https://github.com/GaiZhenbiao/ChuanhuChatGPT 1功能 整体功能，想解决什么问题 官网说明：为ChatGPT等多种LLM提供了一个轻快好用的Web图形界面和众多附加功能 当前解决了什么问题，哪些问题解决不了 支持多种大模型（也可接入本地模型），简单的本地文档提问，可以连网查询实时数据，提供常用提示词，支持多个对话，小而美的界面。 个人感觉：通用的功能都有，精细度一般。 提供哪些功能点，其中哪些是刚需 一般人可能主要使用OPENAI聊天为主，附加的实时搜索和与文件对话可能偶尔使用。 用户使用难度，操作逻辑是否过于复杂 ...

https://github.com/imartinez/privateGPT 1功能 整体功能，想解决什么问题搭建完整的RAG系统，与FastGPT相比，界面比较简单。但是底层支持比较丰富，可用于知识库的完全本地部署，包含大模型和向量库。适用于保密级别比较高，或者完全不想使用收费模型和服务的情况。 当前解决了什么问题，哪些问题解决不了PrivateGPT提供了整体转换、入库、存储、匹配、合成答案，图形界面的解决方案，并提供图形界面用于检索操作。RAG所面对的问题，比如不够准确，多文档组合生成答案这些问题，需要进一步细化工具，似乎不能通过架构来解决。另外，由于多数本地部署的模型效果与Ch...

1功能 整体功能，想解决什么问题 官方说明：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！ 个人体会：在不用编程的情况下，快速建立简单的本地知识库。 当前解决了什么问题，哪些问题解决不了 作者团队可能是觉得大模型本身太单薄了，希望通过结合其它工具，做一个中间层的方案，用大模型解决更多问题。 向下接入了多个大模型：GPT、Claude、Spark、ChatGLM等；向上除了提供很好用的Web工具，还提供了类似OpenAI的API供其它程序接入其功能，如：微信，飞...

1介绍 MongoDB是一种NoSQL数据库，它将每个数据存储为一个文档，这里的文档类似于JSON/BSON对象，具体数据结构由键值（key/value）对组成。字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。其数据结构非常松散，常用于存储比较复杂灵活的数据结构。 MongoDB基于分布式文件存储，介于关系数据库和非关系数据库之间；是非关系数据库当中功能最丰富，最像关系数据库的。 2基本概念 数据库：数据库用于保存一组相关数据，由集合组成；相当于关系数据库中的库。 集合：集合用来表示一个实体，如学生集合；集合由文档组成，相当于关系数据库中的表。 文档：文档表示一条记录，比如一位同学可以是一个文档，...

1介绍 Poetry是一个用于Python项目的包管理工具，它相对于传统的pip和requirements.txt的优势在于：使得项目依赖管理更加方便，且结合了更多新工具，还提供命令行进一步配置。 当在同一系统或在同一个docker中，使用多个Python程序时，可能由于工具链冲突无法同时安装，poetry将每个项目所需要的资源都安装在它自己的虚拟环境中，很好地解决了冲突问题。 使用此方法，可以把库挂在系统之外，也不需要总是重打dockerimage了。 2用法 2.1配置文件 设置文件是：pyproject.toml，其中包含包及对应版本，可配置选项等等。 2.2安装python包 Poe...

1功能 整体功能，想解决什么问题单独使用ChatGPT时，只提供基本的聊天，无法实现具体的功能，如果想提供某种功能，则需要结合程序实现。AutoGPT目标是建立和使用AIAgent，设定一个或多个目标，AutoGPT自动拆解成相对应的任务，并派出Agent执行任务直到目标达成，无需编程。 当前解决了什么问题，哪些问题解决不了形成了较为完善的整体流程。在解决具体问题过程中，还需要人的进一步参与，仅使用GPT和简单的交互，还是不足以解决一般情况下遇到的问题。 提供哪些功能点，其中哪些是刚需建立Agent和整体调用流程是其核心功能。个人感觉这个工具并不求大而全，基本思路都是围绕其主功能扩展。除主...

1用后感 这个工具，我也是用了好长时间，就是感觉如果不点亮一颗星，自己就不是人了的那种。 一开始在国内用ChatGPT非常麻烦，就买了一个套壳的服务，他使用的界面就是ChatGPT-Next-Web，我和朋友们都觉得这个界面是真心好看真心好用。 项目地址：https://github.com/Yidadaa/ChatGPT-Next-Web/ 2使用方法 dockerpullyidadaa/chatgpt-next-web dockerrun-d-p3000:3000\ -eOPENAI_API_KEY=sk-xxxx\ -eCODE=页面访问密码\ --net=host\ -ePROX...

1用后感 简单地说，chatgpt-on-wechat是把ChatGPT做成一个微信的机器人好友。项目主要是Python编写的，所以上手很快；一键部署也很简单，半个小时以内就能搞定。 项目地址：https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat 2功能 整体功能，核心是想解决什么问题核心功能是把大模型做成了微信中的聊天机器人。从底层看，它支持多个大模型：GPT-3.5,GPT-4,claude,文心一言,讯飞星火等；从上层看，它支持多种终端，如个人微信、微信公众号、企业微信、飞书等。 当前解决了什么问题，哪些问题解决不了我觉得它解决了LLM接入微信9...

1方法 下载软件的release版本exehttps://github.com/LC044/WeChatMsg 把Windows端微信更新到最新版本 将手机聊天记录迁移到电脑手机微信->我的->设置->聊天->聊天记录迁移与备份->迁移如果电脑端使用虚拟机，注意千万用桥接网络，不要用NAT，否则报错：不在同一网络无法迁移；另外，如果一次选择太多内容，也可能出现该报错，分几次迁移就好了。 使用WeChatMsg导出运行exe，第一次运行时，先解密 2使用感受 尽管界面目前还不是很完美，但是可用。因为开源，我们可以选择其中的一部分来运行，可以拆开用，可以调。 ...

英文名称:Reflexion:LanguageAgentswithVerbalReinforcementLearning中文名称:反思：具有言语强化学习的语言智能体文章:http://arxiv.org/abs/2303.11366代码:https://github.com/noahshinn/reflexion作者:NoahShinn(NortheasternUniversity)日期:2023-10-10 读后感 论文提出了一种强化学习方法。传统的调优主要是通过训练调整网络参数，而文中提出的方法则是“分析”错误，形成反思的“文字”并保存，在之后的决策中，将其作为上下文以帮助决策。 它利...

1简介 Whisper是OpenAI的语音识别系统（几乎是最先进），它是免费的开源模型，可供本地部署。 2docker https://hub.docker.com/r/onerahmet/openai-whisper-asr-webservice 3github https://github.com/ahmetoner/whisper-asr-webservice 4运行 nvidia-dockerrun-d--gpusall-p9000:9000-eASR_MODEL=base-eASR_ENGINE=openai_whisperonerahmet/openai-whisper-asr...

1概念 1.1PGSQL与MySQL 在开源方面，PostgreSQL是一个完全开源的数据库管理系统，MySQL分为两个版本：开源版本和商业版本。 数据类型方面，PostgreSQL提供了丰富的内置数据类型，包括数组、JSON、HSTORE（键值对）等。 PostgreSQL对SQL标准的支持较好，支持更多高级SQL功能。 性能方面，PostgreSQL支持表分区、并行查询和内置的复制功能，使其适用于大规模应用。 1.2schema 在PostgreSQL中，schema是一个命名空间，它可以包含数据库对象的名称，如表、视图、索引、数据类型、函数以及运算符。在一个数据库中可以存在多个sc...

GPT4Turbo功能 Token更长（很好，但影响不是很大，一次传那么多也很贵） JSON响应，对程序更友好（GPT3.5的JSON已明显好于其它模型，更进一步） 检索功能+分析资料+2023.4月知识库（之前这些功能由外围提供，纳入外围） 多模态集成（之前大家自行实现，降维打击，构建生态） GPT-4find-tuning（不知道能做成什么样？如何收费？） 速度x2,版权问题，定价1/3（真材实料） 开发 与周边产品结合：执行程序 Agent&定制 GPT商店，demo一些应用场景 更丰富的API，集成了之前的外围功能，可以和函数交互，和文档交互，历史记录 新的交互的方式，...

1用途 1.1功能 对比两个字符串数组之间的差异，以第一个参数为基准，与第二个参数比较。 1.2使用场景 一个原文件，一个改过的文件，对比差异； 一个纯文本，一个带格式的，对比差异； 比较不同方法生成的文本的差异。 1.3使用体验 实现的功能类似于Linux中的diff命令；内容少看不出来好，内容一多，效果明显。这功能手写得疯了。 2使用方法 2.1示例 importdifflib defcompare_and_align(text1,text2): 创建Differ对象 d=difflib.Differ() 使用Differ对象比较文本 forxind.compare(text1...

本文将介绍StableDiffusion使用的主要模型及其用法。 1模型下载 StableDiffusion(简称SD)模型主要从Huggingface,github,Civitai下载。Huggingface：主要提供主流AI绘画模型下载。github：也有一些小模型放在github下供下载使用。Civitai：AI艺术共享平台，可下载海量SD开源模型（推荐）。 2模型类别 SD支持不同类型的模型，比如：基础模型，Lora，ControlNet，VAE，CLIP等。模型扩展名一般为ckpt，safetensors，pt，pth等。下面介绍几种最重要的模型。 3基础模型 3.1介绍 基础模型...

一周之内体验了：Diffusion，CLIP，SegmentAnything，Insightface，LoRA，ConnectNet诸多算法的实际应用，全部是本地部署，0花费。 1选择AI绘画工具 目前Ai绘画界有两大主流工具，Midjourney（简称MJ）和StableDiffusion（称SD）。MJ于2022年3月首次面世，已从V3模型发展至V5模型，SD由StabilityAI公司和非营利研究人员在2022年8月推出的，可在本地免费部署。 MJ更适合新手入门，10刀/月，30刀/月，60刀/月三档收费；低付费的图片是共享的，高付费服务能一对一出图；学习提示词门槛低；有一定的审核要求...

name_en:LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModelsname_ch:LORA：大语言模型的低阶自适应paper_addr:http://arxiv.org/abs/2106.09685date_read:2023-08-17date_publish:2021-10-16tags:[‘深度学习’,‘大模型’]author:EdwardJ.Hucitation:657code:https://github.com/microsoft/LoRApytorch，风格简捷 1读后感 LoRA是Low-Rank的缩写，它是一种大模型微调技术。一开始用于...

英文名称:TheDawnofLMMs:PreliminaryExplorationswithGPT-4V(ision) 中文名称:LMM的黎明：GPT-4V的初步探索 文章:http://arxiv.org/abs/2309.17421 作者:ZhengyuanYang 日期:2023-09-29 1读后感 GPT-4V是基于SOTALLM并使用大量多模态数据训练的最先进的具有视觉能力的LMM。 论文是2023年9月29日微软发布GPT-4V（视觉）的研究报告。主要讨论了多模态及其在各场景中的应用。文章不涉及公式及具体实现方法，整体偏重经验和测试，看了之后可以少走一些弯路。文章166页，...

起因 十一在家整理OB笔记，发现两个超好用的插件：Linter&tagwrangler。 前一阵把Obsidian笔记用Hexo转换成静态网页发到github.io做自己blog网站。发现了笔记中的一些问题，比如tag过多、重复，markdown格式不规范，导致转换过程报错，转换后格式混乱……虽然用Python解决了，但是过程非常别扭：需要穿叉调用Python和Javascript环境，然后就想，要不学学TypeScript，自己写插件吧？再后来发现：原来这些都有人写过了，汗死……分享一下，希望也能提升亲们的笔记效率。 tagwrangler tagwrangler目前位居下载量排行...

1.说明  之前参加的都是往期赛，新人赛，这是第一人参加正式比赛，先谈谈感受。天池精准医疗已开赛一周，排行搒上大家整体的误差从0.9提升到0.8，也就是说一开始0.88分还名列前茅，一周之后，这个分数早已榜上无名了。比想象中激烈，我也是反复出榜（榜单仅列出前一百名），偶尔侥幸进入前十，时刻准备着再次被踢出排行榜,也算是体验了一把逆水行舟的乐趣。很多时候反复实验仍然提高不了成绩，感觉完全没有方向，大家都在摸索，和一边做一边对照正确答案，确实不一样。也有一些算法，我知道它，却不知道什么时候用它。在此也记录一下经验教训。 2.特征工程  开始的时候做了一些特征工程，包括填充缺失值，为SVM计算排序...