ChatGPT知识库集合

最新推荐文章于 2025-01-21 11:46:07 发布
原创 最新推荐文章于 2025-01-21 11:46:07 发布 · 254 阅读 · 0 ·
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#机器学习

本文探讨了在IT领域中，文档管理工具的革新、在线协作的重要性以及如何通过技术提升知识共享和企业效率。重点分析了文档检查、实时协作和数字化转型对现代企业的影响。
武晓兵
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三分钟fastgpt+laf实现chatgpt AI知识库
Maynor的博客
05-22 2468
1. 已微信认证的公众号（需要使用到客服消息）：https://mp.weixin.qq.com/ 2. FastGpt账号，及知识库：https://fastgpt.run 3. Laf账号: https://laf.run/
手把手教你用 ChatGPT plugin 打造一个人知识库系统（一）
Mr_zhangxiaoji的博客
05-29 3430
为了方便之后更好地使用它，我们还是需要提前了解两个基本概念，有技术背景的童鞋可以跳过这一趴简而言之，嵌入就是一个向量，它是可以被机器理解的数字列表。将自然语言映射成这样的向量，可以帮助机器理解词的含义以及词与词之间的关系。比如下面三句话，在二维向量空间中，它们的位置大概如图示中这样👇🏻，其中「猫吃老鼠」、「猫吃咀嚼型动物」和「🐱😋🐭」，在空间中的位置是相近的，而「小吉爱吃鱼」这句话则在空间中位置则相对较远。
私有化部署 Llama3 大模型, 支持 API 访问
chenxyuan1tuo的博客
06-18 1737
原文 https://ducafecat.com/blog/llama3-model-api-local通过 ollama 本地运行 Llama3 大模型其实对我们开发来说很有意义，你可以私有化放服务上了。然后通过 api 访问，来处理我们的业务，比如翻译多语言、总结文章、提取关键字等等。你也可以安装 enchanted 客户端去直接访问这个服务 api 使用。
【实操】基于ChatGPT构建知识库
weixin_30230009的博客
10-13 2664
前言最近有些实践，因为后面要去研究fine-tune了，想着记录一下chatgpt+向量数据库构建知识库的一些实操经验，不记我很快就忘了，哈哈。首先，提一下为啥会出现向量数据库这个技术方案？大家经过实践发现，如果通过简单的prompt与ChatGPT聊一下专业领域或实时性比较强的内容时，效果是很差的，比如公司有广告投放的业务，我们就需要一批同学去研究不同平台的广告投放文档，这些API文档实时性比较...
10分钟构建本地知识库，让 ChatGPT 更加懂你
机器学习社区
11-26 2107
FastGPT 是目前 Prompt 串接做的最好的项目，知识库核心流程图如下: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！我们从零到一完成了本地个人知识库的搭建，整体花费时间也较短，刨除安装 Docker 的时间预计在10分钟左右。后续对召回内容从多方面进行详细分析，从而使回答内容更加符合我们的预期。关注我 一起做AI时代的弄潮儿！
AI大模型入门基础教程（非常详细），AI大模型入门到精通，收藏这一篇就够了！
2301_76161259的博客
05-27 1404
AI大模型是指使用大规模数据和强大的计算能力训练出来的人工智能模型。这些模型通常具有高度的准确性和泛化能力，可以应用于各种领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等。
ChatGPT技术的知识库集成和相关文档引用的方法探索和效果评估.docx
08-24
知识库可以是结构化的数据库，也可以是非结构化的文档集合。在对话过程中，ChatGPT可以通过查询知识库来获取相关信息。例如，当用户提问关于某个主题的问题时，ChatGPT可以搜索并引用知识库中与该主题相关的内容，...
ChatGPT高效提问模板大集合.zip
05-29
标题中的“ChatGPT高效提问模板大集合”指的是一个针对ChatGPT的资源包，它可能包含了一...不过，也要注意，虽然ChatGPT强大，但其知识库截至2021年，对于最新信息可能不全，对于个人隐私和敏感信息的处理也需要谨慎。
ChatGPT技术的知识获取与表示方法探索.docx
08-24
此外，ChatGPT 还可以通过外部知识库的集成来增强其知识获取和表示能力。外部知识库可以包括结构化的数据库、领域专家知识和领域特定的语料库。通过与这些知识库的对接，ChatGPT 可以获得更加准确和专业的知识，从而...
基于知识库构建自己的ChatGPT（简明指南）
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evil_tomato的博客
03-18 2万+
构建自己的ChatGPT
LangChain 基于 ChatGPT 构建本地知识库问答应用
小毕超博客
06-25 1万+
ChatGPT 非常强大，但是对于一些特有领域的内容会有些吃力，通过构建构建本地知识库丰富ChatGPT的能力。
菜鸟教程：从0开始离线部署私有大模型
weixin_59191169的博客
05-15 3074
大模型的使用必将包含以下三个阶段：1. 直接使用，用于提效2. 使用 API 定制应用程序3. 离线部署+微调，实现私有数据模型化第一个阶段已经完成，作为技术者应该关注第二、三阶段。1. 环境安装和配置我们以清华大学开源的 ChatGLM-6B 语言模型为例。ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署。
玩转ChatGPT：基于Mucloud建立本地知识库
Jet4505的博客
06-22 2439
玩转ChatGPT：基于Mucloud建立本地知识库
（学习总结）如何使用ChatGPT API训练自定义知识库
weixin_74923758的博客
03-08 3029
1. 首先，打开终端，运行下面的命令，移动到桌面。这是我保存 “docs” 文件夹和 “app.py” 文件的地方。如果你把这两个项目保存在其他位置，通过终端移动到那个位置。cd Desktop2. 现在，运行下面的命令。Linux和macOS用户可能要使用python3。3. 现在，它将开始使用OpenAI LLM模型分析该文件，并开始为信息编制索引。根据文件的大小和你的计算机的能力，它将需要一些时间来处理该文件。一旦完成，将在桌面上创建一个 “index.json” 文件。
只需三步，搭建基于知识库的专属ChatGPT
spicy_chicken123的博客
02-04 2325
Meta AI 的研究人员引入了一种叫做的方法来完成知识密集型的任务。RAG 会接受输入并检索出一组相关/支撑的文档，并给出文档的来源（例如维基百科）。这些文档作为上下文和输入的原始提示词组合，送给文本生成器得到最终的输出。RAG 让语言模型不用重新训练就能够获取最新的信息，基于检索生成产生可靠的输出。RAG 的应用范围广泛且多样，从改进客户服务聊天机器人、促进详细和个性化的内容推荐，到支持业务环境中的复杂决策流程。
ChatGPT + 向量数据库：打造高效私有化知识库
gitblog_09713的博客
09-06 829
ChatGPT + 向量数据库：打造高效私有化知识库 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 项目介绍 在信息爆炸的时代，如何高效地管理和利用知识成为了企业和个人的重要课题。为了满足这一需求，我们推出了一个强大的开源项目——ChatGPT + 向量数据库：搭建私有化知识库。该项目通过结合先进的ChatGPT技术和向量数据库，帮助用户快速搭建一个私有化的知识库系统，实现高效...
ChatGPT结合知识库应用全流程
qq_25438419的博客
01-21 1537
大型神经网络模型，通常称为“大模型”，特点是它们拥有大量的参数，这使得它们能够处理和记忆大量的信息。GPT 系列在此背景下应运而生，成为了这类模型的杰出代表。特别是 GPT-4；" GPT " 代表 " Generative Pre-trained Transformer "。从这三个单词中，我们可以简要了解 GPT 所采用的核心技术：它是一个基于 Transformer 架构的生成式预训练模型。这种架构能够高效地处理长文本数据，提供深入的语言理解并生成复杂的文本内容。
WorkPlus Knowledge：基于ChatGPT创建专属你的智能化知识库
weixin_53855915的博客
05-19 741
但是，ChatGPT虽然可以应用于多种场景，但ChatGPT的知识是内置的，这意味着ChatGPT可能无法回答训练数据之外的问题，无法理解生成单词的上下文语境或含义。可以针对企业的个性化知识库进行训练，允许企业自己更新，让企业可以使用自己的数据作为其响应的基础，并且能够拥有对数据更为灵活的掌控权。ChatGPT作为史上最快获1亿用户的ChatGPT以及大语言模型，展现的令人惊叹的广博知识、语义理解能力与创造能力，可以在多个领域发挥作用，为企业提供高效的解决方案，实现工作效率的提高。
大模型本地知识库如何部署
最新发布
05-11
其中$D$为知识库文档集合，$q$为用户问题[^1]。 #### 三、注意事项 - **数据隐私**：完全本地化部署避免数据外泄[^2] - **硬件要求**：推荐至少16GB内存 + NVIDIA GPU（如RTX 3090） - **知识更新**：定期增量...
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