我就直接上代码了。
产品介绍 - 图像搜索 | 百度智能云文档
举个例子：小张入库了5万张海报设计图，都是标准的电子版海报图片，无任何背景干扰；在线下活动时，要根据手机拍摄的海报图片判断是不是跟图库里的设计图重复了，手机实拍时要避免拍到海报图片之外的物体（如墙上的装饰、参加活动的人等各种背景元素），同时要拍到海报的全部或者大部分主体内容，不能只拍到一个海报的小角落就去检索，以免影响检索效果。 2、 什么时候使用相似图片搜索 ？
聚合模型的导入更新 - Baidu Palo/Doris 使用文档
_allocation" = "tag.location.default: 1" 11 ); 数据写入 无论是 Stream Load、Broker Load、Routine Load 还是 INSERT INTO , 直接写入要更新的字段的数据即可 示例 与前面例子相同
聚合模型的导入更新 - Baidu Palo/Doris 使用文档
_allocation" = "tag.location.default: 1" 11 ); 数据写入 无论是 Stream Load、Broker Load、Routine Load 还是 INSERT INTO , 直接写入要更新的字段的数据即可 示例 与前面例子相同
组件之间的协同工作 - 物联网数据可视化 | 百度智能云文档
回想刚开始的例子，只关注左侧的下拉框。当下拉框被改变时，它写入数据，让其他组件读取；而当其他组件（按钮组）被改变时，下拉框又去读取这个变化，从而让自己自动变化。这就是对“当前值”这个属性的写入加读取，也就是双向绑定。
内容资源播放的最佳实践 - RTC实时音视频 | 百度智能云文档
AgentCall 参数添加 ：\ remote_music_player \ : true 例子： { app_id : appqb1g7txxabc , config : {\ llm\ : \ LLMRacing\ , \ llm_token\ : \ no\ , \ rtc_ac
使用CFC层管理依赖包-Python - 函数计算CFC | 百度智能云文档
代码库，先把要共享的代码保存python目录下，本例中创建文件名为layer_test.py, 代码如下 Python 复制 1 var_test_layer = this is cfc layer 然后把layer_test.py制作成zip压缩包，需要注意目录结构，本例子中打完包的目录结构如下
Prompt最佳实践：如何编写一个合格的Prompt 千帆社区
实际上，上面的提示和对应的回答仅仅是单轮对话的例子。ChatGPT 本身是一个多轮对话系统。因此，作为用户，在和 ChatGPT 进行多轮对话时，每次 ChatGPT 给出的最新回答都是基于你之前提出的问题以及你们的历史对话内容。换句话说，利用多轮对话，我们可以进一步引导 ChatGPT，甚至纠正 ChatGPT 已经犯的错误。
