使用模板创建 MCP 函数 操作步骤 登录 函数计算控制台 。 依次点击『函数列表』->『创建函数』->『模板创建 MCP 服务』->『基础模板』/『热门 MCP 模板』 以热门模板为例,选择『github』热门模板,点击下一步 填写函数名称、github apikey,点击下一步 使用模板创建的 MCP 函数,触发器都默认配置好,点击提交即可以完成MCP 函数创建。
quot;} 2 {"instruction": "分类以下三个国家的首都是哪个城市:", "input": "- 美国\n- 法国\n- 中国", "output": "- 美国:华盛顿特区\n- 法国:巴黎\n- 中国:北京"} 3 {"instruction"
目前支持的具体query类型有单实体/单属性(eg.xx仓库的地址)、多实体/多属性查询(eg.xx仓库的地址和现场联系人)、基于数字型数据的各类计算和比较(eg.哪个仓库的当前库存最多)、模糊查询(eg.xx仓库的库存多少?-可以回复所有与库存相关的字段)和query对应多答案时可全面回复(eg.xx仓库的负责人?- 可以回复所有该仓库负责人姓名),并且配备表格里无答案场景的回复话术。
tion String 否,依配置情况而定 dialog_node_name 对话树中节点名称,从哪个节点调用的webhook String 是 context 会话过程中的上下文变量 Json 是 valueMap 当前节点或问答中配置的value回复,如果webhook异常将返回配置的兜底回复话术
先提取特征,方便使用face_token进行比对 (2)调用活体接口:调用detect、add接口时,使用liveness_control参数,用于预先提取活体特征,进行活体分析 (3)获取人脸属性:希望通过facetoken获取什么属性,detect的阶段就需要在field参数中增加哪个参数
在查看模型评估结果可能需要思考在当前业务场景精确率与召回率更关注哪个指标,是更希望减少误识别,还是更希望减少误召回。前者更需要关注召回率的指标,后者更需要关注精确率的指标。同时F1-SCORE可以有效关注精确率和召回率的平衡情况,对于希望召回与识别效果兼具的场景,F1-Score越接近1效果越好。
具体优先级策略:在所有状态为启用,并且处于生效时间内的策略中挑选优先级最高的策略「P0最高、P1第二,以此类推」 调用策略 您可以通过API/SDK的方式调用审核策略,您使用哪个应用的aksk/token就会调用该应用下正在生效的策略。具体调用方法参加下方章节
创建步骤 登录 百舸AI计算平台AIHC控制台 。 点击页面左侧菜单栏「工作流」,进入工作流模块首页。 创建工作流,平台提供多种创建方式,基本配置信息包括: 工作流名称:支持中文、英文、数字、中划线、下划线等命名方式。 资源池:选择工作流运行的百舸资源池。
节点靠其集群名称来决定加入哪个Elasticsearch集群,一个节点只能属一个集群。如果不考虑冗余能力等特性,仅有一个节点的Elasticsearch集群一样可以实现所有的存储及搜索功能。 节点(node) 运行了单个实例的Elasticsearch主机称为节点(node),它是集群的一个成员,可以存储数据、参与集群索引及搜索操作。类似于集群,节点靠其名称进行标识。
具体优先级策略:在所有状态为启用,并且处于生效时间内的策略中挑选优先级最高的策略「P0最高、P1第二,以此类推」 调用策略 您可以通过API/SDK的方式调用审核策略,您使用哪个应用的aksk/token就会调用该应用下正在生效的策略。具体调用方法参加下方章节