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这种方法尤其适用于处理复杂或多层次的问题。 链式提示其本质上就是扩大语言模型的能力,解决语言模型的的局限性问题。例如: 在零提示或少量提示情况下,大多数场景LLM是能够正确推理的,因此如果实际的场景中,能够零样本提示完成,那么久不应该考虑链式思维提示,总之我们应该简单化,避免复杂化。 但是当我们使用零样本提示或少量样本提示,发现LLM的局限性后,我们可以考虑使用链式思考的提示。
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llm.py 您好,我是百度研发的知识增强大语言模型,中文名是文心一言,英文名是ERNIE Bot。我能够与人对话互动,回答问题,协助创作,高效便捷地帮助人们获取信息、知识和灵感。
下图展示了将示例工作流添加到应用后,应用的任务处理能力。当用户输入内容后,应用会调用示例工作流处理用户的输入内容,并向用户返回结果。 构建过程 步骤一:构建工作流 登陆百度智能云千帆appbuilder平台。 点击免费试用,打开主页。 在页面左侧导航栏进入组件广场,并单击创建组件。
总体来看,在网络条件较好,且文件较大时,选择HTTPS几乎没有影响;当网络条件较差,文件较小时,如图片处理等场景,HTTPS的延时会放大。 配置示例 为了您的数据在传输过程中的可靠性,我们推荐您使用HTTPS协议。目前,BOS的API和SDK已经全面支持配置HTTPS。 API方式 使用API访问时,根据您使用的语言不同,将对应的端口协议配置为HTTPS即可。
detect_language 否 string true/false 是否检测语言,默认不检测,即:false。
可点击下拉菜单选择支持的语言: 目前平台已提供:python、php、java、csharp、go、nodejs、C等多种编程语言的示例代码。
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API返回的参数如果要被大语言模型接受就要配置到prompt参数中 文心一言只能接受API以json格式的输出,只能识别prompt的内容是需要大模型进一步处理的,所以如果返回的结果还需要交给大模型进一步处理就要组合返回的数据和提示词一起形成prompt,例如: # 返回结果 prompt=f 解析JSON格式的数据({result}),用表格的方式显示出来 return make_json_response