大语言模型（LLM）应用开发涵盖了使用预训练语言模型构建自然语言处理（NLP）应用程序的过程。以下是开发 LLM 应用的详细指南，包括安装、基础配置、常见应用场景和实际示例。
但是读过的每一本技术书籍，都内化在手指上了，只要给个键盘，就能给它实现，投资比非常爆表
A free-to-use, locally running, privacy-aware chatbot. No GPU or internet required.
前几天在某乎上看到了一个粉丝提问，如何在 Python 编程学习中避免常见的错误和陷阱？这里拿出来跟大家一起分享下。
我不是严格意义上的程序员，从事数据开发工作，经常会使用Python、SQL、VBA等来处理数据，这几天和一个40多岁、从事了接近20年数据开发的数据架构师朋友老刘聊天，他推荐了几个Python编程开发和数据分析时经常会刷的几个网站，当然这些网站也适合从事其他语言开发的程序员们，这里分享下。
为了从整体上描述基于文档的限定领域对话式问答系统要实现的功能，使用户能够对本系统有一个全面正确的认识，同时给程序开发者一个关于系统的使用，系统的功能模块，以及系统的各种技术解决方案一个详细的说明。
这里直接选用h2oGPT的论文摘要部分：建立在大型语言模型 (LLM) 之上的应用程序，如 GPT-4，由于其在自然语言处理方面的人类水平的能力，代表着人工智能的一场革命。然而，它们也带来了许多重大风险，例如存在有偏见的、私人的或有害的文本，以及未经授权包含受版权保护的材料。我们介绍了 h2oGPT，这是一套开放源代码的代码库，用于基于生成性预训练transformer (GPT) 创建和使用 LLM。该项目的目标是创建世界上最好的、真正的开源方法，以替代封闭源代码方法。作为令人难以置信和不可阻挡的开源社区的一部分，我们与令人难以置信的和不可阻挡的开源社区合作，开源了几个经过微调的 h2oGPT 模型，参数从 70 亿到 400 亿，准备在完全许可的 Apache2.0 许可证下用于商业使用。我们的版本中包括使用自然语言的 100 XMATHX PC 私人文档搜索。开源语言模型有助于推动人工智能的发展，使其更容易获得和值得信任。它们降低了进入门槛，允许个人和团体根据自己的需求定制这些模式。这种公开性增加了创新、透明度和公平性。需要一个开源战略来公平地分享人工智能的好处，而 H.O.ai 将继续使人工智能和 LLMS 民主化。
在本文中，我列出了当今最常用的 NLP 库，并对其进行简要说明。它们在不同的用例中都有特定的优势和劣势，因此它们都可以作为专门从事 NLP 的优秀数据科学家备选方案。每个库的描述都是从它们的 GitHub 中提取的。
Semantic Kernel是一个开源SDK，可让您轻松地将OpenAI，Azure OpenAI和Hugging Face等AI服务与C#和Python等传统编程语言相结合。通过这样做，您可以创建结合两全其美的 AI 应用程序。 Semantic Kernel 团队在博客上发布了2篇文章：
众所周知，在过去的2023一年期间，语言模型发展趋势在大模型、跨模态、语义理解、隐私保护和可解释性得到了很好的体现，而这些优良的发展趋势将进一步推动语言模型在人工智能领域的发展和应用。所以，在学习LangChain也是应运而生。本文将根据个人亲身经历，详细介绍LangChain的概念以及使用案例，主要是使用了他的智能问答。
对于智能问答系统的部署过程和创新应用，这里将展示详细的部署步骤，并结合实际示例和代码解释。智能问答系统的应用在客户服务中具有重要意义，可以提高服务效率和用户体验，下面是部署过程的详细说明：
目前，市面上有几款基于文本大模型的AI辅助编程工具，它们各自具有不同的特点和功能。以下是一些比较知名的AI编程助手：
文档智能（DI, Document Intelligence）主要指对于网页、数字文档或扫描文档所包含的文本以及丰富的排版格式等信息，通过人工智能技术进行理解、分类、提取以及信息归纳的过程。文档智能技术广泛应用于金融、保险、能源、物流、医疗等行业，常见的应用场景包括财务报销单、招聘简历、企业财报、合同文书、动产登记证、法律判决书、物流单据等多模态文档的关键信息抽取、文档解析、文档比对等。随着企业数字化、信息化进程不断加速，这类需求越来越强烈，工业界急需前沿技术与易用工具来解决这些问题。百度开源的文心ERNIE-Layout以及自然语言处理开发工具PaddleNLP来得很及时，强烈安利！
本编程教室建号四年多，已经发布了数百篇教程和文章，并且还分享了不少资源和习题。不过最近新加入的同学可能会找不到以前的内容，所以我们定期整理一下，方便大家使用。 Python零基础入门系列 http://crossincode.com/course/lesson_list/ 微信文章中无法跳转外部链接，可在公众号回复 python 获取地址后进入，这个列表中的文章做过更新。 从菜单栏“课程列表”也可查看历史文章的列表，但历史文章无法更新，所以建议从网址进入。 另有 web.py、pygame、git 系列教程
在数字时代，社交互动成为了我们日常生活不可或缺的一部分。然而，社交焦虑或社交恐惧（社恐）却成为许多人面临的难题。为了帮助这部分人群更好地融入社交环境，聊天帮手技术应运而生。本文将介绍聊天帮手技术的开发过程，探讨其在社恐人群中的应用价值，并展望其未来的发展前景。
GitHub作为开发者社区的制高点,每周都会有很多优秀的开源项目涌现。这些项目涵盖各种编程语言,应用领域也非常广泛。今天我就盘点下本周GitHub上最热门的10个项目,看看都有哪些值得关注的开源技术。
随着人工智能技术的不断发展，智能编程助手逐渐成为开发者们不可或缺的工具。其中，CodeGeeX作为一款专为Visual Studio设计的免费智能编程助手，凭借其强大的功能和便捷的使用体验，赢得了广大开发者的青睐。
最常见的方法是去论坛询问、谷歌搜索，需要反复在网页和编译器页面切换，即使有两个很大的分屏，生产力也会受到影响。
本周我们精选出社区问答进行整理汇总，各位开发者在使用PaddlePaddle过程中遇到技术难题，可以到PaddlePaddle公众号【常见问答】专栏（点击主菜单中”定制服务“后可见）上寻求解决方案，希望能帮助新用户在MacOS安装过程中解答疑惑。
前段时间，Milvus demo 使用的服务框架从 Flask 切换为 FastAPI，这一改动引发了社区小伙伴们讨论：为什么要改服务框架？改了以后有什么好处？为了解答社区小伙伴们的疑问，Zilliz 数据工程师云梅写下这篇文章。
基于知识图谱的问答系统很难直接回答自然文本状态的问题，所以我们要把问题转化为一定的结构。一个很好的选择就是三元组：
Chatterbot是一个基于Python的开源对话机器人库，用于构建聊天机器人应用程序。它使用了一种基于机器学习的对话管理算法，可以用于实现自然语言处理和对话系统相关的应用。本文将介绍如何使用Chatterbot库来构建一个简单的聊天机器人。
1.案例教学。本书包含大量的示例代码，示例简洁且紧扣主题，读者只需参考源码，修改示例，就能得到自己想要的结果，真正实现了让读者看得懂、学得会、做得出。
随着人工智能技术的发展，越来越多的编程助手工具涌现出来，帮助程序员更高效地完成编码任务。最新的AI编程助手工具有哪些呢？本文将为您介绍几款备受关注的工具。
到今天，这份面向零基础的入门教程，仅在微信内就已经有超过十万人次阅读，比很多出版书籍的销量还要高。
Meta AI 在本周二发布了最新一代开源大模型 Llama 2。对比于今年 2 月发布的 Llama 1，训练所用的 token 翻了一倍，已经达到了 2 万亿，对于使用大模型最重要的上下文长度限制，Llama 2 也翻了一倍。
1、配置要求：要求配置neo4j数据库及相应的python依赖包。neo4j数据库用户名密码记住，并修改相应文件。 2、知识图谱数据导入：python build_medicalgraph.py，导入的数据较多，估计需要几个小时。 3、启动问答：python chat_graph.py
It is not the load that breaks you down. It's the way you carry it.
在使用Python的时候，我们常常用到pip命令来安装包，但是默认的国外源下载到怀疑人生。那么如何将其修改为国内的源，提高下载速度呢？注意，Linux上大家通过设置页面，修改的是apt-get源，并不是pip。再次强调，这是两个概念，我们应该修改pip源才能正常下载包。
本项目是继智慧医院项目之智能分诊系统之后的又一全新打造的系统：智能问答系统。本系统主要是基于Python语言打造的，旨在让患者轻松、便捷地了解其病情、就诊医院等信息，以及减轻人工回复压力，高效地解决了问诊难、问诊贵等问题，打造 一系列公益智慧医院系统是为了实现“人人健康，健康人人”的项目初衷。 具体而言，本项目实现过程主要用到了Python爬虫基础以及天行数据网站提供的问答大数据库，利用网上现成资源最后达到的效果是实现患者与机器人医生之间的咨询问答，减轻了人工问答的人力耗费以及节省了患者咨询医生的费用。 总之，本项目产品是一个比较便捷高效的智能问诊系统；接下来将详细阐述项目产品的创造过程。
对于鱼眼相机的标定和矫正，网上已经有很多理论文章，但是落实到代码层面的并不多，而且大部分代码都是C++实现。
Flask是一个Python编写的Web微框架，让我们可以使用Python语言快速实现一个网站或Web服务，本期教程我们使用Python Flask搭建一个web问答应用程序框架，并结合cpolar内网穿透工具将我们的应用程序发布到公共网络上，实现可多人远程进入到该web应用程序访问。
NLTK、SpaCy与Hugging Face库作为Python自然语言处理（NLP）领域的三大主流工具，其理解和应用能力是面试官评价候选者NLP技术实力的重要标准。本篇博客将深入浅出地探讨Python NLP面试中与NLTK、SpaCy、Hugging Face库相关的常见问题、易错点，以及如何避免这些问题，同时附上代码示例以供参考。
LangChain 是一个用于开发由语言模型支持的应用程序的框架。 它使应用程序能够：
Python新手？还是您已经是一位经验丰富的开发人员，希望增加和提高您的Python知识？我们为希望学习Python编程的任何人编制了一份推荐资源的书包。我们对这些资源进行了定制，以适合所有级别的Python开发人员，但列出的资源将最适用于尚在学习阶段初期或已经熟悉基础知识但还不是很高级的人员。
自从iPhone 4S开始内置Siri，到现在各种智能音箱，或者扎克伯格说自己做的智能管家， 我认为都算是对话机器人的一类。
智能问答机器人是 自然语言处理领域一个很经典的问题，它用于回答人们以自然语言形式提出的问题，有着广泛的应用。其经典应用场景包括：智能语音交互、在线客服、知识获取、情感类聊天等。常见的分类有：生成型、检索型问答系统；单轮问答、多轮问答系统；面向开放领域、特定领域的问答系统。
在Python爬虫开发中，我们经常面临两个关键问题：如何有效地存储爬虫获取到的数据，以及如何应对网站的反爬虫策略。本文将通过问答方式，为您详细阐述这两个问题，并提供相应的解决方案。
目前知识图谱在各个行业中应用逐步打开,尤其在金融,医疗,法律,旅游方面.知识图谱助力法律智能,能够在一定程度上利用现有大数据以及机器学习/深度学习与自然语言处理技术,提供一些智能的解决方案.本项目将完成两个大方向的工作:
自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是计算机科学、人工智能和语言学的交叉学科，其范畴广泛，比如：语音合成、分词、词法分析、问答系统、机器翻译、情感分析等等。
一看这个标题就会想，这有什么大惊小怪的，可能好多人觉得这是个脑残话题，但我确实误解了两三年……
常常在想，自然语言处理到底在做的是一件什么样的事情？到目前为止，我所接触到的NLP其实都是在做一件事情，即将自然语言转化为一种计算机能够理解的形式。这一点在知识图谱、信息抽取、文本摘要这些任务中格外明显。不同的任务的差异在于目标的转化形式不一样，因而不同的任务难度、处理方式存在差异。
大数据与人工智能时代，掌握Python基础后，我们可以选择数据分析方向、人工智能方向、全栈开发方向... 如果想要追赶 Python 的热潮，应该如何学习呢？除了自学之外，多数人都会选择在线课程作为辅
自然语言理解（NLU）是自然语言处理（NLP）的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。问答系统是NLU的一个典型应用，广泛应用于智能助手、客服机器人等领域。本文将介绍如何使用Python和深度学习技术构建一个简单的自然语言理解与问答系统，并提供详细的代码示例。
大家都知道NLP近几年非常火，而且发展也特别快。那些耳熟的BERT、GPT-3、图神经网络、知识图谱等技术实际上也就是这几年发展起来的，特别像图神经网络在这两年间取得了飞速的发展。 我们正处在信息爆炸的时代、面对每天铺天盖地的新的网络资源和论文、很多时候我们面临的问题并不是缺资源，而是找准资源并高效学习。但很多时候你会发现，花费大量的时间在零零散散的内容上，但最后发现效率极低，浪费了很多宝贵的时间。 为了迎合大家学习的需求，我们重磅推出了《自然语言处理训练营》（一定要看到最后），主要有两个目的： 1. 对
随着互联网和大数据的快速发展，自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）作为人工智能领域的重要分支之一，引起了广泛的关注和研究。Python作为一种功能强大、易于学习和使用的编程语言，已经成为自然语言处理领域最常用的开发语言。
Django Django - Django。 Channels - Channels旨在增强Django的异步能力，同时让Django不仅仅局限于Request-Response模型，能够支持WebSocket、HTTP2推送和背景任务。2015年出现的十大流行Python库 。 Django-Baker - Django Baker可以帮助开发者快速启动项目。只要提供app名称，Django Baker就可以根据models.py文件中的models，自动生成视图、表单、URL、admin页面以及
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