开源chatGPT搭建 开源cicd

本文目录一览：

• 1、手把手教你搭建QQ机器人
• 2、开源流程引擎比较【涛哥架构新知系列】
• 3、清华ChatGLM底层原理详解——ChatGPT国内最强开源平替,单卡可运行...
• 4、qt软件开发
• 5、如何构建GPT——数据标注篇
• 6、一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答

手把手教你搭建QQ机器人

1、步骤一：前期准备 首先，确保您准备好以下物品：准备好后，我们进入实战阶段。步骤二：安装与配置 推荐下载一个早期版本，因为最新版可能存在一些bug。按照提示，输入您想要用于机器人的QQ号，最好选择小号，虽然封号风险较低，但谨慎起见。输入后确认，程序会自动打开记事本进行配置。

2、第一步、登陆qq 打开晨风qq聊天机器人后，界面输入QQ账号及密码即可登陆。第二步、设置 登陆QQ成功后，即可点击“设置自动回复内容”进行设置。我们需要输入触发条件及自动回复内容(支持导入文本)，输入完毕后点击“添加”即可。第三步、聊天 设置完毕后，点击“打开QQ好友和群列表进行聊天”。

3、据悉，每周五下午6点统一开放，达到一定人数后会关闭入口；用QQ扫描官方微信公众号展示的二维码，即可申请加入频道。

4、无语。 除了木马 还有一个办法 爆力 破解 。

5、Discord频道是一种流行聊天工具，类似于QQ、微信群，Midjourney的使用方式是通过Discord频道内的聊天机器人发送文本指令，机器人则会返回相应的图片。要开始Midjourney，你需要注册Discord账号并加入Midjourney频道。你可以使用浏览器访问Discord或下载客户端。

开源流程引擎比较【涛哥架构新知系列】

主要的开源流程引擎包括Activiti、Camunda和Flowable。这些引擎多为Java开发，其中Activiti、Camunda和Flowable是较传统的办公自动化工作流引擎。在国内，许多OA产品采用Activiti作为基础。在流程图前端设计方面，阿里云小蜜智能客服采用G6进行开发。基于当前情况，可考虑的选项为Activiti和Logicflow+turbo。

清华ChatGLM底层原理详解——ChatGPT国内最强开源平替,单卡可运行...

1、ChatGLM-6B，由清华大学开发的开源对话语言模型，基于General Language Model (GLM)架构，拥有62亿参数，支持中英双语对话。相较于OpenAI的GPT系列及Anthropic的Claude等，虽未开源，但ChatGLM-6B通过约1T标识符的双语训练，加之监督微调、反馈自助、强化学习等技术，已能生成与人类偏好相匹配的

qt软件开发

Qt开发的主要软件包括： Qt Creator：这是一个专为Qt开发者设计的集成开发环境（IDE）。它提供了代码编辑、构建、调试和部署功能，是Qt应用程序开发的核心工具。 Adobe Photoshop：虽然Adobe Photoshop主要不是使用Qt开发的，但它的某些版本在用户界面方面采用了Qt框架。

QT是一个跨平台编程框架，广泛应用于图形用户界面程序和非图形用户界面程序的开发。QT采用面向对象的编程方式，使用元对象编译器和宏等扩展，使得扩展和组件编程变得十分容易。自1996年以来，QT已经成为全球范围内数千种成功的应用程序的基础，并且是流行的桌面环境设计基础之一。

Qt不依赖图形系统，低端工控机配置不足运行图形系统时，Qt可以实现图形界面，其它不依赖图形系统的开发框架较弱。Qt性能高，对硬件要求低，成为低配置设备首选开发框架。在公司项目中，能运行安卓系统的设备通常会选择编入安卓系统，对于硬件配置低，无法运行安卓的工控机，则采用Qt进行开发。

QT是一种软件开发框架。QT软件是一种跨平台的C++图形界面应用程序开发框架。它不仅可以用于开发GUI程序，还可以用于开发命令行和非可视化应用程序。QT的核心库提供了丰富的API接口，支持多种功能，如网络编程、数据库访问、多媒体处理等。

QT 指的是一种软件开发框架的名称。它是Qt Company开发的一种用于构建图形界面的工具库，适用于多种操作系统和设备类型。这个框架为开发者提供了大量的库和工具，帮助开发者创建图形丰富的用户界面，以及实现各种复杂的应用程序功能。它广泛用于各种领域，如嵌入式系统、桌面应用程序开发等。

如何构建GPT——数据标注篇

1、数据标注在GPT中的应用包括数据审核、清洗、加工和挖掘，特别是非结构化数据的结构化处理。标注数据通常以JSON、XML格式交付，包括图像、语音、文本、视频等。文本标注也可使用TXT格式。其他数据，如医学影像数据，需单独定义输出标准。DICOM类型的数据需存储在DICOM数据集中。

2、支持计算机视觉：语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、3D立方体标注、2D3D融合标注、目标追踪、属性判别等多类型数据标注；支持自然语言处理：文本清洗、OCR转写、情感分析、词性标注、句子编写、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、NLU语句泛化、机器翻译等多类型数据标注。

3、GPT-1的训练分为两步：首先在大规模文本数据上学习高容量的语言模型，然后在标注数据上进行微调。这一过程基于无监督预训练和有监督微调，通过优化目标函数来提升模型性能。无监督预训练阶段，模型学习到通用的语言结构和规律，通过极大化似然函数，优化模型参数。

4、在最终的数据集构建中，GPT4首先提供两个响应的分析和建议，人类据此作出判断，以增加数据集的鲁棒性。综上所述，数据集构建过程中的关键在于确保标注员与研究者之间的高一致性。如GPT4和人类之间的一致性水平显示，大量采用包含GPT4标注的在线数据集的合理性，尤其是在质量控制方面。

一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答

1、ChatGLM3是基于Transformer的开源语言模型，由清华大学KEG实验室和智谱AI公司训练。提供文本处理、对话流畅性等功能。2 LangChain框架 LangChain是一个开源框架，允许开发者结合GPT-4等大语言模型与外部数据源，实现复杂功能，如问答系统。

2、部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat，我尝试了私有化部署，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。

3、受GanymedeNil和AlexZhangji的启发，我们构建了一个全开源模型驱动的本地知识库问答系统，支持ChatGLM-6B和其他模型通过fastchat api接入，包括Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala、RWKV等。默认使用GanymedeNil/text2vec-large-chinese作为嵌入，并使用ChatGLM-6B作为语言模型。

4、本文介绍如何安装和使用LangChain-Chatchat，一个基于Langchain与ChatGLM等大语言模型的本地知识库问答应用。安装步骤分为三种方式：autoDL、docker和本地部署。本地部署虽然较为麻烦，但能提供更灵活的调试环境和深入了解项目运行机制的机会。

5、在应用实例中，如LangChain框架结合ChatGLM2-6B，通过本地知识库提升问答质量。它涉及加载和处理本地知识文件，如章节划分和向量化存储，以及用户查询的向量化匹配和LLM的参与。然而，应用中也存在挑战，如回答质量、信息检索准确性和模型生成的合理性。