让电脑讲你输入的英文.

本文介绍了一种简单的方法,使计算机能够朗读用户输入的文本。通过创建VBS文件并利用SAPI.SpVoice组件,可以实现文本到语音的转换。如果需要中文朗读,则需额外下载并安装相应的语言包。
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I find a interesting thing: let your computer speaks out the words which you inputted just now. The method is below:
1: Create a new text file.
2: Write a sentence: CreateObject("SAPI.SpVoice").Speak "I love YOU";
3: Change the text file to vbs. for example: news.txt -> news.vbs. and click the file.

我发现了一个有趣的问题,可以让电脑讲你输入的文字(这里只能是英文):下面是方法.
1:创新一个新的文本文件。
2:写下面一段代码:CreateObject("SAPI.SpVoice").Speak "I Love YOU"
3:把你的文本文件另存为:vbs.然后点击就可以了。

如果你想让他说中文,你要去下载语言包:(http://download.iciba.com/pwpe/girl_xiaokun.exe),安装完成以后,还有最后一步:控制面板->语言,选择你刚才安装的就可以了。然后你换成中文试试吧。

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Stable Diffusion 3.5 (SD 3.5) 是由 Stability AI 推出的新一代文本到图像生成模型,相比 3.0 版本,它提升了图像质量、运行速度和硬件效率

<think>嗯,用户的问题是关于RAG技术如何处理本地数据的输入。根据之前的引用内容,用户已经积累了一些关于本地RAG的基础知识,现在需要更具体的实现指导。用户可能是个技术开发者或者AI爱好者,正在尝试搭建自己的本地AI系统。ta手头应该有本地数据文件(可能是PDF/Word等),但不确定如何让大模型读取这些内容。深层需求可能是想避开云服务,完全在本地环境实现智能问答系统。注意到引用[3]提到bge-m3嵌入模型解决中文处理问题,引用[4]强调OpenWebUI的本地RAG集成,这些都是关键突破点。需要重点解释数据加载和向量化这两个技术环节,因为这是本地数据输入的核心。用户似乎更关注“怎么做”而不是“为什么”,所以回答要侧重操作层面。不过还是需要简明解释RAG处理本地数据的原理,毕竟ta引用的资料提到过trainingfree/微调等概念差异。安全提示很重要,用户提到“敏感数据”需要特别强调数据隔离措施。最后那个“.env环境配置”的提醒很实用,很多新手会在这一步出错。要不要补充说明硬件要求呢?用户没提设备情况,但本地运行嵌入模型需要GPU资源。暂时先保留这个技术点,如果用户追问再展开。</think> 是的,RAG技术完全支持直接将本地数据输入到模型中**,这是其核心优势之一。以下是具体实现方式和技术细节: --- ### 📁 RAG输入本地数据的核心流程 1. **本地数据加载** 读取本地存储的各类文件格式: - **文本类**:TXT、PDF(通过PyPDF2库)、Word(python-docx)、Markdown - **结构化数据**:CSV/Excel(Pandas)、数据库(SQLite/MySQL连接) - **网页/代码**:HTML(BeautifulSoup解析)、程序代码文件 2. **文本向量化(关键步骤)** 使用**本地嵌入模型**(如引用[3]提到的`bge-m3`)将文本转换为向量: ```python from sentence_transformers import SentenceTransformer embed_model = SentenceTransformer('BAAI/bge-m3') # 加载本地中文优化模型 vectors = embed_model.encode(local_texts) # 生成向量 ``` 3. **本地向量存储** 建立仅本机访问的向量数据库: ```bash # 常用本地向量数据库 pip install chromadb # 轻量级单机方案 pip install faiss-cpu # Meta开源的高效索引 ``` 4. **查询时的本地化处理** 用户提问 → 本地嵌入模型向量化 → 向量数据库匹配 → 检索相关文本片段 → 拼接给本地大模型生成答案 --- ### 🔒 为何能确保数据本地化?(引用[3][4]) 1. **模型完全本地运行** - 嵌入模型(如bge-m3)和大模型(如DeepSeek R1)均部署在本地设备 - **零数据外传**:避免将敏感文档上传至OpenAI等云端服务 2. **开源工具链支持**(引用[4]) ```mermaid graph LR A[本地文件] --> B(Open WebUI) B --> C{Ollama本地大模型} B --> D[chromadb向量库] C --> E[生成最终答案] ``` 3. **配置示例**(Open WebUI的本地RAG设置) ```yaml # config.yaml rag: enabled: true embedding_model: local:/models/bge-m3 # 指定本地嵌入模型路径 vector_store: chromadb # 使用本地向量库 chunk_size: 512 # 文本分块大小 ``` --- ### ⚠️ 注意事项 1. **硬件要求** - 嵌入模型需至少4GB GPU内存(如RTX 3060) - 7B大模型需8GB以上显存(量化版可CPU运行) 2. **中文优化必要性**(引用[3]) - 避免使用OpenAI的text-embedding-ada-002等英文优化模型 - 推荐中文专用模型:`bge-m3`、`m3e-large` 3. **数据格式处理** - PDF表格/图片需先用`pymupdf`提取文本 - 代码文件建议用`tree-sitter`进行语法解析 --- ### 🌰 典型应用场景 1. **个人知识库** ```bash # 将个人文档库导入RAG /Users/me/Docs/财务报告.pdf /Users/me/Docs/客户合同.docx ``` 2. **企业私有文档** 内部Wiki、产品手册、客服QA对等敏感数据的安全处理 3. **研究数据分析** 本地处理实验数据、论文库,避免知识产权泄露 > 💡 通过此方案,即使断网环境下也能安全查询本地数据(引用[3][4]),真正实现「数据不出本地,智能随身携带」。 --- ### ❓相关问题 1. 如何在Windows/Mac电脑安装Ollama并配置本地大模型? 2. bge-m3与其他中文嵌入模型的性能对比? 3. RAG如何解决PDF表格和图片中的文本提取问题? 4. 没有GPU时如何用CPU运行本地嵌入模型? 5. 向量数据库chromadb和FAISS的适用场景有何区别? > 提示:Open WebUI已支持本地环境变量配置(`.env`),可彻底禁用所有外传功能以保证数据安全(引用[4])[^4]。
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