通义千问支持Rstudio吗
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04:09查看AI文稿AI文稿上期我们介绍了通一千问七 b 模型的微调加部署方式，但在实际使用时，很多开发者还是希望能够结合特定的行业知识来增强模型效果， 这时就需要通过外接知识库让大模型能够返回更精确的结果。那么本期视频我们就来介绍一下如何从魔搭社区 nodebook 中一键实现本地知识库的搭建，从而增强大模型的能力。本次实践需要的所有相关资源都在阿里云点 com 免费试用中心领取。 在魔大世界上找到通一千万七 b chat 模型后，我们点击 notebook 快速开发，注意这里需要选择 gpu 资源。随后我们点击查看 notebook。 进入 notebook 后，我们需要稍等一下，把我们已经准备好的在 github 上开源的基于本地知识库 q a 的视力代码直接拷贝配色到 notebook 中。根据这段 代码你就可以实现本地知识库的搭建以及后续的大模型调用。相关链接也会放在视频简介中，这里我们已经把相关代码准备好了，点击运行即可。 接下来我们将介绍一下代码逻辑。首先我们引用了 dash scope， dash scope 不仅可以调用文本限量生成，还可以调用千文七币 chat j、 l、 m 等大模型进行推理训练。 dash vector 作为限量检索引擎，这里我们对本地知识库的存储引擎进行初始化。 接下来我们需要定义一个锁引数据的生成方法，用于后续逻辑。同时我们还需要定义基于 desktop 的文本项量生成逻辑，这里生成的项量将作为项量引擎 的锁影。最后向量原始文本数据会在这一段写入 dash vector， 从而完成本地知识库锁影的构建。 接下来我们操作一下如何调用知识库。首先我们需要定义一个检索方法，用于召回知识库信息。刚刚我们使用了一个天龙八部的知识库，现在我们检测一下召回效果。问他一个问题，段誉最喜欢的是谁？ 可以看到这已经返回了段誉到底喜欢谁的一些相关信息，到这里知识部调影就完成了。 最后我们测验一下知识股锻炼前后大模型的生成效果。首先我们需要初始化下大模型，这里我们选用千万七 b chat。 然后我们再定义一个包含知识库信息的提示词模板， ok， 我们来测试一下效果。先问不带知识库的千万七币虚竹的女朋友是谁？ ok， 他说无法回答这个问题，没有给出正确的答案。我们也问一下 gbt 四，他说是小龙女和阿紫也不对。最后来试一下包含知识库的模型， 嗯，蒙古回答是正确的，而且可以看到给出了相关的背景信息。再来一个上难度的问题，段誉的亲生父亲是谁？ 可以看到千万七币回答的是段正醇。我们再问一下 g p t 四，他的回答也是段正醇，也不对。最后我们看一下包含知识库的效果， 嗯，这次终于对了，是段音庆，效果还不错， ok， 最后我们再问一个比较小众的问题，虚竹的母亲是谁？ 可以看到前面 t b 讲的是错误的康敏郡主，我们再看一下 g b 四的回答，杀猪也是错的。我们最后看一下包含技术库的返回， ok， 这里返回是正常的，一二年效果很不错哦。以上就是通一千问七币基于本地知识库问答的操作和演示，其中我们使用了阿里云 dash scope 和 dash vector 的相关产品，链接在视频下方， 这种方法可以让各种行业的知识库与通易千文结合，给出更加精准的答案。相关代码已经在 github 上开源，操作文档也已在线，希望开发者来摩达社区体验。
1382阿里云
08:06查看AI文稿AI文稿阿里不是出了这个通易千问，通易千问里面有一个，看一下，嗯， tony 千万里面有一个专门写代码的一个插件，然后可以在 vs code 里面去装，但是它支持好几个， 但是它支持好几个，那我们来看一下 vs code 里面，呃，如何来安装，我们让它来生成一到三十二，然后六位不重复的数字，模仿双色球吧。 我们来先安装一下试一下。首先打开 vs code， 在这个扩展里面去搜这个通易千万通易 就是这个，我们安装 安装完成之后会在左边这个菜单栏中我们点一下， 点的时候因为我之前安装过，也登录过了，我先退出一下模仿登录一下。登录的话他直接就到了阿里云的这个登录界面，我们只需要去扫描即可。 刚刚手机扫描了一下，登录成功就 ok 了，他登录成功了，我们就可以使用这个。 首先我们来新建上一个文件，嗯，双色球吧， atml 新建的桌面上， 然后我们向通讯先问这个代码助手来提问，给他一个我们需要写的功能，打个比方， 用 gs 写一个五六位数字，从一到三十二位，一到三十二中， 嗯，等于。然后我们用第二个吧，把第二个先复制出来， 放在这个脚本里面。 完事之后我们把这个 输出一下， 打开刚新建的这个，打开控制台，刷新一下 出来了，看一二三四五六，刚好是六个，而且这六个数字是不重复的，他都是从一到三十二随机出现，那我们把它渲染到我们的这个页面中， 有一种双色球的这个效果，我们来试一下。 面无表情，越是心 抱我在胸口， 了解我内心的渴望，比表面 的时候你不负我当陪我却认同 梦想 那样我要再看他 地道曙光。再见吧， 空间只为逍遥。 然后我们用退一千万来生成一个， 生成一个装随机 yes， 来，我们新建一个来看一下，充一千万给他们生成的，他们还写了好长时间呢。 双色球。 来，我们来看一下同一千万给我们生产的。 很厉害了。 所以有什么呃，不会的可以跟通讯商会里面去问问啊。这种的话生存起来速度超级快又实用， 因为而且通一千。问他这个里面，呃你支持哪些语言？ 他现在写的是加瓦 c 加加拍摄，呃， c 叉股， 这边是 grape p p 呃 rubbing 然后 go 跟 rest， 但是，呃好像用 three， 他也用 three 的写一个， 这里可以看到他用 swift 也可以写出来。所以有什么代码不会的可以用这个统一签。问好。今天就聊到这里，拜拜。
66洛小羋
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01:40查看AI文稿AI文稿达摩院发布了自己的大模型通一千问，我第一时间测试了一下通一千问和 chat gpt 一样，通过输入语言去交互，但他单独设置了三个板块，九个功能，兼顾实用性和趣味性。 我先让他帮我做了一份五一的旅游规划，从出行方案到美食推荐都面面俱到。接着我又测试他对 pdf 文件的信息读取能力，他可以很轻松总结出文件的要点，并且根据内容回答我们的问题。 他的菜谱生成这个功能也是很有意思的，我问了他一个没有见过的菜宫爆菠萝丁，没想到生成的菜谱看上去还很靠谱。 除了这个呢，还有一个化学界的老段子叫探探剑，剑能能否否定定律？一、这个段子的笑点在于断句，亲爱的 g p t。 的 回答是不理解，而通易千问不光能理解，还给我们解释了这句话，可以看出，通易千问在这些领域是比亲爱的 gpt 还强的。在测试完这些后，我决定再测测他的逻辑能力。一开始我选了个简单的等差数列题， 这个解题步骤就像是不会做，还想拿分。接下来的测试里，我问他能不能处理图片信息，他的答案又自信又专业。我接着问他这张简单的图片里有哪些字， 但他接下来回答明显就是没有识别成功。这就算了，我指出他的问题反被倒打一耙。可以看出，通一千位适用于大部分生活场景， 而且是国内的大模型，有机会截入国内的 app， 帮我们订票、点外卖、回消息等等，希望在使用过程中，他能慢慢搞懂人情世故。
2.2万爱较真的戴老师
![[茉卷知识库] 本地部署通义千问 1.5 14B 模型](https://p3-pc-sign.douyinpic.com/image-cut-tos-priv/baaf9be9e788e5013a7f6ea845d5a31f~tplv-dy-resize-origshort-autoq-75:330.jpeg?lk3s=138a59ce&x-expires=2098450800&x-signature=P4yuhXTtW2H%2BUd5zHpk8pVKyE4A%3D&from=327834062&s=PackSourceEnum_AWEME_DETAIL&se=false&sc=cover&biz_tag=pcweb_cover&l=20260703235815F437B619C83D2A89CF93)
