10分钟上手大模型应用开发：从个人知识库到社交场景助手
【免费下载链接】llm-universe 
项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-universe
你是否还在为海量资料整理发愁？是否在社交场合不知如何得体表达？本文将带你快速掌握大模型应用开发，通过两个实战案例零代码搭建专属AI助手，让技术小白也能轻松玩转人工智能。
一、个人知识库助手：让资料随问随答
项目背景与功能
在信息爆炸的时代，如何高效管理和检索个人知识成为难题。基于LLM（大语言模型）和RAG（检索增强生成）技术的个人知识库助手应运而生，它能将分散的文档资料转化为智能问答系统，实现"资料即问即答"。
该项目已集成多种主流大模型API，包括OpenAI的GPT系列、百度文心一言、讯飞星火和智谱AI的ChatGLM等，支持本地向量数据库存储，确保数据隐私安全。
核心技术架构
个人知识库助手采用经典的RAG架构，主要分为三个阶段：
- 索引构建：加载文档→文本分割→向量化→存储向量数据库
- 检索匹配：用户提问→问题向量化→相似文档检索
- 生成回答：上下文拼接→Prompt构建→LLM生成回答
关键实现代码位于：
- 向量数据库操作：notebook/C3 搭建知识库/C3.ipynb
- 自定义Embedding：notebook/C3 搭建知识库/附LangChain自定义Embedding封装讲解.ipynb
- 检索问答链：notebook/C4 构建 RAG 应用/C4.ipynb
快速启动指南
环境准备
# 克隆仓库
git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-universe
cd llm-universe
# 创建虚拟环境
conda create -n llm-universe python==3.9.0
conda activate llm-universe
# 安装依赖
pip install -r requirements.txt
数据准备
项目支持多种格式文档导入，包括PDF、Markdown和纯文本等，默认存储在data_base/knowledge_db/目录下。示例数据包含：
- 《机器学习公式详解》PDF：data_base/knowledge_db/pumkin_book/pumpkin_book.pdf
- Prompt工程教程：data_base/knowledge_db/prompt_engineering/
- 强化学习入门指南：data_base/knowledge_db/easy_rl/
启动应用
# 启动Web界面
cd notebook/C4 构建 RAG 应用
streamlit run streamlit_app.py
启动后可在浏览器访问本地服务，上传文档并开始问答。以下是问答效果示例：
二、社交场景AI助手：天机
项目简介
"天机"是一款专注于中国传统社交礼仪的大模型应用，旨在帮助用户应对各种社交场合，如敬酒致辞、送礼建议、人际沟通等场景，提供得体、恰当的表达建议。
该项目由SocialAI团队开发，采用多种技术路线实现：
- Prompt工程：通过精心设计的提示词引导模型生成符合社交规范的回应
- 知识库：构建社交礼仪法则数据库，实现精准检索
- 模型微调：基于特定场景数据微调模型，提升表达自然度
核心功能展示
天机助手涵盖多种社交场景，主要功能包括：
1. 敬酒礼仪指导
在商务宴请或家庭聚会中，得体的敬酒致辞能有效提升社交效果。天机助手提供不同场景的敬酒词模板，可根据对象、场合和时长动态生成。
2. 人际沟通建议
针对尴尬场合、冲突处理等场景，提供恰当的应对策略，帮助用户化解社交难题。
3. 送祝福文本生成
支持生日、节日、婚庆等多种场景的祝福语生成，可根据关系亲疏、场合正式程度调整语气和内容。
技术实现路径
天机项目提供多种技术实现方案，满足不同用户需求：
- Prompt模式：无需编程基础，直接使用预设提示词模板
- 知识库模式：构建本地社交礼仪知识库，支持自定义规则
- 模型训练：基于InternLM2等模型进行微调，优化特定场景表现
详细实现代码可参考：docs/C6/案例2：社交场景AI助手系统-天机.md
三、总结与扩展
本文介绍的两个案例展示了大模型在知识管理和社交辅助两个典型场景的应用。个人知识库助手帮助用户高效管理和利用信息，社交场景AI助手则解决了社交表达难题，体现了AI技术服务于日常生活和工作的应用价值。
项目后续规划包括：
- 支持更多文档格式和语言
- 优化模型响应速度和准确性
- 扩展更多应用场景，如职场沟通、演讲辅助等
完整项目文档和更多案例可参考：
通过这些工具和资源，即使是非技术背景的用户也能快速构建自己的AI应用，让人工智能真正服务于日常生活和工作。
【免费下载链接】llm-universe 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/ll/llm-universe
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
