Json的知识梦工厂

简单的说就是智能体把AI的功能垂直化，只让AI处理某个行业的事务。比如你需要一个只针对你公司的客服AI助手，你就可以在平台上创建一个你公司客服智能体助手，在这种智能体平台设计自己的AI的时候，平台会提供一些插件：比如 知识库，这个时候我们的这种数据集就有用了，可以把自己公司的一些客服话术信息提交给智能体（Excel格式）即可，这个时候有人问你的AI客服的时候，这个AI就会检索你的知识库，这样AI 就会根据你的需求来回答客户的问题。数据集的每条记录包含了分类、标题和正文内容，旨在提供高质量的天文学数据支持。

比如你需要一个只针对你公司的客服AI助手，你就可以在平台上创建一个你公司客服智能体助手，在这种智能体平台设计自己的AI的时候，平台会提供一些插件：比如 知识库，这个时候我们的这种数据集就有用了，可以把自己公司的一些客服话术信息提交给智能体（Excel格式）即可，这个时候有人问你的AI客服的时候，这个AI就会检索你的知识库，这样AI 就会根据你的需求来回答客户的问题。· 结构清晰、易于导入与应用：数据集采用Excel格式，便于快速处理和导入，可以直接用于数据库、推荐系统、智能助手等项目中，减少开发时间。

比如你需要一个只针对你公司的客服AI助手，你就可以在平台上创建一个你公司客服智能体助手，在这种智能体平台设计自己的AI的时候，平台会提供一些插件：比如 知识库，这个时候我们的这种数据集就有用了，可以把自己公司的一些客服话术信息提交给智能体（Excel格式）即可，这个时候有人问你的AI客服的时候，这个AI就会检索你的知识库，这样AI 就会根据你的需求来回答客户的问题。大家可以去体验一下。这份数据集为你的AI项目和智能体提供了坚实的数据基础，无论是构建智能旅游推荐系统，还是丰富旅游知识库，都会带来实用帮助。

比如你需要一个只针对你公司的客服AI助手，你就可以在平台上创建一个你公司客服智能体助手，在这种智能体平台设计自己的AI的时候，平台会提供一些插件：比如 知识库，这个时候我们的这种数据集就有用了，可以把自己公司的一些客服话术信息提交给智能体（Excel格式）即可，这个时候有人问你的AI客服的时候，这个AI就会检索你的知识库，这样AI 就会根据你的需求来回答客户的问题。我知道大家可能对数据集的质量比较敏感，所以得提前说明一下：虽然我已经尽力整理过，但由于菜谱的来源比较广泛，可能会有一些重复的情况。

于是，我又整理了一个新的数据集——“花卉图片数据集”，本数据集包含9521张花卉植物类图片，适用于大规模机器学习模型的训练与智能体知识库构建。例如，如果你需要一个专门为你公司服务的客服AI助手，只需在平台上创建一个公司客服智能体助手即可。你可以将自己公司的客服话术信息（以Excel格式）提交给智能体，这样当有人向你的AI客服提问时，AI会智能地检索知识库，并根据你的需求来回答客户的问题。：适用于构建植物相关的智能知识库，帮助智能体在与植物相关的任务中进行更智能的决策和推理，如植物保护、园艺管理等。

除了大模型数据集以外，最近我在网上看到了 关于AI大模型的另一个产品，叫 ”智能体“，比如百度出的 智能体，字节的 扣子智能体，在智能体应用中，也会用到 一些数据，比如你想做一个心理辅导的AI智能体，除了AI本身的能力以外，为了让智能体更加的垂直，回答的更准确，我们就可以给智能体添加知识库。，这个时候我们的这种数据集就有用了，可以把自己公司的一些客服话术信息提交给智能体（Excel格式）即可，这个时候有人问你的AI客服的时候，这个AI就会检索你的知识库，这样AI 就会根据你的需求来回答客户的问题。

毕竟，数据整合是一个庞大的工程，一个人的力量是有限的，只有大家共同提供数据，才能更好地完成数据整合。无论你是AI开发者，正在寻找优质的训练数据，还是单纯喜欢卡通头像，或者正在研究头像生成技术，希望这些图片能对你有所帮助！最近我一直在研究AI大模型相关的内容，想着从现在开始慢慢收集各种各样的图片，万一以后需要训练大模型的时候可以用到，或者自己以后也许会需要。于是决定慢慢收集这些图片，为未来的学习和训练大模型做一些铺垫，哈哈。数据均来源于公开的互联网数据信息及合法的公共数据，相关数据的获取严格遵循法律法规。

毕竟对于数据整合这个事情， 一个人的力量太渺小了，需要很多人 我们共同提供数据 来完整 数据整合。我把这些收集好的 让这些可爱的图片发挥更大的价值。无论你是AI开发者，正在寻找优质的训练数据，还是单纯喜欢看萌宠，或者正在研究猫狗行为，希望这些图片能对大家有所帮助！最近不是一直在研究 AI大模型相关的东西，就准备养成习惯从现在开始慢慢的收集 各种各样的 图片， 万一有人需要 训练大模型 需要呢？就开始慢慢的收集 这些图片。数据均来源于公开的互联网数据信息及合法的公共数据，相关数据的获取严格遵循法律法规。

不得不说，这个 UI 设计真的是很出色。如果你要使用Trae的上下文引用，在输入框使用#就可以展示上下文列表，当鼠标移动到文件上时，会展示一个树形结构的预览，这样在重复名称的文件较多时，也能快速定位所需文件，而无需查看后面长长的路径。相较于 Cursor 昂贵的费用，Trae 是一个不错的选择，目前限时免费，并且由国人团队开发，全面支持中文环境，总的来说 Trae 给我的体验还是非常好的。写完代码后，他会非常的智能 让我们一步一步的 运行一些命令，并且过程中还会检查项目是否正常，如果不正常 他还会 调整。

该翻译管理系统主要用于提供高效的文字翻译服务，适用于跨语言沟通、国际化网站开发以及多语言内容管理等场景。企业、开发者和个人用户可以利用该系统实现网站、应用、文档等内容的即时翻译，打破语言障碍，提升工作效率。肯定要找个应用场景来做一做，看看怎么把AI大模型应用于传统软件里。今天就跟大家分享一个 AI大模型翻译管理系统-带前台翻译工具。中文-瑞典语（zh-sv） / 瑞典语-中文（sv-zh）中文-英文（zh-en） / 英文-中文（en-zh）Python 3.12.3用于AI大模型的翻译服务。

因为 这个Hugging Face 上不仅有大模型 还有数据集 如果需要下载数据集 就把参数改成 dataset。会让你输入 token 去huggingface 登录账号后 setting里 创建 token。如果下载的时候中断了，那么就输入以下代码重新开始下载，这样会接着之前的下载。如果 需要下数据集 把 model 改成 dataset。或者设置 中国镜像。这里我就不分享了 自行百度即可。据说 重新执行下载命令 也可以 没试过 第7步。不指定 默认就是 model。6.查看是否登录好账号。

vLLM 是一个针对 大规模语言模型 推理的高效框架，通过优化内存管理、支持分布式计算、以及减少计算资源消耗，提供了 高性能和低延迟 的推理能力。它适用于需要处理超大语言模型的任务，并且能够有效地在本地或分布式环境中运行。好了 这三个 知识点 说完了 ，接下来 再来总结一下。

当我初次尝试着使用了这款编辑器后，有一种我突然有了一个 前端AI程序员搭档的感觉，因为我是做后端开发的，所以对于前端的编程，并不是很熟悉。但是我接触完这个编辑器后，觉得我好像多了一个搭档一样。这款编辑器 给我的感觉是 比 普通代码编辑器带的AI插件更强，更好用。我觉得 不是做程序员这个行业的人，如果经过简单培训 配合着这个AI编辑器 肯定也是可以写代码的。最近接触了一款编辑器，让我对AI编程有了新的认识，同时也觉得 也许有一天 真的不需要 程序员这个岗位了。12. 项目根目录创建。8. @ 符号的使用。

概述HuggingFace 是一个知名的开源平台，专注于自然语言处理（NLP）和机器学习领域。它提供了大量预训练的大型语言模型（LLMs），如 GPT-3、BERT 和 RoBERTa，并构建了一个丰富的生态系统，支持模型的微调、评估和部署。HuggingFace 的目标是让开发者和研究人员能够轻松访问和使用这些先进的模型，推动 AI 技术的普及和应用。核心功能与特点预训练模型库：HuggingFace 提供了全球最大的预训练模型库之一，涵盖了 NLP、计算机视觉、语音处理等多个领域。

自动化编程与代码生成 (Automated Programming & Code Generation)计算机语言理解与生成 (Language Understanding and Generation)人工智能伦理与公平 (AI Ethics & Fairness)计算机安全与AI (AI in Cybersecurity)计算机博弈 (Computer Games & AI)健康医疗AI (Healthcare AI)深度学习 (Deep Learning)人工智能硬件 (AI Hardware)

但是我 觉得我们可以去做一些 大模型调用，大模型调参，让大模型 运用到我们的 目前的软件中。但是我们人的记忆 是不能复制给别人的，但是我们训练出来的大模型，他们是以文件数据的形式 存储在磁盘中。这个东西 是一个框架，对于框架 对于程序员 应该不陌生把，像我们做web开发的，基本上都用过各种各样的 web框架 比如 java 的 springboot php 的 thinkphp python 的 fastApi 等等。所以 对于大模型的训练 包括部署一个自己的 大模型，对于硬件的要求 是很高的。

无论是工作中的项目管理、生活中的健康监测，还是个人兴趣爱好的探索，AI 都能通过精准的分析和定制化的服务，帮助我们节省时间和精力，提升生活质量。在这个信息技术飞速发展的时代，AI 已经不仅仅是科技领域的前沿技术，它已经渗透到我们的日常生活中，成为了提高工作效率、简化生活流程、解决问题的重要工具。总之，利用好这些强大的工具，能帮助我们更快地解决生活中的问题，提升工作和生活的质量，助力我们在快速发展的时代中走得更稳更远。ToB端：为企业提供API、行业解决方案（如金融、教育、医疗等领域的智能化工具）。

实际也很简单 只不过把 用 fastApi 框架 做的 网页端 换成 PyQt5 来制作 客户端的桌面应用。今天就再分享一个 使用python 来制作一个 exe 客户端版的 本地大模型。以前分享过一个 关于python 部署 网页端的 翻译大模型的 文章。python 版本：Python 3.8.20。代码内置的 翻译大模型 不保证 翻译的准确性。运行此项目要有python编程基础！打包后的文件在dist 文件夹里。有兴趣的小伙伴可以去看一下。