玩转书生浦语-书生孔明-MindSerach（API调用）

最新推荐文章于 2025-12-04 12:40:04 发布
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#gpt #AIGC #langchain

让书生浦语创作根据描述创作一首五言律诗

书生——孔明：

 过程详细，作为一个私人家教

编程能力满足基本需求是没问题的

还能进pdf行文档分析

MindSearch使用案例

API调用

1、首先进行token创建

查看支持的模型及使用方法：

查看能够使用的次数：

API 调用实例：

qq_40348511
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【第 2 节】轻松玩转书生·浦语大模型趣味 Demo
熊猫小妖的AI世界
04-17 1693
1.2.1 什么是大模型？大模型通常指的是机器学习或人工智能领域中参数数量巨大、拥有庞大计算能力和参数规模的模型。这些模型利用大量数据进行训练，并且拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的出现和发展得益于增长的数据量、计算能力的提升以及算法优化等因素。这些模型在各种任务中展现出惊人的性能，比如自然语言处理、计算机视觉、语音识别等。这种模型通常采用深度神经网络结构，如 Transformer、BERT、GPT（ Generative Pre-trained Transformer ）等。
书生浦语大模型学习笔记——开源生态简介
weixin_50256876的博客
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听雨轩
01-11 566
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书生·浦语大模型开源体系（五）笔记
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04-15 1257
💗💗💗欢迎来到我的博客，你将找到有关如何使用技术解决问题的文章，也会找到某个技术的学习路线。无论你是何种职业，我都希望我的博客对你有所帮助。最后不要忘记订阅我的博客以获取最新文章，也欢迎在文章下方留下你的评论和反馈。我期待着与你分享知识、互相学习和建立一个积极的社区。
书生大模型第五期-API 之 Browser-Use 实
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书生基础2L1-玩转书生「多模态对话」与「AI搜索」产品
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11-12 871
API 控制台内包含 “API 文档”、“API Tokens”、“限流策略”、“调用明细” 4 个模块。
只有程序员才能读懂的三国演义（一）
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戳蓝字“优快云云计算”关注我们哦！作者 |popsuper1982责编｜阿秃这是通过三国演义串起操作系统的原理。第一回：宴桃园豪杰三结义，开放平台启动内核话说天下大势...
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此次发布正值OpenAI首席科学家Lukasz Kaiser公开强调，行业重点正从一味堆砌参数的“预训练”转向构建更聪明、更能“思考”的推理模型。DeepSeek-V3.2的推出，正是这一趋势在开源领域最有力的印证。随着谷歌Gemini 3.0等模型不断重塑竞争格局，顶级开源模型的持续涌现，正在为整个AI生态带来更多元、更健康的驱动力。根据权威测评平台Artificial Analysis的数据，在测试设置相同的基准上，：结合了DeepSeek-Math的定理证明能力，在主流推理基准测试上的表现可媲美。
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智能体（Agent）是大模型落地应用的重要方向，也是AI应用的一个重要风口。FastGPT是一个企业级 AI Agent 搭建平台，可以基于 LLM 大语言模型搭建 AI 知识库问答系统，提供开箱即用的AI Agent 工具集及大模型调用等能力，并可通过可视化 workflow 编排功能实现复杂的AI应用。本书面向企业级AI Agent应用开发，由FastGPT官方认证技术专家和智能体生态伙伴联手打造。本书配套作者微信群答疑服务、案例文件、演示操作视频、配图PDF文件、PPT课件等。
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我们需要下载一个LangChain官方提供的本地小数据库。
[论文阅读] AI + 软件工程 | 首测GPT-4.1/Claude Sonnet 4适配能力：LLM多智能体在SE领域的潜力与局限
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### 书生浦语大模型作业实现指南 #### 1. 环境配置与模型加载 为了完成与书生浦语大模型相关的作业，首先需要确保基础环境已正确配置。可以通过指定 `local_llm_path` 参数来加载本地模型文件夹路径或 Huggingface 上的模型名称，例如 `"internlm/internlm2-chat-7b"` 或 `"qwen/qwen-7b-chat-int8"` [^1]。此外，还需设置参数 `local_llm_max_text_length`，以定义模型可接受的最大文本长度。 对于具体操作步骤，可以参考如下 Python 示例代码： ```python from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name_or_path = "internlm/internlm2-chat-7b" tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name_or_path) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name_or_path) max_input_length = model.config.max_position_embeddings print(f"Maximum input length supported by the model: {max_input_length}") ``` #### 2. 数据准备与微调策略 在实际应用中，可能需要对书生浦语大模型进行微调以适配特定任务需求。常见的微调方式包括 **增量预训练** 和 **指令跟随微调** [^3]。前者适用于引入新的领域知识（如行业术语、技术文档），后者则用于优化模型的对话能力。 以下是针对不同场景的数据准备建议： - 如果目标是提升模型的知识覆盖范围，则应收集相关领域的文章、书籍或其他结构化数据作为训练集； - 若旨在增强交互效果，则需构建高质量的人机对话样本集合。 #### 3. 功能开发实例——图文创作工具 利用书生浦语及其衍生版本（如浦语·灵笔2），开发者能够快速搭建具备先进图文生成能力的应用程序 [^2]。下面展示了一个简单的 CLI 接口设计思路，允许用户输入自定义主题并获得相应的文字描述及配套插图链接。 ```python def generate_article_with_images(prompt): response = model.generate( tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt"), max_new_tokens=500, num_beams=4, no_repeat_ngram_size=2 ) decoded_output = tokenizer.decode(response[0], skip_special_tokens=True) article_content, image_url_list = parse_response(decoded_output) # 自定义解析逻辑 return {"text": article_content, "images": image_url_list} if __name__ == "__main__": user_prompt = input("请输入您的创意方向：") result = generate_article_with_images(user_prompt) print(result["text"]) for idx, img_link in enumerate(result["images"]): print(f"[Image {idx+1}] URL: {img_link}") ``` > 注：以上仅为伪代码框架示意，请根据实际情况调整函数内部实现细节以及依赖库的选择。 #### 4. 常见问题分析与改进措施 尽管书生浦语系列表现出众，但在某些复杂查询情境下仍可能存在不足之处 [^5]。比如，当面对高度相似的信息源时，可能会倾向于优先选用最早录入的内容而忽略后续更新更优解的可能性。对此现象可通过以下方法缓解： - 扩展检索范围至整个数据库而非局限于前几条记录； - 结合外部搜索引擎动态补充实时资讯； - 定期维护知识库内容保持时效性和准确性。 ---
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