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更新时间:2025-01-07 GMT+08:00
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使用盘古NLP大模型创建Python编码助手应用

场景描述

该示例演示了如何使用盘古NLP大模型创建Python编码助手执行应用,示例将使用Agent开发平台预置的Python解释器预置插件。

“Python解释器插件”能够执行用户输入的Python代码,并获取结果。此插件为应用提供了强大的计算、数据处理和分析功能,用户只需将其添加到应用中,即可扩展功能。

准备工作

请确保您有预置的NLP大模型,并已完成模型的部署操作,详见《用户指南》“开发盘古NLP大模型 > 部署NLP大模型 > 创建NLP大模型部署任务”。

操作流程

使用盘古NLP大模型创建Python编码应用的流程见表1

表1 用盘古NLP大模型创建Python编码应用

操作步骤

说明

步骤1:创建应用

本样例场景实现应用的创建。

步骤2:配置Prompt

本样例场景实现应用中的提示词配置。

步骤3:添加预置插件

本样例场景实现应用的插件配置。

步骤4:配置对话体验

本样例场景实现应用的对话体验配置。

步骤5:调试应用

本样例场景实现应用的调试。

步骤1:创建应用

创建应用的步骤如下:

  1. 登录ModelArts Studio大模型开发平台,进入所需空间。
  2. 在左侧导航栏中选择“Agent开发”,将跳转至Agent开发平台。
  3. 在Agent开发平台,单击左侧导航栏“工作台”按钮,在“应用”页签,单击右上角“创建应用”。
  4. 输入应用名称,如“Python编码助手”,输入应用描述,单击“确定”,完成应用创建。
    图1 创建应用

步骤2:配置Prompt

创建应用后,需要撰写提示词(Prompt),为应用设定人设、能力、核心技能、执行步骤。

应用会根据盘古NLP大模型对提示词的理解,来响应用户问题。因此,一个好的提示词可以让模型更好地理解并执行任务,应用效果与提示词息息相关。

配置Prompt Builder步骤如下:

  1. 在“Prompt builder”模块,可依据模板填写Prompt,单击“示例”,输入框中将自动填入角色指令模板。
  2. 示例如图2,您可以依据模板进行填写。
    图2 配置Prompt
  3. 填写后可通过大模型进行优化,单击“智能优化”,在 “Prompt优化”窗口中单击“确定”。

步骤3:添加预置插件

应用支持添加插件技能,可添加“预置插件”和“个人插件”。添加插件可以为应用配备更多技能,建议插件数量不超过5个。

本节示例将指导您添加名为python_interpreter的“预置插件”。

添加插件的步骤如下:

  1. 在“技能 > 插件”模块,单击“添加”。
  2. 在“添加插件”窗口,选择预置插件python_interpreter,单击进行添加,再单击“确定”。
    图3 添加python_interpreter插件
  3. 添加插件后,可在“技能 > 插件”中查看当前已添加的插件。
    图4 已添加插件

步骤4:配置对话体验

应用支持配置对话体验功能,该功能可以提升用户与应用之间的互动质量和个性化体验,包括开场白、推荐问题。

  • 开场白:开场白是用户与应用进行首次交互时,应用主动向用户展示的一段内容。
  • 推荐问题:推荐问题是用户首次与应用互动时,应用主动展示的一些问题或话题建议。

配置对话体验的步骤如下:

  1. 在“对话体验 > 开场白”中,可填写开场白,也可单击“智能添加 > 确定”智能添加开场白。

    例如,“你好!欢迎来到Python编程助手。请告诉我,你今天需要帮忙解决什么问题呢?”

  2. 在“对话体验 > 推荐问题”中,可填写推荐问题,也可单击“智能添加 > 确定”智能添加推荐问题。推荐问题至多配置3条。

    例如,“请编写输出10以内的素数的Python代码”。

  3. “对话体验”配置完成后,可在右侧“预览调试”中查看当前配置的开场白与推荐问题。

步骤5:调试应用

创建应用后,平台支持对应用执行过程的进行预览与调试。

调试应用的步骤如下:

  1. 在页面右上角单击,参考图5配置大模型参数。
    图5 大模型配置
  2. 在“预览调试”的左下角,选择开启“代码解释器”。
  3. 在“预览调试”的下方文本框中输入对话,例如“请编写输出10以内的素数的Python代码”,应用将根据对话生成相应的回答。
    图6 预览调试结果

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