M3E Services

最新推荐文章于 2024-10-30 15:32:37 发布
原创 最新推荐文章于 2024-10-30 15:32:37 发布 · 619 阅读 · 0 ·
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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 3593
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。
M3E&ChatGLM向量化构建本地知识库
weixin_44455388的博客
09-07 7741
向量数据库是一种特殊类型的数据库，它用于存储和处理向量数据。向量数据库的主要特点是能够高效地执行向量空间中的搜索和比较操作，比如最近邻搜索（nearest neighbor search）。向量数据库在许多领域都有应用，包括机器学习、人工智能、计算机视觉和自然语言处理等。M3E Models ：Moka（北京希瑞亚斯科技）开源的系列文本嵌入模型。
m3e-base.tgz
11-01
m3e-base.tgz
采用M3Se进行文本处理，观察效果
weixin_44094615的博客
09-19 707
部署后使用的体验，普通的对话和ChatGLM2-6b单独使用差不多。知识库问答在上传PDF文档并向量化后，询问模型相关内容，的确是能回答出一些PDF中的内容，并且不是原搬不动的照抄，而是略微有改写并扩展的。但是在知识库问答使用过程中，会有一种无从下手的感觉，不知道该如何提问，能提问哪些问题，希望能够在知识库问答界面提供一些样例方便使用。此外，问答相关的一些模型参数设置在UI界面无法设置，不够灵活。
私有化部署FastGPT+OneAPI大模型知识库
hou610433155的博客
01-18 7726
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
开源文本嵌入模型M3E
wbsu2004的博客
04-24 8582
M3E 是一个开源的文本嵌入模型，适合使用场景主要是中文，少量英文的情况。
FastGPT+ollama+qwen2:7b+oneapi+m3e
qq_43679365的博客
10-30 1908
环境的搭建就不再赘述了，最关键的是m3e渠道key这个配置，我到现在也是觉得很奇怪有时候可以匹配上有时候不行。这边主要介绍fastgpt的运行，做个记录。首先命令行启动ollama,用于后续fastgpt里面配置的模型的使用右键docker desktop,管理员运行方式启动后，docker会自动启动里面的fastGPT容器，这时候直接点击端口号去登录即可。3001是oneapi的端口，3000是fastGPT的端口号，点击之后使用root\1234进行登录。
docker部署m3e
02-08
### 使用 Docker 部署 M3E 教程 #### 准备工作 为了成功部署M3E，需先确认已安装Docker。对于Windows和Ubuntu系统的操作命令有所区别。 在Windows系统中执行如下指令来停止现有容器、拉取最新镜像并启动新容器： `...
fastgpt ollama m3e
02-09
### 关于FastGPT、Ollama和M3E的技术文档教程解决方案 #### FastGPT安装与配置 对于希望在本地环境中部署FastGPT的用户来说，过程相对简单直接。通过遵循官方手册中的指导[^1]，能够较为容易地完成软件环境搭建工作...
linux环境部署m3e
02-21
### 如何在Linux环境中部署m3e模型 #### 创建并进入模型存储目录 为了便于管理和维护，在`~/model`下创建专门用于存放m3e-base模型的子目录，并切换至该位置。 ```bash mkdir -p ~/model/m3e-base && cd $_ ``` #...
fastgpt ollama linux M3E
01-03
当遇到Multimodal Encoder(M3E)方面的问题时，建议首先检查日志记录以定位具体错误位置。可以通过附加参数`--log-opt max-size=10m --log-opt max-file=3`给定合理的大小限制从而避免因过多冗余信息而造成磁盘空间...
FastGPT部署安装
qq_41464142的博客
03-06 6797
fastgpt，oneapi部署安装
【大模型本地知识库搭建】ChatGLM3，M3E，FastGPT，One-API
Bowen_Ding_的博客
04-12 7777
本文技术路线为：利用ChatGLM3-6b作为基座大模型，M3E作为向量模型，基于FastGPT建立用户知识库，One-API做统一API接口管理。
构建本地知识库：ChatGLM3与M3E、FastGPT、One-API实战
qqq_3213559056的博客
06-09 1027
主要修改“llmModels”键值对中“model”和“name”的名字和其它需要的配置，如果不用其它的模型，保留这样一个字典就行，同时也要修改一下向量模型 "vectorModels"的“model”和“name”。在私有化和客制化大模型庞大需求推动下，除了从大模型的全量训练和微调这两个模型改动层面上，在大模型外添加一个知识库也是一种解决思路。在openai_api_demo/api_server.py 中修改本地大模型权重和向量模型地址，（向量模型可先不设置，本文使用的是M3E模型）。
完全体！本地大模型+知识库大功告成！让知识库可以存知识！fastgpt部署m3e嵌入模型！20/45
ouhuixiong的博客
12-13 5252
在这个例子中，我们运行的是一个名为m3e-large-api的镜像，版本为latest。上一篇，我们搭建了本地的知识库应用：fastgpt！然后给知识库搭好了桥(one api)，并且把本地部署的大模型Qwen-14B/chatglm3-6b接入了知识库！现在市场上已有大量的知识库/文档对话产品了，学会了这个部署，你基本了解到整个企业知识库部署的过程！我们在纯本地的环境搭建，涉及垂类大模型+嵌入模型的部署、docker部署，都搞掂后！今天跟着雄哥，把嵌入模型m3e，部署到GPU上，打造知识库完全体！
【JavaScript全栈工程化与性能调优】相关内容：性能优化专题：代码分割、懒加载、内存泄漏排查、Chrome DevTools高级调试技巧
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