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登录/注册 个人中心 消息中心 退出登录 1 3 根据文本长度选择对应的千帆模型 大模型开发 / 技术交流 文心大模型 API 2023.12.06 3567 看过 程序描述：依据千帆平台api+langchain，计算文本的token数量，进而选择适合的千帆模型 一、逻辑说明： 1、使用千帆平台api转化文本长度为token长度 参考： https://github.com/baidubce/bce-qianfan-sdk

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就像有“国球”美誉的乒乓球，可以通过对大量历史数据的分析建模，挖掘球员潜在的决策策略和比赛风格，然后针对运动员的弱进行个性化的训练。 除了对运动员训练方式的深入影响，人工智能的另一重价值或许在于加速竞技体育的大众化普及。相比于篮球、足球等大众化的赛事，体操、田径等项目一直存在不小的欣赏门槛。个中原因离不开大众的审美和认知水平。

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query}}，生成一组5000字的手机银行MAU、AUM和LUM提升策略，策略符合最新的互联网运营趋势 #工具能力 你需要分析历史数据{{query}} 1、基于历史对话数据分析结果，详细制定提升手机银行MAU的活动策略，不少于5000字 2、策略内部包括以下内容，并且每条不少于500字，输出结构如下： 1）活动标题 2）目标客群 3）活动规则 4）活动权益 5）投放渠道 6）A/B测试策略

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推荐使用新版 模型精调 接口，功能更全面、且接口更规范，详见 模型调优API列表 ；V1版本相关接口不再升级，已于2024年9月8日将本文档迁移至历史文档；由于V1版本接口后续可能下线停止服务，为避免影响使用，建议接入新版本接口。 功能介绍 本接口用于停止训练任务运行。 权限说明 调用本文API，需符合以下权限要求，权限介绍及分配，请查看 角色与权限控制列表 、 账号创建与权限分配 。

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步骤三：大模型集成与API连接 集成大模型，配置API连接。 编写代码，实现与大模型API的交互，以便获取问题答案。 步骤四：核心功能实现 构建 Prompt Engineering，实现大模型回答功能，根据用户提问和知识库内容生成回答。 实现流式回复，允许用户进行多轮对话。 添加历史对话记录功能，保存用户与助手的交互历史。 步骤五：核心功能迭代优化 进行验证评估，收集 Bad Case。

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在Semantic ChatBot中我们基于semantic kernel实现了一个简单的chatbot，并使用 context variables 实现了历史聊天的存储和记录。 但是对于很长的外部知识库库，我们可能会因此需要超长的上下文，甚至无法没办法记录所有的历史，为此SK中提供了Memory类型以记录实现LLM的记忆能力。 !

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以下简称SK），是微软开源的一个大模型轻量开发框架，它抽象出了大语言模型应用中主要的几大概念： Plugins/Skills：Function集合 Planner: 根据任务goal，skills等信息，生成任务计划 Memory: 保存历史任务状态数据 connectors：与数据库、LLM等组件交互组件 在实现上，SK主要围绕Plugin/Skill（Function集合）进行串联，把每一个功能函数

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如果在视觉特征上发生较大变化，且历史数据所对应的目标类别不会再出现（例如某种外观造型的产品彻底停产），则应该重新收集数据，并在质检云中创建新的模型和新的标注任务进行解决，不建议将视觉特征发生较大变化的类别直接和之前的同种类别历史数据混合起来。 目标样本数据集的图片尺寸是否保持固定？ 如果尺寸保持固定，标注任务中的图片尺寸应与实际应用场景中的数据尺寸保持严格一致。

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