借助ModelArts提供的AI开发能力，实现基于LangChain+ChatGLM3的本地知识库问答，通过具体案例让开发者更加清晰的了解大模型AI应用开发过程。
微软在Semantic Kernel博客上发布了文章：https://devblogs.microsoft.com/semantic-kernel/announcing-copilot-chat/。 Copilot Chat示例应用程序展示了开发人员如何将AI和LLM智能集成到自己的应用程序中，使开
1.概述 ChatGPT是当前自然语言处理领域的重要进展之一，通过预训练和微调的方式，ChatGPT可以生成高质量的文本，可应用于多种场景，如智能客服、聊天机器人、语音助手等。本文将详细介绍ChatGPT的原理、实战演练和流程图，帮助读者更好地理解ChatGPT技术的应用和优势。 2.内容 在当今快
1.概述 ChatGPT是由 OpenAI 开发的一种强大的语言模型，它在许多自然语言处理任务中展现出了惊人的能力。而其中一个关键的技术概念就是 "Prompt"。本文将深入探讨 Prompt 的概念、作用和应用，以及如何在与 ChatGPT 进行交互时充分利用 Prompt 的能力。 2.内容 C
1.概述 今天我们将深入探索ChatGPT的两项核心技术：Fine-tuning（微调）和Embeddings（嵌入）。这些技术在现代自然语言处理领域扮演着至关重要的角色，为模型的性能提升和适应特定任务需求提供了关键支持。ChatGPT作为GPT家族的一员，已经在多个领域展现了出色的表现，而其背后的
众所周知，ChatGPT可以帮助研发人员编写或者Debug程序代码，但是在执行过程中，ChatGPT会将程序代码的一些相关文字解释和代码段混合着返回，如此，研发人员还需要自己进行编辑和粘贴操作，效率上差强人意，本次我们试图将ChatGPT直接嵌入到代码业务中，让ChatGPT生成可以直接运行的代码。
背景 昨天晚上进行了在线升级银河麒麟V10SP2的audit和mate-indicator的rpm包 今天想了下,如果机器无法上网. 必须得在公司内部搭建一套离线的rpm源进行处理 想了下还是使用reposync以及createrepo+nginx发布比较好一些. 昨天晚上写完之后就可以使用repo
http://blog.itpub.net/69925873/viewspace-2935360/ OpenAI的Generative Pre-trained Transformer(GPT)模型通过引入非常强大的语言模型，在自然语言处理(NLP)领域引起了巨大震动。这些模型可以执行各种NLP任务，
https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/create-enrollment-token.html The elasticsearch-create-enrollment-token command creates
跨平台ChatGpt 客户端 一款基于Avalonia实现的跨平台ChatGpt客户端 ，通过对接ChatGpt官方提供的ChatGpt 3.5模型实现聊天对话 实现创建ChatGpt的项目名称 ，项目类型是Avalonia MVVM ， 添加项目需要使用的Nuget包
由百川智能推出的新一代开源大语言模型，采用2.6万亿Tokens的高质量语料训练，在多个权威的中文、英文和多语言的通用、领域benchmark上取得同尺寸最佳的效果，发布包含有7B、13B的Base和经过PPO训练的Chat版本，并提供了Chat版本的4bits量化。 一.Baichuan2模型 B
在官方例子中给出了通过chain = NebulaGraphQAChain.from_llm(ChatOpenAI(temperature=0), graph=graph, verbose=True)来检索NebulaGraph图数据库。本文介绍了通过GPT2替换ChatOpenAI的思路和实现，暂
本文主要讨论Langchain-Chatchat项目中自定义Agent问答的思路和实现。以"计算器工具"为例，简单理解就是通过LLM识别应该使用的工具类型，然后交给相应的工具（也是LLM模型）来解决问题。一个LLM模型可以充当不同的角色，要把结构化的Prompt模板写好，充分利用LLM的Zero/O
为啥 ChatGPT 突然火了？ 简单概括就是：产品太过惊艳，体验超预期 之前人工智能发展多年，报道最多的也许就是曾经的李世石大战AlphaGo，现实中的特斯拉自动驾驶，还有波士顿动能放出的机器狗。对于圈外人士来说一般也接触不到这些，仅仅看看而已。但是 ChatGPT 不一样，一声巨响，石头中蹦出一
### 大火的ChatGPT与表格插件结合会有哪些意想不到的效果？ ChatGPT已经火了好久了，想探索一下ChatGPT在表格中的使用场景，思考了很久自己整理了三点： 一、使用助手：根据需求提供操作指南、按照描述生成公式。 二、数据分析：对表格中的数据提供数据分析建议，按照描述分析数据。 三、工作
低代码开发平台（LCDP），是低代码或无代码通过快速搭建配置的方式完成一个应用程序的开发与上线，可视化低代码就是可视化的DSL，它的优点更多的是来源可视化，相对的，它的局限性也还是来源于可视化，复杂的业务逻辑用低代码可能会更加复杂。低代码应该是特定领域问题的简化和抽象，如果只是单纯将原有的编码工作转换为 GUI 的模式，并没有多大意义。
提起长连接，我们并不陌生，最常见的长连接非websocket莫属了。即使没有在项目中实际用过，至少也应该有所接触。长连接指在一次网络通信中，客户端与服务器之间建立一条持久的连接，可以在多次请求和响应中重复使用该连接。
作者：小傅哥 - 百度搜 小傅哥bugstack 博客：bugstack.cn 沉淀、分享、成长，让自己和他人都能有所收获！😄 大家好，我是技术UP主小傅哥。 清华大学计算机系的超大规模训练模型 ChatGLM-130B 使用效果非常牛，所以我也想把这样的Ai能力接入到自己的应用中或者做一些 In
在测试工作中可以辅助功能测试包括需求分析或解读代码（注意代码安全）后生成测试用例，还可以辅助生成代码，接口测试用例，自动化脚本等各个方向起作用。当然实际使用中可能会因为提示词的不同生成的结果需要人工多次对话训练才可以。但是使用chatGPT肯定比不用能提高工作效率。当然具体落地后如何进行量化提效抽象...
基于Langchain与ChatGLM等语言模型的本地知识库问答应用实现。项目中默认LLM模型改为THUDM/chatglm2-6b[2]，默认Embedding模型改为moka-ai/m3e-base[3]。 一.项目介绍 1.实现原理 本项目实现原理如下图所示，过程包括加载文件->读取文本->文
