langchain memory gpt
一文真正掌握内存屏障memory_barrier及其用途
在linux源码中经常遇到__asm__函数。它其实是函数asm的宏定义 #define __asm__ asm，asm函数让系统执行汇编语句。 __asm__常常与__volatile__一起出现。__volatile__限制编译器不能对下面的汇编语句进行优化处理。 现代cpu通常具有多级缓存，寄 ......
GPT Zero 是什么？
from https://openaigptguide.com/gptzero/ 在人工智能技术飞速发展的今天，人们对于文字内容的准确性和可信度要求越来越高。例如在学术研究领域，防止抄袭和造假是非常重要的。而对于普通用户而言，辨别哪些内容是由人工智能生成的，哪些内容是由人类编写的，也逐渐成为一个亟待 ......
Langchain-Chatchat+Qwen实现本地知识库（二）
在上一篇文章当中，我们已经通过Langchain-Chatchat+Qwen-14b-int4完成了本地知识库的搭建，现在我们通过vue和api接口来做定制的聊天页面，达成下图类似gpt或者其他大模型的显示效果： 1.知识库启动： 见上一篇文章 2.api接口部署： 在/Langchain-Chat ......
免费的GPT4.0镜像与GPT账号
4.0账号： 访问至[https://chat1.zhile.io/auth/login] 将fk-igCXpSmZrZ3kcygOe_G1JuSmXFhlVbV-dgiUQg_AwaU粘贴于此即可使用， 这个模型也是4.0如果没有次数了就用这个模型。 4.0镜像： http://163.47.8. ......
Kernel Memory 入门系列：自定义处理流程
Kernel Memory 入门系列：自定义处理流程 在整个文档预处理的流程中，涉及到很多的处理步骤，例如：文本提取，文本分片，向量化和存储。这些步骤是Kernel Memory中的默认提供的处理方法，如果有一些其他的需求，也可以进行过程的自定义。 自定义Handler 在Kernel Memory ......
langchain实践
原理篇 LLM模型，学术意义上这个大体现在供给给模型的训练样本很大，对我们使用者来说我们可以认为他海纳百川，有容乃大。学的足够多， 博学。所以你要跟它对话，需要先告诉它你充当的角色是谁，也就是你要获得知识的来源。 LangChain可以标准化和抽象化整个大语言模型使用过程。 文本加载 从各种数据源中 ......
GPT-3《Language Models are Few-Shot Learners》解读
GPT-3 和 GPT-2差别 1. 效果上，超出 GPT-2 非常多，能生成人类难以区分的新闻文章；2. 主推 few-shot，相比于 GPT-2 的 zero-shot，具有很强的创新性；3. 模型结构略微变化，采用 sparse attention 模块；4. 海量训练语料 45TB（清洗后 ......
使用 GPT4V+AI Agent 做自动 UI 测试的探索
从 Web 诞生之日起，UI 自动化就成了测试的难点，到现在近 30 年，一直没有有效的手段解决Web UI测试的问题，尽管发展了很多的 webdriver 驱动，图片 diff 驱动的工具，但是这些工具的投入产出比一直被质疑，自动化率越多维护成本越高，大部分都做着就放弃了，还有一部分在做与不做间纠... ......
Kernel Memory 入门系列：文档的管理
Kernel Memory 入门系列： 文档的管理 在Quick Start中我们了解到如何快速直接地上传文档。当时实际中，往往会面临更多的问题，例如文档如何更新，如何划定查询范围等等。这里我们将详细介绍在Kernel Memory文档的管理。 使用Document管理一组文件 当我们需要批量上传一 ......
【大语言模型基础】60行Numpy教你实现GPT-原理与代码详解
写在前面 本文主要是对博客 https://jaykmody.com/blog/gpt-from-scratch/ 的精简整理，并加入了自己的理解。 中文翻译：https://jiqihumanr.github.io/2023/04/13/gpt-from-scratch/#circle=on 项目 ......
GPT-2 《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》解读
背景 GPT1采用了pre-train + fine-tuning训练方式，也就是说为了适应不同的训练任务，模型还是需要在特定任务的数据集上微调，仍然存在较多人工干预的成本。GPT-2 想彻底解决这个问题，通过 zero-shot，在迁移到其他任务上的时候不需要额外的标注数据，也不需要额外的模型训练 ......
GPT-1论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》解读
背景 GPT-1 采用了两阶段训练的方式： 1. 第一阶段 pre-training，在海量文本上训练，无需label，根据前k-1个词预测第k个单词是什么，第一阶段的训练让模型拥有了很多的先验知识，模型具有非常强的泛化性 2. 第二阶段在特定任务上fine-tuning，让模型能适应不同的任务，提 ......
AIKit v4.11.0 – WordPress AI 自动编写器、聊天机器人、写作助手和内容重定向器 / OpenAI GPT 插件
AIKit v4.11.0：WordPress的AI革命 一、引言 AIKit v4.11.0是一款为WordPress用户精心设计的强大插件，该插件集成了OpenAI的GPT-3技术，为用户提供了前所未有的AI写作和聊天机器人功能。此版本的推出，将WordPress的功能扩展到了全新的领域，利用人 ......
Kernel Memory 入门系列：生成并获取文档摘要
Kernel Memory 入门系列：生成并获取文档摘要 前面在RAG和文档预处理的流程中，我们得到一个解决方案，可以让用户直接获取最终的问题答案。 但是实际的业务场景中，仍然存在一些基础的场景，不需要我们获取文档的所有详情的，而只是了解的文档的大概信息，得到文章整体的摘要或者总结，此时仍然可以使用 ......
幽灵和熔断+LR/SC的实现和使用+Consistent和Coherent+memory 属性 Device-nGnRnE+IP-XACT+vcs token is "until"+vcs编译解决 module名重复的冲突问题+Webhook
幽灵和熔断 幽灵和熔断是基于瞬态指令流的缓存侧信道攻击。在瞬态指令流中被执行的内存加载指令如果将一个数据带入了缓存，则即使流水线回滚期间处理器丢弃了该指令返回的访存结果，已经被修改的缓存状态却无法撤销。由此，攻击者可以通过监测缓存的变化来推断受害者程序的访存地址，如果该地址本身包含敏感信息，就会引发 ......
docker 启动报错 library initialization failed - unable to allocate file descriptor table - out of memory
docker 启动报错 library initialization failed - unable to allocate file descriptor table - out of memory 1.报错日志 library initialization failed - unable to ......
Kernel Memory 入门系列：Kernel Memory Service
Kernel Memory 入门系列：Kernel Memory Service 在 Kernel Memory 的 GitHub 仓库中有一个单独的项目 Service , 用于提供独立的Kernel Memory OpenAPI 服务。可以用于独立的部署后台，也可以为其他语言提供接口调用服务。 ......
阿里云+智能ai+gpt
1.阿里 百度 腾讯分词 知识库。 阿里云（项目具体的费用预算展示，实际功能核算。） 向量智库 https://developer.aliyun.com/article/1234278?spm=5176.22133730.J_5253785160.2.79c57b5enFPauE 计费 https: ......
LangChain简介
Chaembedding模型-->向量化-->GanymedeNil/text2vec-large-chinese 主要代码实现500字一段切分，200字符重复 FAISS向量库 优化方向后续计划 agent可以根据不同功能选择不同的接口 ......
Kernel Memory 入门系列：快速开始
Kernel Memory 入门：Quick Start 了解了用户问答和文档预处理的流程之后，我们就可以直接开始使用Kernel Memory了。 1. 安装 项目中只需要通过NuGet安装Microsoft.KernelMemory.Core包即可。 dotnet add package Mic ......
LangChain简介
Chaembedding模型-->向量化-->GanymedeNil/text2vec-large-chinese 主要代码实现500字一段切分，200字符重复 FAISS向量库 优化方向后续计划 agent可以根据不同功能选择不同的接口 ......
Kernel Memory 入门系列：文档预处理
Kernel Memory 入门系列：文档预处理 Embedding为我们提供了问题理解和文档检索的方法，但是面对大量的文档，如果在用于提问的时候再进行文档的Embedding的话，那这个过程是非常耗时的，再加之我们的文档并不会频繁变化，所以我们可以对文档进行预处理，提升检索的效率。 文档的预处理大 ......
Go - error: panic: runtime error: invalid memory address or nil pointer dereference
Then looking at this code: res, err := client.Do(req) defer res.Body.Close() if err != nil { return nil, err } I'm guessing that err is not nil. You'r ......
Kernel Memory 入门系列： Embedding 简介
Kernel Memory 入门系列： Embedding 简介 在 RAG模式 其实留了一个问题。 我们对于的用户问题的理解和文档的检索并没有提供合适的方法。 当然我们可以通过相对比较传统的方法。 例如对用户的问题进行关键词提取，然后通过关键词检索文档。这样的话，就需要我们提前对文档做好相关关键词 ......
Kernel Memory 入门系列： RAG 简介
Kernel Memory 入门系列： RAG 简介 开一个新坑，Semantic Kernel系列会在 Release 1.0 之后陆续更新。 当我们有了一定的产品资料或者知识内容之后，自然想着提供一个更加方便的方式让用户能够快速地找到自己想要的信息，或者得到一个更加智能的答案。 以往的时候可能需 ......
87 GB 模型种子，GPT-4 缩小版，超越ChatGPT3.5，多平台在线体验
瞬间爆火的Mixtral 8x7B 大家好，我是老章 最近风头最盛的大模型当属Mistral AI 发布的Mixtral 8x7B了，火爆程度压过Google的Gemini。 缘起是MistralAI二话不说，直接在其推特账号上甩出了一个87GB的种子 随后Mixtral公布了模型的一些细节： 具有 ......
一句话解决加载模型时的CUDA out of memory
在加载模型一行后加上max_memory即可，超出显存后会自动移到内存。 model = AutoModel.from_pretrained('your_model', trust_remote_code=True, max_memory={0: "6GiB", "cpu": "10GiB"}) 记 ......
[转]使用chat-gpt来干什么
转自 知乎 blueeon 1.精益创业教练:我让它模拟一个精益创业教练，按照精益创业的方法，来指导我完成一些新的创新项目。日常主要的讨论集中在商业模式%、营销、创意、投资等方面。最近切换到了GPTS，上传了基本读过的创业书籍给他做知识库Q，效果更好了。 2.写代码的Alex:这个会话我让其模拟一个 ......
向量数据库 及 LangChain 用法
当今科技领域的发展日新月异，向量数据库成为了热门的话题之一。 这些数据库以其高效的向量检索和相似度搜索功能，为各种应用场景提供了强大的支持。 本文旨在汇总向量数据库 Milvus、Zilliz、Faiss、Qdrant、LlamaIndex、Chroma、LanceDB、Pinecone、Weavi ......