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よくある質問

Model Studio アプリケーションとナレッジベースに関するよくある質問を以下に示します。

アプリケーション

  1. 現在、公式にサポートされているプラグインの種類は何ですか? 公式プラグインには、Python コード インタープリター、電卓、画像生成などがあります。一部のプラグインを使用するには、申請が必要な場合があります。
  2. カスタムプラグインの使用は課金されますか? カスタムプラグインの使用は課金されません。ただし、プロンプトの最適化、アプリケーションの呼び出し、およびエージェント API の構成中のテストウィンドウの使用は課金されます。
  3. アシスタント API を使用する場合、アシスタントはカスタムプラグインまたは関数の パラメーター をどのように理解して使用しますか? カスタム API プラグインはアシスタントが理解できるように設計されており、確立されたプロトコルに従ってモデルにパラメーターを渡します。関数の場合、モデルは入力パラメーター情報から学習し、包括的な結果を返します。
  4. エージェントとアシスタント API の主な違いは何ですか? アシスタント API は、簡単な調整のためのさまざまなクラスを提供します。
  5. Retrieval-Augmented Generation (RAG) はどの分野に適用されていますか? RAG は、Q&A システム、対話システム、テキスト要約、知識グラフの構築と推論、教育およびトレーニング プログラム、カスタマー サービス、ニュースおよびコンテンツ生成、インテリジェント検索およびレコメンデーション システムなど、さまざまな分野で大きな可能性と価値を示しています。
  6. モデルの応答が不正確な場合、RAG エージェント アプリケーションをどのように最適化できますか? モデルの応答に関するフィードバックを提供するには、応答コンテンツの下にある [フィードバック] をクリックし、問題の種類を選択して、[送信] をクリックします。または、requestID をコピーして チケット を送信し、フィードバックを提供します。
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  7. AI 出力に **xxxxx** が含まれている場合、モデルに太字を使用するように指示するにはどうすればよいですか? 構文 ** ** は、Markdown 形式で太字のテキストに使用されます。フロントエンドでモデルによって生成されたコンテンツを表示する場合は、Markdown 構文を解析してレンダリングします。
  8. API を使用する場合、アプリケーションの応答を増分的に設定できますか? 次のパラメーターを構成します。 stream=True, # 出力モードをストリームに設定します。 incremental_output=True # 増分ストリーム出力を有効にします。
  9. RAG の順序は、シーケンスと並列ですか、それとも直列ですか? 取得は、ユーザー設定のナレッジベースに従って並列で実行され、その後、スコアに基づいて上位 N 件の結果が選択されます。
  10. Model Studio がカスタムプラグインを呼び出すとき、モデルはヘッダーを通過できますか? ヘッダーは通過するように表示されますが、サーバーからの戻り値によると、実際には通過していません。 カスタムヘッダーはサポートされていません。 権限 付与ヘッダーのみが通過します。

データ管理

  1. エラーメッセージ:PDF、doc、docx ファイル形式のみアップロードがサポートされています。もう一度お試しください。エラーコード: 140010 PDF ファイルをアップロードする場合は、ファイル拡張子が小文字の「pdf」であることを確認してください。
  2. ファイルをアップロードするときに必要な MD5 パラメーターの目的は何ですか? アップロードされたファイルの整合性を検証するために使用されます。
  3. 構造化データに 100 件のエントリがありますが、インポート後に 20 件のエントリしか表示されません。なぜですか? テーブルデータに空の行があるかどうかを確認してください。 プロダクト ポリシーに従って、空の行の後のデータは認識されません。最初の行が空の場合、ファイルは空と見なされます。