闻达大规模语言模型平台：企业级AI应用终极指南
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/we/wenda 在当今AI技术快速发展的时代，闻达（Wenda）作为一个开源的大规模语言模型平台，为个人和中小企业提供了高效、安全的内容生成解决方案。这个本地部署的AI工具能够帮助用户在私有环境中充分利用大语言模型的强大能力。
🚀 项目核心亮点与差异化优势
闻达平台在设计上充分考虑了实际应用场景的需求，具有以下突出特点：
- 资源友好型架构：针对计算资源有限的用户进行优化，在普通硬件上也能流畅运行
- 全方位知识安全保障：支持完全离线部署，确保企业敏感信息不被泄露
- 模块化插件系统：通过JavaScript脚本轻松扩展平台功能
- 多模型灵活适配：支持多种主流大语言模型，满足不同场景需求
闻达平台提供直观的Web界面，让用户轻松与AI模型互动
💡 核心功能模块详解
多样化模型支持体系
闻达平台目前支持离线部署的模型包括chatGLM-6B、chatGLM2-6B、chatRWKV、llama系列、moss、baichuan、Aquila-7B、InternLM等，同时支持在线API访问openai api和chatGLM-130b api。
智能知识库管理
平台的知识库功能支持对接本地离线向量库、本地搜索引擎、在线搜索引擎等，为用户提供丰富的知识支持。知识库原理是在搜索后生成提示信息插入到对话中，让模型能够获取相关知识数据。
通过直观的界面配置知识库参数，提升回答准确性
Auto脚本自动化系统
通过开发插件形式的JavaScript脚本，闻达平台能够附加各种自动化功能，包括自定义对话流程、访问外部API、在线切换LoRA模型等。
Auto脚本功能展示，实现复杂的自动化任务
🎯 实际应用场景解析
企业文档处理
利用闻达的知识库功能，企业可以构建专属的知识体系，快速处理各类文档内容。支持txt和pdf格式文件，通过sentence_transformers+faiss进行索引和匹配。
个性化AI助手
通过Auto脚本开发，用户可以创建符合个人需求的AI助手，实现特定的工作流程自动化。
教育培训应用
在教育培训领域，闻达可以作为智能教学助手，为学生提供个性化的学习支持和答疑服务。
📋 快速部署配置步骤
环境准备与安装
通用依赖安装命令：
pip install -r requirements/requirements.txt
模型下载与配置
根据使用需求下载对应模型，建议使用chatRWKV的RWKV-4-Raven-7B-v11或chatGLM-6B。
参数设置指南
将example.config.yml重命名为config.yml，根据参数说明填写模型下载位置等信息。
详细的参数配置界面，支持多种自定义设置
🔧 进阶功能开发指南
Auto脚本开发
在左侧功能栏添加内容：
func.push({
name: "功能名称",
question: async () => {
let answer = await send(app.question)
alert(answer)
},
})
知识库优化技巧
通过使用微调模型可以显著提升知识库回答的准确性。闻达用户"帛凡"训练并提供的权重合并模型和lora权重文件，在闻达知识库平台中能够获得显著的总结能力提升。
知识库调试界面，帮助用户优化知识库效果
🌟 项目特色功能展示
图块化编程
通过block_programming.js实现猫猫也会的图块化编程功能，用户只需拖动图块即可实现简单的Auto功能，大大降低了使用门槛。
Stable Diffusion集成
通过agents模块调用Stable Diffusion接口绘图，扩展了平台的应用场景。
集成Stable Diffusion实现AI绘图功能
总结
闻达大规模语言模型平台以其开源特性、本地部署优势和灵活的扩展能力，为个人和中小企业提供了一个安全、高效的AI应用解决方案。无论是构建企业知识库、开发个性化AI助手，还是实现复杂的自动化流程，闻达都能提供强大的支持。
通过不断的功能更新和优化，闻达致力于为用户提供更加完善的大规模语言模型调用体验，推动AI技术在实际场景中的广泛应用。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
