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如何打造属于你的定制化大模型聊天机器人

1. 文档拆解:
- 首先,你得有一些文本资料(Documents)。
- 然后,用一种叫做“分块策略”(Chunking Strategy)的东西把这些文本分成小块(Chunks)。这个策略会考虑每个块的大小和是否有重叠部分。

2. 嵌入策略:
- 接下来,使用一种嵌入算法(Embedding Strategy),比如E5或BERT,把这些小块变成计算机能理解的向量(Embeddings)。

3. 文档检索:
- 这些向量会被输入到一个文档检索器(Document Retriever)里,这样你就可以在需要的时候找到相关的信息。

4. 上下文生成策略:
- 当用户输入一个问题或提示(Prompt)时,你需要决定从之前分好的小块中取出多少个来生成上下文。这就是上下文生成策略(Context Generation Strategy),它还会处理每个块的填充量和重叠部分。

5. 选择大语言模型:
- 你需要选择一个合适的大语言模型(LLM),比如OpenAI、Google等,来生成回答。

6. 生成回答组合:
- 根据不同的分块策略、嵌入策略、上下文生成策略和大语言模型的组合,生成所有可能的回答。

7. 评估和选择最佳模型:
- 用一些评分标准,比如BLEU分数、METEOR分数、BERT分数和ROGUE分数,来评估这些回答。
- 最后,根据得分选择最优的模型来使用。

这样一套流程下来,你就拥有了一个定制化的大语言模型聊天机器人,可以更好地回答用户的问题啦!
卧槽 这个牛逼

Lumen Orbit: 太空中数据中心

Lumen Orbit 打算在太空中利用廉价的太阳能和低成本的被动冷却技术()

建立一个AI训练数据中心

利用太空环境的独特优势解决了地球上数据中心扩展的瓶颈问题!

几乎无限制地扩大轨道数据中心的规模。

他们计划建设兆瓦级数据中心网络,可扩展至千兆瓦容量。

详细:https://ycombinator.com/launches/LmD-lumen-orbit-data-centers-in-space Launch YC: Starcloud🚀 Data Centers in Space | Y Combinator
一个无代码AI自动化工作流平台:Buildel

Buildel提供了一个直观的模块化界面,支持通过连接各种功能模块来构建AI工作流程,无需编写任何代码

适合简化复杂流程的场景,比如客服机器人、数据分析、文档管理、流程自动化,还可以做快速原型开发等

特点:
1、模块化: 提供各种功能模块,包括文本输入/输出、聊天界面、文档搜索、API 调用等
2、支持多种LLM: OpenAI、Google、Mistral 等
3、支持多种界面类型:比如聊天、API等
4、预构建用例: 提供了一些预构建的用例

github:https://github.com/elpassion/buildel

#Buildel #AI工作流自动化 #无代码平台
morerss.com/zh.php
收集了全网大量RSS订阅,可以下载OPML文件,导入自己的RSS订阅器。
获取微信账号信息(昵称/账号/手机/邮箱/数据库密钥/wxid);PC微信数据库读取、解密脚本;聊天记录查看工具;聊天记录导出为html(包含语音图片)。支持多账户信息获取,支持所有微信版本。

https://github.com/xaoyaoo/PyWxDump GitHub - xaoyaoo/PyWxDump: 删库
Deep-Live-Cam:实时换脸和一键视频深度伪造工具

只需单张图像即可实现人脸替换

提供实时预览功能,能够立即看到替换效果。

还支持实时人脸增强,同时能够处理同一图像或视频中的多张人脸,而不仅仅是单一人脸的替换。

支持在能够在各种硬件配置上运行,无需专用硬件加速。 Apple Silicon、DirectML、OpenVINO都可以
好消息:Claude确实增长迅速;

坏消息:没影响ChatGPT,吃的都是Google的份额。
宇树科技开源了一个项目

通过使用使用 Apple Vision Pro 远程操作Unitree H1_2 人形机器人。

可以提高仿人机器人数据收集的便利性。

演示视频显示同步情况非常好,几乎是实时同步,视频为1倍数播放。
https://github.com/unitreerobotics/avp_teleoperate
#开源项目推荐 :Librum
Librum 是一个开源免费的电子书图书馆应用程序,包含电子阅读器,可以管理自己的电子书,支持多平台和多语言,还有 AI 功能,能对选中的文本解释和总结。

此外,Librum 还允许用户免费访问超过 70,000 本书籍,并提供个人阅读统计功能,且完全免费、开源。

目前,Librum 支持英语、德语、俄语和中文。
https://github.com/Librum-Reader/Librum GitHub - Librum-Reader/Librum: The Librum client application
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