Linux命令行机器人之---3.千帆大模型平台HelloWorld实例 千帆社区
smartapp_smart_game_openapi oauth_sessionkey smartapp_swanid_verify smartapp_opensource_openapi smartapp_opensource_recapi fake_face_detect_开放Scope vis-ocr_虚拟人物助理 idl-video_虚拟人物助理 smartapp_component smartapp_search_plugin
附录：自定义HF导入模型高级参数详细说明 - ModelBuilder
用到的相关参数 max_length：用于限制模型输入tokens数量；超过max_length会自动截断左边部分token； do_sample: 用于确定模型推理时的采样方式；取值为false时，将采用greedy search采样方式，生成结果固定，top_p、top_k、temperature、repetition_penalty超参数不生效； top_p、top_k、temperature
查看模型评估任务详情 - ModelBuilder
说明： （1）值越大表示惩罚越大 （2）一位小数，取值范围[1.0, 2.0] system string 模型人设字段 disable_search bool 是否强制关闭实时搜索功能，默认false，不关闭 enable_citation bool 搜索溯源，开启后有概率触发搜索溯源信息 top_k int 采样参数，在每轮token生成时，保留k个概率最高的token作为候选。
创建模型评估任务 - ModelBuilder
说明： （1）值越大表示惩罚越大 （2）一位小数，取值范围[1.0, 2.0] system string 否 模型人设字段 disable_search bool 否 是否强制关闭实时搜索功能，默认false，不关闭 enable_citation bool 否 搜索溯源，开启后有概率触发搜索溯源信息 top_k int 否 采样参数，在每轮token生成时，保留k个概率最高的token作为候选。
Android-人脸通行工程 - 人脸识别_人脸检测_人脸对比_人脸搜索_活体检测
null) { mTextureViewOne.setOpaque(false); } } 2.3.5 人脸库管理 1）查找功能 通过姓名查找库中对应的此人照片 // 搜索按钮 if (v == mImageSearch) { String searchContent = mEditContent.getText().toString().trim(); // 根据关键字查找人脸库 UserInfoManager.getInstance
监控服务操作 对象存储（BOS）
OpenAPI访问监控数据 Java代码示例： public static void main ( String [ ] args ) { searchBCM ( ) ; } public static void searchBCM ( ) { // params definition String endpoint = http://bcm.bj.baidubce.com ; String userId
接口说明 - 图像识别 | 百度智能云文档
请参照“ 植物识别接口文档 ” logo_search object 否 「logo识别-检索」服务返回结果。请参照“ logo识别-检索接口文档 )” ingredient object 否 「果蔬识别」服务返回结果。请参照“ 果蔬识别接口文档 ” dish_search object 否 「自定义菜品识别-检索」服务返回结果。
Run - 千帆AppBuilder-产品文档
工具获取歌名以及歌手，然后再去调用music_player工具 3.当web_search返回结果存在内容错误、质量差、不相关、资源陈旧以及信息量不足等情况时，你可以尝试优化查询词并重新调用web_search。
Table 操作 - 向量数据库
当前支持如下距离类型： L2：欧几里得距离 IP：内积距离 COSINE：余弦距离 注：当使用COSINE距离时，用户需要自行对相关向量进行归一化操作，未经归一化的向量将导致search结果不准确 params VectorIndexParams 向量构建索引所需参数。 HNSW索引构建参数，主要包含如下两个参数： 1. m：表示每个节点在检索构图中可以连接多少个邻居节点。
使用langchain和文心API打造知识库问答-02知识库问答实现 千帆社区
4.3、向量化和存储 我们定义了 split_documents 方法来对文本块进行向量化并保存到本地文件，其中我们使用了开源的 FAISS （ facebook AI Similarity Search的缩写 ）为向量检索框架。
