今天我们运用清华大学叉 g l m 开源模型搭建完全自有的叉 g p t, 一杯咖啡的时间即可完成。在代码网站我们可以看到此模型运行需要最低显存为六 g。 安装过程需要用到 gig, python 和 peterk, 先到网站下载 gig, 下载之后一直点下一步安装就行了, 然后保证你能够访问 get, 复制这个 g 命令,粘贴到命令行,这是已经下好了。然后我们 cd 进入文件夹,接着我们要安装棉的 com, 里面包含了拍葬在简介中的网址,下载就好了,也是直接安装,安装的时候要选择添加到 p t h。 接着我们还需要安装拍 torch, 我们到官网复制命令,这里如果没有 p p 三的话就改成 p p, 然后等待下载就可以了, 如果慢的话可以百度一些 pip, 更改国内镜像。接下来我们要安装叉特隆需要的包, 然后再安装硅 do 包显示网页,这样我们的环境就配置好了。接着我们需要修改一些 webdaino 派参数,才能在六 g 显存上跑,这里的 cash 填点就不会下模型到 c 盘,然后矿台子会四倍量化,节省显存。 接着就是漫长的下载,模型一共有十六 g, 如果中间出错了,就需要删掉没下完的文件重新下载,具体下了哪些文件可以对比赫根菲斯仓库, 然后就会开始加载模型也是很慢,请确保你有足够的内存和显存用于加载,建议十六 g 内存八 g 显存。以上让我们直接跳到结尾,发现加载完八个模型,我们可以打开任务管理, 监控他的执行,可以从任务管理器里面看到,开始吃显存就是可以了。然后我们打开一二七点零点零点一比七八六零,就可以看到叉 glm 的界面,跟他打个招呼吧, 这样你就自己搭建了一个私有的叉 g p t 了,可以随时随地的放心使用。下面是构建好的叉 g p t, 我们一起来看看吧。 当然你可以将它应用到各个领域,例如编程、股票、大数据,办公等等,你还可以用它来写剧本杀,当做搜索引擎工具。本期视频就到这里,关注我,每天学习新知识。
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很多同学觉得自己的 gpt 不够智能,那我们可不可以接入其他的大模型应用?我们接入了一个可爱的二,那对接起来也非常简单,我们这边应用的一个平台是 d i f y 点 a i 这个平台,这个是免费的,是一个开放的托管平台。我们来看一下这边点击设置,点击这边一个模型提供商, 大家只需要把自己的 api 到他这个平台上面就可以直接使用。那我们来看一下这边构建应用的时候,我们自己创建一个应用,创建好之后这里面有一个提示词编排,这边可以看一下,在这上面可以选择自己的一个 模型,包括 g p t 三点五, g p t 四以及 cloud 二都是支持的。另外它最重要的一个功能支持 自有数据库,提供免费的一个向量数据库,我们点击这边的一个数据集,可以自己创建,创建的时候他这边提供了多个格式,譬如 t x t h t m l, mark down, excel, p d f 都是可以的,这些都是免费的,转换速度快,所以非常的好。 我们这边点击创建完之后,我们点击这边刚创建的应用,这边点击一个 api 的一个文件,然后我们上面有个 api me 啊,要把这个复制一下, 复制到我们这个平台里面去,然后我们这边创点击编辑,把这个密要复制进去就可以了,就可以直接使用我们这一个 cloud 二, 以及包括对接你的一个私有数据库,非常的方便, 大家可以随时去更改。另外在这边 ai 里面我们也可以看到它的一个使用量情况面板,好,有兴趣的同学大家可以去试一下,谢谢大家。

一个视频教你如何将叉 g p t a p i 接入到自己的应用。首先你需要注册一个 open a i 的账号,具体方法在以前的视频已经介绍过了。登录账号后创建 a p i k。 这个 a p i k 是用于 h t t p 请求身份验证的,可以创建。多个注意。这个创建之后需要马上复制好保存,关闭弹框之后就看不到了。 注意 api 调用是收费的,但是欧本 ai 已经为我们免费提供了十八美元的用量,足够大家放心使用。接下来我们使用 ok http 作为网络请求框架,谋时宜作为序列反序列化框架 编写单元测试,对该接口进行请求代码如图。在这个过程中可能会遇到下列问题,具体原因给到大家,快去试试吧!关注我,每天学习新知识!

各位同学好,这是一个 ai 介入私有知识库的一个系统,那我们为什么要建立这么一套系统? ai 的话目前只能学习网上的东西,我们商家的一些信息或者企业的产品文档, 他是没办法读取的,所以他回答的内容都是非常的宽泛,并不是我们想要的。那我们建立这个系统之后,恋爱回答会从私有互参考 企业产品库或者商家店铺更加的智能。刚刚测试的一个是服装店, 我的衣服有色差,他回答的内容就很符合我们关闭这个系统,他回答的就是很片面的,网上找的一些东西并不是我们想要的。 那我们怎么去建议这么一套私有知识库?只需要上传自己的一个 excel, 这个模板我也已经提供给大家了,可以看一下点击菜单栏的私有数据库, 我们上传一个指定的 excel, 它自动会转化成 ai 所需要的一个文件,喜欢的点赞收藏一下,谢谢大家。

重磅消息,目前 gpt 四的网络搜索功能已全面开放,也就是说现在 check gpt 的知识库已经可以实时更新了, 并且拆 gpt 还能根据网上找到的信息进行思考。下面我来教给大家如何开启这个功能。首先点开左下角的账户信息,然后选择设置,在设置中打开第二个选项, 勾选这两个选项,设置完以后,新建一个页面,点开 g p t 四的下拉框,选择第二个选项,这样就可以让你的 g p t 四是时联网更新知识库了。我觉得这个更新也算是把 check g p t 推向了一个更高的高度,小伙伴们快去试试吧!

不得了了,兄弟们,拆 gpt 官方推荐的插件太好用了,如果你的界面上面变成了这样,那么恭喜你的插件开放了。需要去左下角设置里第二项,把这两个开关打开回来就能看到。这里多了个下拉列表。这个是让 gpt 实时联网,这里边汇集了大量官方推荐的插件。 先看实时联网功能,我让他给我说一下今天的新闻,再来验证一下今天日期。 ok, 现在 gpd 可以同步实时数据了。 再打开下面这个插件商城里面更新了一百二十七款插件,这里讲一个实用的,他可以识别你丢给他的 pdf 文档,前提是你要把文档上传到一个公开的链接才可以。 ok, 结果出来了,插件种类很多,感兴趣的兄弟可以自己体验一下,有问题群里聊。

上个视频我们和大家演示了使用我们自己的一个私有知识库去构建一个内 chat gbt 这样的一个产品啊,有很多人在咨询我这一个具体是怎么去做的?其实如果你把 oppo n i 的一个官方文档,如果去 logo 一遍的话,其实你应该 了解这个地方它是如何去实现的。它其实主要是依靠的这个 open i 的这个 in bed 模型,我们可以把它叫做一个嵌入嘛?这个嵌入模型呢,大家如果学习过深度学习的话,应该知道它是去处理自然语言文本最重要的一种方式,它其实就是把我们的一个自然语言和文本转换成了一个浮点型的一个香料, 就是类似于我们这里的负零点零点二七,负零点零点一这种。然后这个向量之间的一个距离哈,代表他们的一个关系。所以说呢,他其实最终的话就是把我们所有的一些文本转换成我们这里的这种向量,对吧?然后的话呢,向量之间他们的一个相关性的,依靠他的一个距离 来判断的,距离越小表示他的一个相关性越高,距离越大的话表示相关性越低。而且这个切入呢,他可以做的一个事情有很多啊,可以做搜索呀、距离呀、推荐呐之类的。所以说其实的话,我们可以利用他的这个模型 把我们的一个文本上传给他,让他通过这个模型给我们处理一下,其实就是让他给我们转换成我们的一个实量数据,然后的话我们就可以通过我们这里的一个实量数据 去搜索,或者说去得到我们想要的一个答案,其实你得到的答案的话就是就是达到他们的一个相关性嘛。 好了,你拿到这些相关相关的一个问题过后,或者相关的一个答案过后,我们再把相关的一个答案 c 给我们的一个 chat g p t, 让 chat b t, chat g p t 来帮助我们去回答就可以了。所以整体流程的话,就是我们首先把我们自己的一个文本,或者说把我们自己的一个内容,然后来 say 给我们的一个 inbiting 这个模型,然后 模型给我们转换成使量数据,然后的话呢我们通过这个使量数据里面去查询到我们问题相关的一些使量,然后的话呢把这个上下文再给到我们的一个 chat gpt, 然后通过 chat gpt 来帮助我们回答, 所以整体来说是这个样子的。然后其实下面这些和官方文档上面的基本上差不多哈,只是我这边做了一些简单的一些调整,所以大家可以直接去看官方文档,我们直接给大家大概的看一下就可以。上面这个其实就是爬虫吗?就是可以去把你的一个自己的一个内容给他抓取到你本地, 然后的话抓取到本地过后的话,它其实是一个文本形式,然后我们需要把它转换成 csv 的一个格式,转成 csv 的一个形式过后的话,然后呢我们后面呢就需要给它上传到我们的一个 inbiding 那个模型上面去,让他帮我们去处理。这个呢都是我们直接用的 opini 的一个 api 接口,直接让他去创建就可以了, 把我们输入的一个数据传给他,然后的话他会把我们的一个处理过后的一个数据,就是我们所说的一个像的数据,我们可以把它保存到本地,你可以保存到本地的一个 csv 里面去,当然的话你也可以保存到你自己的一个质量数据库里面去哈,我们这里做演示的话,其实你做你把它保存到 csv 里面其实就可以了,然后的话呢重要的就是下面这一些部分了, 然后呢下面我们这里就是直接去从我们这个实量数据里面把他的这个数据读出,读出来,读出来过后呢,最重要的就是这里创建上下文,对吧?创建上下文的话呢,我们这个地方呢, 其实就说你嵌入搜索使用的是鱼旋距离比较数字向量,所以说呢这些向量可能相关,如果他们的鱼旋距离接近的话,则可能是问题的答案,也有可能不是哈。 而且这个 openi 他的这个拍摄包里面有一个内置的这个函数,可以直接计算我们这一个相连之间他们的一个距离,所以直接拿过来计算就可以,计算过后呢,我们这里给他简单做了一个 排序,然后呢你这里直接拿到你的一个上下文,拿到你的上下文过后的话呢,你最后直接去做回答的时候,呃,你直接去把你的这个上下文拿到,然后呢你直接把你的这个上下文拼接一下,然后塞给我们的那个 o n i 的一个呃,接口就可以切的 gpd, 当这个地方的话,它这个是官方上面的是那个 gpd 三的一个,然后我这个地方的话呢,可以给大家看一下我们这个地方的一个代码,我们是重新用 gpd 三点五重新去写了一下,其实核心点就是下面我们这个地方的这个,呃, context 嘛,就是我们去咨询的时候,让他从我们这一个上下文上下文当中去 看,没有,我们这里就是跟他说了,让他基于我们这里的这个 context 去做回答。首先我们需要把你的这个上下文传给他,然后呢把回答这个结果给了我们就可以了。这其实比较简单,就是核心点就是我们这里的一个创建上下文嘛, 对吧?创建生肖文章其实就是直接去调用我们的一个呃,这个计算距离这个函数,把它相关的一些东西,相关的一些文本,或者说相关的一些数据给到我们,然后这样就可以了。那我们这里可以给大家来看一下,我们这里 上面爬虫那一块就不和大家去看了吗?我们直接因为你当你可以不用爬哈,比如说你自己有 mark 档文档啊,或者说有一些文本文件呐,甚至 pdf 一些文档,其实都可以的,对吧?然后呢你可以把它的这些数据呃,通过我们的一个 inbid 模型上传到我们这个 o n i 去, o n i 处理过后的话, 他会给我们生成一些像量,引出我们这里的一些矢量数据,看到没?全是浮点型的一些数据哈,这些浮点数之间的话,他们的一个距离,他们的一个距离哈,其实就表示他们的一个相关性。当然这些数据的话呢,是我们这个 o n i 返回给我们的,也实际上可以把它存到我们的一些向量数据库,史量数据库 be so ready, 就是 也是支持的,对吧?还有一些原生的一些食量的一些数据库都可以直接拿过来用,你如果是在自己的一个线上的一个环境当中去用的话,可能都要用到数据库,我们这里直接是存到本地的一个 cs 文件里面的,对吧?存到过后的话,然后我们这里就可以直接去创建了,对吧?把这个上下文创建过后,我们这里去跑一下 中间上下文,那下面这里其实就是从我们这个饲料数据里面去把数据读取一下,然后这里就可以直接去咨询了,去询问一下, 我这里已经改成了三点五的一个模型了哈,然后然后下面这个地方我看一下,他说他不知道,对吧?他说他不知道,然后的话呢?我们这里就可以给他一个,你说如何使用 promises operator, 看下他能不能回答出来哈?因为我们这里的一个文本数据不是很多嘛,所以说他有可能回答不回答不了。然后上面这一下确实我们这里打印出来,就是我们这里把这个第八个开启过后,他从这些相关的文本里面给到我们这个答案的。 看这个地方说了 promises or freeter, 他基本上把他的这个呃使用方式基本上告诉我们,当这个答案的话,也是基于我们给到他的一个文本信息,给到他的一个上下文里面去做的, 有没有啊?所以其实大家可以直接去看官方文档,基本上就能把它搞定了,但是如果你想看一下我这个地方已经,嗯修改过后的一些代码的话,来好了,你可以呃,一键三连过后直接私信我,然后我会把代码直接发给你就可以了。

如何将本地文件上传至叉 g p t 呢?其实只需要简单两步即可完成。首先在 g p t 四点零中选择 s q p t f 插接 对话框中输入,请生成一个我可以上传 pdf 的链接地址,我将上传一个文档,然后点击生成的链接,并在上传文档的窗口中上传你的文件。上传成功后,系统将给你一个包含字母的文档地址,将这个地址复制并粘贴到 gpt 中。接下来你就可以根据你的文档进行整洁翻译或者提问了。

哈喽哈喽,大家好,今天再给大家介绍一下这个 open ai 的一些具体的一些其他的功能。嗯,像最近比较火热的一个 chat j p t 只是 open ai 其中的一个,其中的一个这个 项目吧,然后他其中还有很多的其他项目,然后最近尤其是这个叉 j b t 这个访问非常多,特别难登录。然后咱们可以看一下他相关的其他的一些呃小项目,然后我们进入,首先进入 oppo i 的首页,然后嗯,就是这个界面,然后 我们可以看一下例子,然后点进这个例子里面就有一些 oppoi 的一些相关的一这些例子,然后我们可以嗯,简单进一个问答,然后他这上面有一个在这个这上面 开放。 ok 啊,这就是可以咱们可以在网页上进行测试,然后他这个洗的用的都是这个 j p t 三这个啊没有拆的 j p t 那么前景,但是也可以凑合用,然后同时它这个也开放了接口,咱们也可以 啊,咱们可以直接在咱们本地调用这个接口进行使用,然后就不用说跟 check 的 g p t 一样,经常就是这个服务器忙,咱们使用不了,或者是使用起来也非常的卡,而且 check 的 g p t 马上要收费了,可能是以后可能就 嗯,可能真的要纯收费使用了。然后咱们看一下它这个 q a 这个小软件今天是几号, 然后这是他其中的一些 小功能,然后你看,然后同时他还有一些呃其他的一些小应用,比如这些其他的应用啊,咱们都可以去啊,学着去使用他一下。然后接下来我怎么介绍如何在本地去调用这个 open ai 的相关的这个接口?它相关的接口的话,首先我们需要啊 pype install, 然后 open ai, 然后稍等一下, 好,稍稍等一下,这里我们就可以看到这个 sketch sensor 就是我们成功的安装了这个 open i。 接下来我们去,嗯,创建一个 pass 程序,我们 因为他是这种问答的形式,或者是这样这个程序我们一般用主拍,呃,主拍特写他会 更好一点,然后我们这里调一下这个主 pad, 我们在这里边去,嗯,写咱们的 pad 程序,然后本地,然后我们去新建一个, 啊,你有一个 pass 三的一个程序,然后我们这块可以给他改一个命名 o p o 口 n, 然后接下去要去, 嗯,查找一个咱们的这个秘药,然后咱们可以去生成一个秘药,然后我们把它复制下来,然后找到我们这个创, 然后咱们引入这个 a p i 的相关代码的话,嗯,就是再点开这个 q v 的底下,然后这里,然后我这里做了一些相应的一些修改,然后大家可以参考一下我那个代码,然后比如 咱们需要整合的话,可以改一些其他小的部分,然后就可以,嗯,顺利的完成了相关的这个引入,然后大家具体的话还是参考我那个代码 啊。如果想是想在咱们本地去引入这个 a p i 的话,大家可以根据我这种方法,比如咱们先 input 一下,之后把咱们的 meal 进行引进,之后咱们写一个,呃,像咱们这,我这里调用的是这个 q a 对话这个方法,然后大家可以根据自己的需求去 呃更改一下,大家一按照我这个代码去写一下,这个我也是参考了一下网上的一个代码,然后之后呃引入这个函数的主要的方法就是引入咱们这个呃回答的这个 api, 然后引入之后它里面就是你看这里是调用了这个 conbaicasion 交流的这个 api 完了之后里 里边是相关的一些参数,然后 promote 就是这个就是咱们要说的这个词,然后咱们只需要把咱们要说的词传进去,然后之后咱们 print 一下就可以获得相关的呃答案。你看比如这个,呃我让他写一篇日记,然后他写出了一篇日记。不过这个也可以看出来,咱们这个 oppo ai 将来的很长一段时间可能很难在咱们中国去具体的去上市,因为它这个 相关的这个他训练的这个资料库还是偏这种国外的多一些,相对来说肯定对咱们会有一些影响,影响反正将来这个引入还是任重而道远,咱们还是期待一下国内国内相关的这种 ai 软件的发展。然后这就是我给 大家今天分享了一个关于咱们这个本地子如何去引入 oppo ai 的这个方法,谢谢大家。

用你自己的数据快速的做一个基于 chat gpt 的 ai 机器人,放到网站上或者是 am 里,当有人问机器人问题的时候呢,他就会从你提供的数据里边来回答。我第一次看到这种机器人啊,是在一个产品的官网上,他是把知识库还有客服的工作交给了 ai, 基本上呢,你问他任何这个产品相关的问题,他都能回答。 现在呢,你可以用 texting 把你已有的任何内容迅速的做成一个机器人,比如说你公司里边的人力资源手册,年假呀,社保啊,工资之类的, 员工都可以问这个机器人。或者是你有一些 api 文档,对外的知识库都可以个人用,也可以把检藏收集的内容放进去。那你就拥有了一个 china cbt 的第二大脑。 目前呢,他们支持三种数据来源,一个是来自 notion 文档,可以选择不同的页面,一个是来自网页,你输入你要抓取的网页链接。另一个呢,就是上传本地文件, csv, pdf, txt 等格式都行。把数据上传之后呢,就可以 把机器人嵌入到你的网站上面去跟他对话了。据说呢,之后也会跟 im 打通,可以直接在一些 im 里边使用。目前有一个机器人的免费额度可以尝试,那如果你要真正的在公司内部使用起来,就需要付费了。

我作为一个数据库成员,小强挑战一下让叉的 g, b, t 来模拟卖 sky 数据库。来,我们看一下是不是能够真的实现。再加一个 creat time 的字段 的一层 i, 然后再加个 default 啊, default, colors and stand。 这个就表示说会自动根据当前时间生成数据。好 哦,他已经很快就建完了,然后已经看表出来了没有 go, ok, 还是非常厉害的。这个 d d l 也解析的很准确,我现在四个字段他 都已经放进来了,然后这段类型以 for 的值,他都按照我的指令。呃,做好了。好,我看一下里面有没有数据,或者是骗我的, ok, 呃,没有数据是正确的,因为我现在是创建了一张工表。那我现在要插入数据 name fix great time 就不用了啊, play time 应该是自动生成的,我也想测试一下它的这个当前时间。 nine date, nine date 是我们产品的名字,专门做数据迁移,数据管理的这些,呃, nine date cloud, 这是我们的网站的地址哦,查一条记录进去, ok, 看起来查录时会成功,看一下数据在不在。嗯,踢一脚, ok, 这数据已经返回了哎,但是我们看到很 有一个意思啊,他,我这个表有一个 crate 字段,他没有查询出来,那说明他这个地方的语意理解应该是出了一些问题的。或者是把我的数据给我,我再查一下,看一下他能不能出来啊, 因为我有四个子弹,他现在只返回了三个子弹哦,还是没有出来。

如何让加级 bt 从一万字的资料里找答案?官方势力明确给出了方案,使用 abending 构建销量数据库的办法来解决这个问题。 知识库话术大全解决方案分析报告,这些资料导入都可以用。是不是听起来一头雾水?其实很简单,就是画整为零,话不多说,直接上干货。死磕了几天,代码又写了一个,拍成脚本, 使用 openi 指定名为 test abending a 的模型来构建香料数据库用作。所以 我去网上随便找了一份关于 chagbt 的报告来做演示,把包括内的文字内容全部粘贴到一个 word 文件中,不做任何的格式修改,一共七十八页,一万七千字。 运行拍摄脚本,输入刚才的 word 文件路径,再输入 open ai a p i k, 脚本就开始转换工作了。等十多秒左 左右,项链数据库文件就生成了。可以看到刚才报告的内容已经被切分成很小的片段,并且带上了项链缩影。用这个办法,再多的文件和内容都可以进行转换和使用。当然养成习惯,记得看看又消耗了多少头啃。 然后我们向 gpt 提问时,通过查询锁引库,就可以让 gpt 从锁引中找答案了。今天世界有限,我急着找 opens 开发主管解决我 gpt 是 aps 使用的问题,如何使用锁引库提问?这部分内容明后天再更新。今天的视力教程和代码还是在星球老地方,觉得有用记得点赞收藏。

如何将本地文件上传到叉 ppt? 其实只需要简单两步即可完成,作为一个 ai 工具的资深玩家,我二十八秒教会你先赞后看。打开 ppt, 用 ppt 的四点零模式,选择阿斯 kupdf 这个插件,在对话框中输入,请生成一个我可以上传本地文件的链接地址, 我将上传文档,然后呢,点击生成的链接,并在上传文档的窗口中上传你的文件 pdf。 五二的 tft、 csv 各种格式都支持。上传成功后呢,系统会给你一个文档的 id 地址,将这个地址复 复制粘贴到对话框中,就可以根据你的文档总结概括或者是随意提问了。我是培哥,我这里还有几百个 aa 工具,用发卡技巧关注我,带你玩转 ai!

昨天学姐的视频里讲了如何让你手里笨笨的拆 gpt, 用一些指令变成你的母语外教科研助理帮你去读文线,帮你修改语法错误,还能帮你做雅思批改。但是我发现呢,大家都在问一个基础操作,就是如何把你写的文章或者是你正在看的一篇论文,你需要他帮你总结的上传到拆 gpt 里面。 首先你点击拆 gpt 里面能帮你安装插件的部分,然后安装一个 aipdf, 安装完了以后呢,大家要记住在 aipdf 里面这样勾选一下,不然后面的步骤都没用了。然后再到 aipdf 自己这里选择文件,上传文件, 然后把 aipdf 里面生成的这一串链接复制到拆 gpp, 接下来拆 gpp 呢,就能自动帮你识别这篇文献的内容了。然后你再用我昨天教你的那些指令,就可以让他帮你去读文献,分析里面的重要内容了。

企业私有知识库系统已经做好了,先说结论,本地私有库与大模型结合的方式更适合严谨的企业用户,数据有理有据。为了验证效果,我下载了刑法、民法等法点,使用法律条款生成了私有知识库。这两张图是个对比, 接下来是详细的对比分析。首先不用知识库直接提问干扰无线电通信是否违法?由于我们搜索的是通信,不是通讯,所以在刑法里根本搜不出来。这里就体现出大模型的优势了,他可以根据你的意思来进行查询, 不需要按具体的字,结果似乎正确又有点让人担心。我们再问盗取商业秘密是否违法,结果也跟法典差不多,我们在法典里面都搜到了相关的东西,也跟大木星答的有点相似,但是我们又不能确定。 然后我们问几个无关的问题,西游记的主角都有谁,如何在淘宝上买到好吃的?大模型都做了非常好的回答。 接下来我们看看私有知识库的表现,同样的问题再问一遍,回答的非常精准,跟法点对比丝毫不差,并且回答也非常人性化。当我们问他法律无关的那两个问题,他直接拒绝回答,非常符合企业的应用场景。 接下来我打算把全部的过程做成视频分享出来,感兴趣的小伙伴请关注我,谢谢大家关注小百,了解更多 ai 干货。

切的 gpt 新推出一个叫代码解释器的功能,让我们可以直接上传本地文件,然后利用切的 gpt 的强大能力 对文件进行各种操作。例如,我们可以让他给图片添加滤镜并且转换图片格式,或者从视频里提取声音并且加大音量。如果你经常跟数据打交道,还可以直接命令他帮你绘制各种图表或者进行数据分析。你最需要的是什么功能呢?可以留言告诉我。

搭建专属 gpt 最全指南来了,首先准备好 microsoft 这个软件,接着打开软件,点击右上角,点击拓展,点击获取 micsoft 拓展,搜索 vita, 出现了几个选项,这时候随便选一个扩展,这里我选择第一个,点击添加拓展,接着关闭当前界面,回到扩展界面,点击打开,这时候叉 gpt 添加到首页了,进入注册就可以使用。

下 gpd 开放 code interpret 模式之后,我们普通人做数据分析简单到什么程度呢?以我在某视频平台上的数据为例,在这里导入 code interpret 之后,只需要简单的和他说,帮我按时间做一个直线图出来,然后就正常好了,什么都不用管,你甚至可以直接问他这个数据包能够做哪些分析,适合做哪些图标展示。 那么为了帮助大家快速掌握新技能,我这边整理了一份用 code interpret 做数据分析和量化预测的 prom 合集,需要的进粉丝群。

有没有办法构建本地轻量级的销量数据库?当然有,而且特别简单,之前视频讲的比较多的拍 com 销量库,主要面向企业提供服务, 对于个人用户来说确实有一点重。并且再将手里的知识数据传到云上这件事上始终存在部分场景是不允许的。今天分享南欠的本地项链数据库使用方法, 话不多说,直接上干货。这几天评测了蓝田集成的 victor 模块中几个本地项链数据库,大家可以试试这两个。一个叫做 face, 是 facebook ai 开发的一个库,用于高效的进行密集项链的相似性搜索和区内。 一个叫 chroma, 是一个用于构建 ai 应用程序的项目数据库,特别适用于嵌入式应用。 chroma 同样可以进行语义及相似度搜索,是一个可以处理和查询大量项目 数据的系统。我用 face 来演示,先用在他命令安装对应的依赖库,然后上产业,还是用拍摄脚本代码来讲解。为了和之前的演示能够衔接,便于大家理解,我把之前当前方外片中用到的询问拍杠的囊前知识库脚本改造成用 face 进行本地 当前知识库问答的搅拌。忘了之前内容的,自己去翻一下代码中的这一部分,会根据设定的存储路径加载本地的 face 向量功,如果发现向量库中没有内容,会引导添加知识库文件。因为目前 face 没有提供是否正常加载的回字,所以用了一个异常补货的处理。 呃,是不是讲的有点太技术了?另外, numberin 将所有的 victor store 都封装了相似度查询的方法只需要这一行代码就行,我还是采取匹配前十的那种来运行。脚本看一下,输入 openin ipik, 这是好 face 的数据存放文件加路径。我用之前的 开发文档作为知识库原文件传给限量库后完成 m n d 转换,可以在 face 的本地文件夹内看到对应格式的限量数据文件。依然还是进行当欠相关的提问,比如请给出 face 的简单数据存储单码。我打开了调试开关,会显示从数据库中切入的内容, 可以看到和之前拍 com 查询的内容基本一致,然后 gpt 模型做出了回答,实际结果与预期一致。整个的过程其实非常简单, prama 整个的逻辑和 face 几乎一致,就是把 face 的加载和查询换成 prama 即可,时间有限就不追溯了。希望这期视频对解决小伙伴知识库不能上云的问题有所帮助。欢迎评论区留言提问,有用的话记得点赞收藏。

介绍一个开源的项目啊,叫 chat gpt next web 啊,这个我看应该也是国人开发的这样的一个 chat gpt 的一方面的一个应用啊,目前他这个项目的话,他的信心数也是非常多,达到四万多啊, 被关注的人也很多啊,那么这个项目他自己介绍,他是让你就是一键拥有自己跨平台的这个 chat gpd 的应用啊,他主要是这样来介绍他自己的啊, 我们一起来看一下啊。这个这个软件的话,我在本地也安装完了啊,给大家可以演示一下这个功能。这个我也已经安装了一下,安装集起来,集起来之后他可以有各种各样的功能啊,给大家先演示一下,我这边是做了一个互联网的这个携手的这样一个工,一个一个一个功能 啊,我这个 prompt 是用的是这个啊,我们可以看看他,他应该也是能够翻译的,他这个功能应该也是能翻译的,我们看看对,他应该也是能翻译的,那我就解释了一下啊,他的 这个功能啊,它可以一键部署,它可以,它这个客户端也是比较轻巧啊,我看到它有一个客户端的啊,它是也可以安装在 linux, windows, mac os 上面的啊,然后它也能完全能够就是兼容 独立部署的一些大模型啊,只要你能够符合这个 oba ai 的这个 api 啊,它等于是这样,那么它所有的数据目前都存储在浏览器当中的啊,它不会本地存储啊,它等于啊,那么它也有一些什么详音式设计啊,各种各样的模式,低频加载会非常快啊等等啊, 它还有支持一个比较好的功能叫 mask 提示模板啊,给大家看一下,我因为我现在用的是互联网写手,它这个里面有很多哎,稍等啊,看一下, 你可以看到它这个里面有很多的模板,它其实是一个,呃,它是一个 print, 就是提示工程,本质上它是一个提示工程,它也非常多啊,积极学习啊,后勤啊,职业顾问啊,英语专专业写手啊,什么小 小红书写手啊,简历写手啊,他其实都是可以胜任的,他有非常多语言检测器啊,什么什么,我现在用的是这个啊,当然你也可以,他也有一些啊,心理医生啊,创业点子王啊,等等等等啊,他有非常非常多的一些啊,好,我们看看啊,他这个基本功能都是有的啊,这个是一个闲聊啊,你可以跟他闲聊啊,我用的是, 当然你也可以用一个小红书,你可以告诉他写一个电动牙刷的女性推荐文章。 我不知道他种草认不认。种草,电动牙刷,清洁牙齿,牙齿美丽美丽笑容,他他这个都可以写一下啊,我觉得写的还可以吧,他这个啊,他有各种各样功能,心理医生,这个就是他的一些功能。 print, 职业顾问,心理医生。 好,这个就给大家先演示一下。好吧,我们看看这个项目啊,接继续看看这个项目,这个项目的话呢,就是这个 romap, romap 的话呢,就是它的一个 开发计划啊,目前他的这个系统提示用户提示提示模板啊,他可以把它这个分享谢,把这个聊天的记录可以分享出来,他这个功能也是有的,我看一下,他这个只是说啊,你可以把它分享成一个图片, 我看好像是可以的,图片分享成图片的,这个全选预览。对,然后他就生成一张图片,下载文件允许啊,这个就是他可以生成的,对吧?他这个恰 g p t next web, 它就生成了这样的一个一个一个图片啊,你这样的话你就可以做一些推广啊什么的,你都可以的,它会比较方便。好,它也用了这样的一个 g rest 这个语言,写的一个开源的这样的一个 桌面应用的一个 a p p, 它这个代码也已经已经有了,但是我目前是没跑起来,它的原代码在这,在这个目录下它也是用那个卡狗可以进行编译的,但我没有编, 编译成功啊,我的机器的话前面编译了一下有错误啊,因为我这个是库达二的这个啊,他这个不支持,他告诉我这个 m 二的芯片啊,他这个不支持啊,也不知道怎么回事情啊,这个我也回头再看一看啊,当然他目前是具备这样一个功能的啊,他功能是 他也是能够兼容就自部署的这种模型啊,我自己的话目前跑就跑在我们自己部署的模型上面啊,目前他也。呃,后面他会支持一些插件的机制啊,包括支持这个联网搜索啊,调用那个本地知识库啊,或者他可以做一些计算器啊,那目前或调用其他的一些 a p i 啊,他目前 这个插件机制还在开发啊,我看这个项目他插件机制还在开发啊,如果他这个功能能够上的话,他的能力会更强,那目前的话呢?他还没有,他这个还没有,他还没有集成进来,那有人已经把他给写出来了,他们就用了一个互联网的一个插件的一个 机制啊,那么有人不断的还在写啊,所以这个项目我觉得非常不错的一个项目。好,这个目前他的主版本上目前他这个功能还没有,当然你也可以用那个不用独立部署的,你可以用那个 gd 四或者 chat ppt 啊, gpt 三点五,其实你都是可以的啊,可以可以用的啊, 他也支持这个这个手机端,手机端他也是支持的啊,他也是一个不错的一个应用啊。好啊好啊,今天的话呢,这个项目就跟大家跟大家就交流到这啊,那么这个项目基本上有了这个项目之后啊,大家就可以开箱即用了, 只要连一个本地的一个模型,或者掐的 gpd 的一个模型,那你就直接可以用各种各样的一些应用啊,他已经写的已经非常不错了,目前他这个插件功能还没有进来啊,进来之后的话他的能力会更强啊。好好,今天的话就跟大家就聊到这啊。

今天教大家如何将菜的 gpt 嫁接到 excel 里面,超级实用好用的技巧啊,以后再也不用为不会做 excel 头疼了。咱们分三步。第一步呢,在 excel 上方的任务栏中呢,有一个开发者工具,咱们点进去,然后里面会有一个 vba, 咱们点击 vba 这一项功能呢,是 excel 里面的编程语言,可以通过代码来控制 excel。 第二步呢,我们打开 check gpt, 输入我们的需求啊,让 gpt 呢写出代码,然后呢,我们再将这个代码进行复制。 第三步,我们回到 vba 中,然后呢,我们点击这个空白数,选择插入模板,然后呢,我们将 gpt 生成的代码复制进去, 最后点击上面的执行,那么 excel 就可以自动执行我们的命令需求了。 ok, gpt 作为我们这个新时代的最佳宠儿,我们一定要将其作为我们的生产工具啊,它真的会大大的提高我们的工作效率。