体验下 CHATGLM3+FASTGPT

最新推荐文章于 2025-12-15 14:50:45 发布
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#人工智能

pandachu
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本地部署基于LLama3知识库问答 （OLLama+Oneapi+Fastgpt）
kjzd123的博客
04-24 8013
关于如何本地部署基于LLama3知识库问答系统的指南，涉及OLLama、OneAPI和FastGPT三个组件。文档内容主要分为以下几个步骤： 使用docker搭建ollama容器： 安装NVIDIA Container Toolkit，包括配置仓库和安装相关包。 启动ollama容器，映射端口并设置卷。 使用ChatOllama下载模型以及体验模型： 通过docker-compose.yml文件运行容器，并配置ollama地址。 访问127.0.0.1:3000来使用ChatOllama，设置相关的配
使用 Sealos 将 ChatGLM3 接入 FastGPT，打造完全私有化 AI 客服
云原生实验室
11-02 3578
是一款开箱即用的 AI 知识库问答系统。该系统具备可视化工作流功能，允许用户灵活地设计复杂的问答流程，几乎能满足各种客服需求。在国内市场环境下，离线部署对于企业客户尤为重要。由于数据安全和隐私保护的考虑，企业通常不愿意将敏感数据上传到线上大型 AI 模型 (如 ChatGPT、Claude 等)。因此，。幸运的是，，除了可以使用其在线服务外，也允许用户进行私有化部署。正好上周 ChatGLM 系列推出了其最新一代的开源模型——ChatGLM3-6B。
国内本地部署FastGPT知识库（FastGPT+ChatGLM3+m3e）,搭建属于自己的“备忘录”
python12345_的博客
04-21 1279
大数据时代，越来越多的企业和机构需要处理海量数据，利用大模型技术可以更好地处理这些数据，提高数据分析和决策的准确性。： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。位置： \wsl.localhost\Ubuntu\home\csc\fastgpt。位置： \wsl.localhost\Ubuntu\home\csc\fastgpt。大模型时代，火爆出圈的LLM大模型让程序员们开始重新评估自己的本领。
ollama+qwen2.5-0.5b+oneAPI+m3e+fastgpt搭建本地私有AI大模型智能体工作流（AI Agent Flow）qwen2.5-0.5b 完整满血版
“逛丢一只鞋”的博客
11-25 3451
OneAPI 是一个 API 管理和分发系统，支持几乎所有主流 API 服务。OneAPI 通过简单的配置允许使用一个 API 密钥调用不同的服务，实现服务的高效管理和分发。
【ChatGLM3】第三代大语言模型多GPU部署指南
Java技术栈，分享不断学习、不断超越、不断积累的历程！
12-08 6318
经过测试对比，ChatGLM3比ChatGLM2强大了很多很多，可以在一定程度上满足商用ChatGLM系列大模型的迭代速度还是比较快的，可以感受到研究人员的努力一款优秀的具有自主知识产权的国产大模型，数据安全有保障，有活跃的社区，有越来越丰富的文档资料希望ChatGLM可以早日超越ChatGPT。
无需联网！Windows 本地一键开启 FastGPT 超强体验
AAI666666的博客
03-07 1826
无需联网！Windows 本地一键开启 FastGPT 超强体验
大模型笔记02--基于fastgpt和oneapi构建大模型应用平台
m0_74824483的博客
05-18 885
随着大模型的快速发展，众多IT科技厂商都开发训练了各自的大模型，并提供了各具特色的AI产品。早期比较常见的做法是提供聊天机器人，如今逐步发展为各类AI智能体，用户可以在平台上选择自己需要能力构建特有的智能体。例如语聚AI,智谱清言,Fastgpt, coze, dify 等平台，它们都具备了较强的智能体定制能力。如果想快速体验可以直接在平台上注册账号，按需使用即可。若想为自己的团队或者公司提供智能体，那么就可以基于开源产品搭建相关平台，或者二开。
RAG 案框架（Qanything、RAGFlow、FastGPT、智谱RAG）对比
热门推荐
stephen147的博客
07-03 1万+
亮点在文档解析、切片、query改写及recall模型的微调。没有最好，在自己业务的数据上，能落地就是最好的～。1、Qanything rerank模块设计的最好。4、智谱RAG，在领域数据上微调训练最好。3、FastGPT 模块动态配置多。下面分别按照模块比较各框架的却别。2、RAGFlow 文档处理最好。亮点在：数据处理+index。亮点在：rerank。
私有化部署FastGPT+OneAPI大模型知识库
hou610433155的博客
01-18 7692
动手实践私有化部署大模型知识库，使用FastGPT+oneapi，实现本地化部署
【AI+知识库问答】沉浸式体验了解 AI知识库问答fastGPT
子晓聊技术
05-30 1132
FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过 Flow 可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
一颗优雅草科技-央千澈的优快云博客~只想无穷无尽的学习~作息早8-晚8
12-11 1473
​如何用AI处理音乐音频消除作品信息里的 AI 痕迹-程序员音乐人卓伊凡
以太联的自愈功能与看门狗机制解析
suzhou_speeder的博客
12-15 655
看门狗(Watchdog)是一种硬件或软件实现的定时器机制，其核心功能是监控系统或程序的运行状态，防止程序跑飞或陷入死循环。案例：车载以太网交换机通过硬件看门狗实时监测链路状态，若检测到链路中断(如3ms内未收到心跳包)，立即启用备用路径，确保刹车、转向等关键系统永不掉线。案例：某智能工厂的PLC(可编程逻辑控制器)采用软件看门狗，若主程序因干扰死机，看门狗机制自动重启PLC，恢复生产流程。三者协同工作，实现“设备-交换机-网络”三级自愈，显著提升网络可靠性、降低运维成本，并为企业数字化转型提供坚实基础。
精品数据分享 | 锂电池数据集（七）同济大学电池数据集
12-11 1159
本期继续分享一篇Nature communicationTop论文公开锂离子电池数据，划重点-数据集开源，代码开源！！！
AIDD-人工智能药物设计-扩散模型热力学：从 AI 提取物理能量
itwangyang520的博客
12-14 813
扩散模型的核心是加噪与去噪。这对业界的启示是，要实现精准医疗，特别是针对耐药突变的药物设计，不能仅依赖大语言模型（Large Language Model, LLM）处理序列。他们从文献和数据库中挖掘了过去被忽略的细节：氨基酸的替换、插入、缺失，以及关键的磷酸化修饰，最终整理出 4032 对新的激酶 - 配体数据。GeneGPT 曾展示了大语言模型（LLM）在生物医药领域的潜力，而 OpenBioLLM 提出了不同于 GeneGPT 单体（Monolithic）架构的方案：组建由「专家」构成的团队。
vLLM推理引擎教程4-离线推理功能
benben044的专栏
12-12 974
本文介绍了使用vLLM框架优化推理性能的多种方法。主要内容包括：1）基础文本生成、对话式推理、文本分类和嵌入提取四种任务的基本实现；2）自动前缀缓存功能，通过共享KV缓存加速长上下文处理；3）使用YARN方法扩展模型上下文长度；4）多模态任务处理示例（Whisper语音识别）；5）底层LLMEngine API的使用。文章通过具体代码示例展示了如何设置参数实现各类推理优化，包括温度调节、top-p采样、缓存复用等技巧，适用于文本生成、分类、嵌入等多种NLP任务场景。
观成科技:Zloader木马家族加密流量分析
GCKJ_0824的博客
12-12 734
摘要：Zloader木马最初作为银行木马Zeus的下载器，现被广泛用于勒索软件投递。其采用多种加密通信技术规避检测：1）DGA技术生成随机域名；2）DNS隧道隐藏数据；3）HTTPS加密通信；4）Websocket掩码加密。最新版本通过会话密钥强化DNS隧道加密。观成科技利用AI模型结合TLS指纹检测HTTPS加密流量，持续通过行为分析和机器学习应对加密威胁。研究表明，恶意软件正不断升级流量对抗技术，凸显加密流量检测的重要性。（149字）
“人工智能 +” 创新大会签约落定，云工场科技与沐曦、中国移动等企业携算力服务助力潍坊转型发展
Cloudcsp的博客
12-12 526
大会紧密围绕贯彻落实党的二十届四中全会精神，旨在纵深推进“人工智能+”行动，促进人工智能与实体经济深度融合，为培育和发展新质生产力注入强大 AI 动能。，共同推进智能算力供给与行业应用落地。聚焦于行业大模型落地应用、高效智能算力供给、以及“人工智能+”模式创新等多个关键方向，携手构建开放、协同、共赢的 AI 产业生态。在大会签约环节，昌邑市、安丘市、寒亭区、潍城区等政府单位围绕人工智能+治理分别推进相关合作布局；等核心能力，协同产业伙伴共同服务潍坊“人工智能+”行动，助力区域新质生产力加速培育。
nl2sql技术实现自动sql生成之Spring AI Alibaba Nl2sql
最新发布
疾风sxp的博客
12-15 607
上一节我们在介绍了自然语言转sql的基本思路，今天我们通过实操来解决这一技术实现，通过Spring AI Alibaba开源的nl2sql框架进行这块技术的讲解。
基于偏最小二乘算法（PLS）的多输出数据回归预测
2508_94230129的博客
12-14 249
PLS算法可以理解为是主成分分析（PCA）和多元线性回归（MLR）的结合体。它能够在处理自变量存在多重共线性的情况下，有效地进行回归建模。在多输出数据回归场景中，PLS可以同时对多个因变量进行建模预测，挖掘自变量和多个因变量之间的潜在关系。通过以上Matlab代码，我们完成了基于PLS算法的多输出数据回归预测的基本流程，从数据准备、建模到预测。PLS算法在处理多变量、多重共线性的数据时有着独特的优势，希望大家在实际项目中可以尝试应用它，挖掘数据背后的潜在规律。
fastgpt ollama linux
01-03
### 安装和配置 #### 准备工作 为了在Linux系统上成功安装并使用FastGPT与Ollama，需先确认已安装必要的基础工具。这包括但不限于Docker及其扩展组件docker-compose。 #### Docker安装 对于未安装Docker的情况，可以通过官方文档获取最新的安装指导[^2]。通常情况下，在大多数Linux发行版中执行如下命令可以完成快速安装： ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y docker.io docker-compose ``` #### 获取项目资源 前往指定网站下载所需的`docker-compose.yml`文件以及通过Ollama官方网站针对Linux系统的特定指令来准备环境[^1]。 #### 创建虚拟环境及依赖项管理 考虑到Python版本兼容性和包冲突等问题，推荐创建独立的Conda环境来进行开发测试活动。具体操作如下所示[^3]: ```bash conda create --name ChatGLM3 python=3.11 conda activate ChatGLM3 pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/pypi/web/simple pip install tiktoken ``` #### 启动服务 当所有前置条件满足之后，利用docker-compose启动关联的服务实例: ```bash docker-compose up -d ``` 此过程将会依据之前定义好的配置自动拉取镜像、初始化数据卷，并最终使各个微服务正常运作起来。 #### 配置调整 根据实际需求可能还需要进一步优化某些参数设置或路径映射关系，确保整个平台能够稳定高效地提供预期功能。 #### 访问应用 一旦上述步骤顺利完成，则可通过浏览器或其他HTTP客户端访问部署完毕后的FastGPT接口端点，开始体验由本地自托管的大规模预训练语言模型所带来的便捷之处。
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