大模型智能体搭建学习 +知识库

最新推荐文章于 2025-06-07 11:59:33 发布
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hanyongyi 1531
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学习实践-Whisper语音识别模型实战（部署+运行）
LZL2020LZL的博客
04-12 8848
OpenAI的语音识别模型Whisper，Whisper 是一个自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）系统，OpenAI 通过从网络上收集了 68 万小时的多语言（98 种语言）和多任务（multitask）监督数据对 Whisper 进行了训练。OpenAI 认为使用这样一个庞大而多样的数据集，可以提高对口音、背景噪音和技术术语的识别能力。除了可以用于语音识别，Whisper 还能实现多种语言的转录，以及将这些语言翻译成英语。
【大模型】AI智能体Coze 知识库从使用到实战详解
congge
05-11 5161
AI智能体Coze知识库使用实战详解
微调Whisper语音识别模型和加速推理
夜雨飘零
04-23 1万+
OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还对语音识别加速推理，使用了CTranslate2加速推理，提示一下，加速推理支持直接使用Whisper原模型转换，并不一定需要微调。
论文阅读_语音识别_Wisper
谢彦的技术博客
02-17 1456
Whisper 是 OPENAI 提供的语音转文字的引擎，它是一个开源工具，在自己的 GPU 机器上也能搭建。Wisper 是一个多语音识别引擎，简单用过，感觉对中文识别还是很好的。下面介绍 Whisper 的实现原理。
基于OpenAI的Whisper构建的高效语音识别模型：faster-whisper
热门推荐
十年以上架构设计经验，专注于软件架构和人工智能领域，对机器视觉、NLP、音视频等领域都有涉猎
12-29 1万+
faster-whisper是基于OpenAI的Whisper模型的高效实现，它利用CTranslate2，一个专为Transformer模型设计的快速推理引擎。这种实现不仅提高了语音识别的速度，还优化了内存使用效率。faster-whisper的核心优势在于其能够在保持原有模型准确度的同时，大幅提升处理速度，这使得它在处理大规模语音数据时更加高效。
【论文阅读】Realtime Robust Malicious Traffic Detection via Frequency Domain Analysis
airen的博客
04-29 2757
原文标题：Realtime Robust Malicious Traffic Detection via Frequency DomainAnalysis 原文作者：Chuanpu Fu, Qi Li, Meng Shen, and Ke Xu 发表会议：2021 ACM Computer and Communications Security Conference（CCS） 原文连接：https://www.software-lab.org/publications/ccs2021_pre-final..
【大语言模型应用】Ollama+AnythingLLM搭建本地私有知识库：实现AI专家系统与文档智能处理
05-08
内容概要：本文详细介绍了如何使用Ollama + Qwen（通义千问大语言模型）+ AnythingLLM搭建本地知识库，实现AI+专家系统。首先，文章讲解了Ollama的安装与使用，包括支持的操作系统、硬件要求及模型下载方法。接着，...
从零搭建智能体&知识库
04-27
从零搭建智能体和知识库是一项系统工程，需要结合最新的AI技术和工具，进行细致的设计和规划。搭建智能体不仅是为了满足当前的应用需求，更是为了在AI技术快速发展的未来，能够构建出更加强大和智能的系统，以适应...
【大模型实战】0代码搭建DeepSeek本地知识库，打造专属智能助手
知识靠谱的博客
02-05 2262
0代码基于DeepSeek-R1搭建本地知识库，打造个人专属智能助手
whisper模型微调
MrLi的博客
05-16 1916
本文详细介绍了Whisper模型的微调过程包括准备数据集、数据预处理、选择微调算法、训练模型、评估模型性能和部署模型等步骤，并阐述了该模型的特点和优势。未来随着深度学习技术的不断发展和优化算法的不断涌现我们相信Whisper模型将会在语音识别领域发挥更加重要的作用并推动相关技术的进步和应用。其中，OpenAI的Whisper模型以其出色的性能和广泛的适用性，成为了ASR领域的佼佼者。鲁棒性强：Whisper模型对于口音、噪声等干扰因素具有较强的鲁棒性，能够在复杂的环境中进行准确的语音识别。
Whisper 模型对应的硬件资源
panshengnan的专栏
02-10 1814
Whisper 模型有多个版本（, , , , ），每个版本的硬件资源需求差异较大。具体依赖的硬件资源（如 CPU、GPU、内存等）主要取决于所使用的模型的大小和输入音频的长度。以下是不同模型所需硬件资源的大致情况：Whisper 模型有五个不同的版本，它们的大小和性能逐渐增大，分别是：小模型 (, , )：较小的模型（, , ）可以在大部分现代 CPU 上运行，包括普通的桌面或笔记本 CPU，尽管处理速度会比 GPU 慢。大模型 (, )：这些模型由于参数量较大，对 CPU 的计算能力要求更高。推荐使用
手把手教你搭建自己的AI智能体（史上最全教程）
2401_85373691的博客
01-30 4290
智能体简介会在首页以及名片页展示，需要简洁明了的介绍智能体用途。用第三人称的角度去说明你的智能体可以解决哪个问题，比如，输入一个课程题目为你生成课程大纲、说出一个主题为你生成一段脚本等。
AzureOpenAI调用Wisper，将.wav音频转为简体中文
qdmqdtt的博客
09-24 270
2.输入要调用的大模型url，api_key，大模型版本以及wisper工具。
2024大模型学习全攻略：从小白到专家，一站式进阶之路
2401_85373898的博客
06-17 5959
随着人工智能技术的迅猛发展，大模型（Large Models）已成为这一领域的新宠。从GPT系列到BERT，再到各类变体，大模型以其强大的能力吸引了无数开发者和研究者的目光。那么，作为一个零基础的学习者，如何快速入门并精通大模型技术呢？本文将为你提供一份详尽的学习指南。一、大模型基础概念在开始深入学习之前，我们需要了解大模型的基本概念和特点。大模型通常指的是参数量巨大、结构复杂的神经网络模型，它们能够处理海量的数据，并具备强大的学习和推理能力。二、学习路径规划数学基础。
OpenAI 开源语音识别模型 Whisper 初体验
天健行以自强不息，地势坤以厚德载物。
10-25 1万+
Whisper 是一个自动语音识别（ASR，Automatic Speech Recognition）系统，OpenAI 通过从网络上收集了 68 万小时的多语言（98 种语言）和多任务（multitask）监督数据对 Whisper 进行了训练。OpenAI 认为使用这样一个庞大而多样的数据集，可以提高对口音、背景噪音和技术术语的识别能力。除了可以用于语音识别，Whisper 还能实现多种语言的转录，以及将这些语言翻译成英语。
基于whisper模型的在线添加视频字幕网站（持续更新）
qq_44445108的博客
11-20 5828
基于whisper的在线添加视频字幕网站
Python Day44 学习（日志Day12复习）
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Y317429的博客
06-07 283
注：这里AI给出的“适用场景”存在问题。关于性别，为二分类问题，不需要使用独热编码。三分类以上才涉及独热编码。出现问题：忘记之前已对数据进行了独热编码，导致映射出来的值为空值。对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）对信贷数据重新进行标签编码（回写昨日复习的代码）补充：对数据进行“归一化”和“标准化”的作用。补充：“独热编码”与“标签编码”的选择。
Linux驱动学习day2
weixin_71568456的博客
06-06 320
app与驱动之间，通过下面两个函数交互数据驱动和硬件之间交互。
go语言学习 第4章：流程控制
2301_80152021的博客
06-04 794
本章介绍了Go语言的流程控制语句，主要包括条件语句和循环语句。条件语句部分详细讲解了if语句（单分支、双分支、多分支）和switch语句的基本用法以及特殊特性（如fallthrough）。循环语句部分则重点阐述了for循环的基本结构、无限循环和灵活用法，以及for-range循环在数组、切片、字符串和映射中的应用。此外还介绍了循环控制语句break和continue的使用方法。这些流程控制语句是构建程序逻辑的基础，掌握它们对编写高效的Go代码至关重要。
从大语言模型到制造业 AI 知识库智能体搭建
01-14
### 使用大语言模型构建制造业AI知识库智能体的方法 #### 构建基础框架 为了创建一个有效的制造业AI知识库智能体，首先需要建立坚实的基础框架。这涉及到选择合适的大规模预训练语言模型作为核心组件，并针对具体应用场景进行微调。大规模预训练模型拥有强大的自然语言处理能力，可以在理解复杂语境方面提供支持。 ```python from transformers import AutoModelForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments model_name = "bert-base-uncased" model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, per_device_eval_batch_size=8, warmup_steps=500, weight_decay=0.01, logging_dir='./logs', ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, ) ``` #### 数据准备与标注 高质量的数据集对于训练成功的AI知识库至关重要。数据应当覆盖广泛的制造领域话题，包括但不限于生产流程、设备维护、质量控制等方面的内容。同时，还需要对这些数据进行细致的人工标注工作，以便让机器学习算法能够更精准地捕捉到专业知识点之间的关联性[^1]。 #### 集成工业逻辑代码生成功能 借助于先进的编程接口和技术栈的支持，在特定行业场景下自动生成所需的工业逻辑代码是一项非常有价值的功能。这种自动化过程不仅提高了工作效率，还减少了人为错误的发生几率。例如，可以通过API调用来实现交互式界面的设计、数据库查询脚本的编写以及物理仿真模型的搭建等工作流环节。 #### 实现持续迭代优化机制 为了让所构建的知识库始终保持最新状态并适应快速变化的实际需求，必须引入一套完善的反馈循环体系来驱动系统的自我进化。一方面要定期收集来自一线操作人员的意见建议；另一方面则应充分利用历史运行记录来进行离线分析评估，从而找出潜在改进空间所在之处。 #### 应用实例展示 假设现在有一个关于汽车零部件加工车间内的温度监控预警系统项目正在规划当中。此时就可以考虑运用上述提到的技术手段建立起专门面向此类业务领域的AI知识库智能体： 1. 收集整理有关温控装置原理说明文档资料； 2. 对其进行全面而深入的理解解析之后录入至平台内部存储结构之中； 3. 利用NLP技术提取关键特征参数用于后续预测判断依据； 4. 结合实时传感器采集回来的信息做出及时响应措施提示给相关人员参考执行。
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