V2NIMAIModelConfigParams.java

浏览该文件的文档.

package com.netease.nimlib.sdk.v2.ai.params;

import java.io.Serializable;

/**
 * Ai 大模型配置参数
 */
public class V2NIMAIModelConfigParams implements Serializable {

    /**
     * 提示词
     */
    private String prompt;

    /**
     * 模型最大tokens数量
     */
    private Integer maxTokens;

    /**
     * 取值范围（0，1），生成时，核采样方法的概率阈值。例如，取值为0.8时，仅保留累计概率之和大于等于0.8的概率分布中的token，作为随机采样的候选集。取值范围为（0,1.0)，取值越大，生成的随机性越高；取值越低，生成的随机性越低。默认值 0.5。注意，取值不要大于等于1
     */
    private Double topP;

    /**
     * 取值范围(0,2)，用于控制随机性和多样性的程度。具体来说，temperature值控制了生成文本时对每个候选词的概率分布进行平滑的程度。较高的temperature值会降低概率分布的峰值，使得更多的低概率词被选择，生成结果更加多样化；而较低的temperature
   * 值则会增强概率分布的峰值，使得高概率词更容易被选择，生成结果更加确定。
     */
    private Double temperature;

    /**
     * 获取提示词
     *
     * @return 提示词
     */
    public String getPrompt() {
        return prompt;
    }

    /**
     * 设置提示词
     *
     * @param prompt 提示词
     */
    public void setPrompt(String prompt) {
        this.prompt = prompt;
    }

    /**
     * 获取模型最大tokens数量
     *
     * @return 模型最大tokens数量
     */
    public Integer getMaxTokens() {
        return maxTokens;
    }

    /**
     * 设置模型最大tokens数量
     *
     * @param maxTokens 模型最大tokens数量
     */
    public void setMaxTokens(Integer maxTokens) {
        this.maxTokens = maxTokens;
    }

    /**
     * 获取取值范围 topP
     *
     * @return 取值范围 topP
     */
    public Double getTopP() {
        return topP;
    }

    /**
     * 设置取值范围 topP
     *
     * @param topP 取值范围 topP
     */
    public void setTopP(Double topP) {
        this.topP = topP;
    }

    /**
     * 获取温度 temperature
     *
     * @return 温度 temperature
     */
    public Double getTemperature() {
        return temperature;
    }

    /**
     * 设置温度 temperature
     *
     * @param temperature 温度 temperature
     */
    public void setTemperature(Double temperature) {
        this.temperature = temperature;
    }
}