👀日报&周刊合集|🎡生产力工具与行业应用大全|🧡点赞关注评论拜托啦！👀北京互联网法院审理全国首例「AI声音侵权案」，五被告都否认侵权补充一份背景：点击了解事件说明与当前进展⋙AI生成图片著作权侵权第一案、AIGC训练数据集侵权首批案件大模型技术在一年时间里狂飙突进，但相关法律法规和实施细则还不完善，很多领域的「AI第一案」进入法律流程和公众视野。比如👆前段时间的这两个案子，以及最新的AI声音侵权第一案。配音师殷某某发现自己的声音被「魔音工坊App」AI处理并对外出售了，因此以侵害声音权为由将相关五被告起诉到北京互联网法院。12月12日，北京互联网法院首次组成五人合议庭，依法公开审理。五被告均否
书接上文，由于家境贫寒的原因，导致我本地的GPU资源无法满足搭建Langchain-Chatchat本地知识库的需求，具体可以看一下这篇文章，于是我只能另辟蹊径，考虑一下能不能白嫖一下云服务器资源，于是去找网上找，您还别说，还真有，具体的领取方法可以查看我的这篇文章：【AI】阿里云免费GPU服务资源领取方法。1.准备工作1.1进入云服务器服务器资源准备好之后就可以去做我们的开发任务了，首先在阿里云人工智能PAI控制台打开我们的实例。打开之后如下图所示：1.2查看服务器磁盘情况，创建本地工作目录这一步可以省略，只是为了保险起见，我们查看一下磁盘容量及挂载情况，因为模型通常比较大，会比较浪费磁盘资
LangChain入门指南：定义、功能和工作原理引言LangChain是什么？LangChain的核心功能LangChain的工作原理LangChain实际应用案例如何开始使用LangChain引言在人工智能的浪潮中，语言模型已成为推动技术革新的重要力量。从简单的文本生成到复杂的交互式应用，语言模型正在重塑我们与机器交流的方式。在这个多变的技术领域，一个新兴的框架——LangChain——崭露头角，为开发基于语言模型的应用程序开辟了新的路径。LangChain不仅仅是又一个编程框架；它是一个连接语言模型与现实世界数据的桥梁。在LangChain的加持下，语言模型不再局限于处理静态的文本数据，而
LangChainNo.4文章目录文本嵌入模型Textembeddingmodels简介文本嵌入模型使用向量数据库使用通过文本创建索引加载文件创建索引向量数据库类别如何选择向量数据库存储和搜索非结构化数据的常用方法之一是嵌入并存储生成的嵌入向量，然后在查询时嵌入非结构化查询并检索与嵌入查询“最相似”的嵌入向量。矢量存储负责存储嵌入数据并执行矢量搜索。使用向量数据库的一个关键步骤是创建文本向量，并存储进数据库。这个工作通常是通过Embedding实现的。所以，使用向量数据库前，首先需要熟悉文本嵌入模型textembeddingmodel文本嵌入模型Textembeddingmodels简介提供文
作者|Tannista编译|星璇出品|51CTO技术栈（微信号：blog51cto）让ChatGPT准确回答来自证券交易委员会文件的复杂问题，可谓是到处都是坑。先进人工智能模型的出现彻底改变了自然语言处理领域，使机器能够以越来越高的准确性和复杂性来分析、解释和响应人类语言。然而，尽管这些模型取得了重大进步，但一些人工智能助手（例如ChatGPT）在准确回答来自证券交易委员会文件的复杂问题方面仍然面临挑战。PatronusAI的研究人员发现，即使是性能最好的AI模型配置 OpenAI 的GPT-4-Turbo，在PatronusAI的新测试中也只能正确回答79%的问题。1、Redis与 Lang
一场关于大模型的战役正在全世界激烈地上演着，国内外的各大科技巨头和研究机构纷纷投入到这场战役中，光是写名字就能罗列出一大串，比如国外的有OpenAI的 GPT-4，Meta的 LLaMa，StanfordUniversity的 Alpaca，Google的 LaMDA 和 PaLM2，Anthropic的 Claude，Databricks的 Dolly，国内的有百度的 文心，阿里的 通义，科大讯飞的 星火，华为的 盘古，复旦大学的 MOSS，智谱AI的 ChatGLM 等等等等。一时间大模型如百花齐放，百鸟争鸣，并在向各个行业领域渗透，让人感觉通用人工智能仿佛就在眼前。基于大模型开发的应用和
如何构建你自己的商务聊天机器人？注意哦，是你自己的聊天机器人。一起来看看RedisEnterprise的向量检索是怎么帮你实现这个愿望的吧。鉴于最近人工智能支持的API和网络开发工具的激增，似乎每个人都在将聊天机器人集成到他们的应用程序中。LangChain是一种备受欢迎的新框架，近期引起了广泛关注。该框架旨在简化开发人员与语言模型、外部数据和计算资源进行交互的应用程序开发过程。它通过清晰且模块化的抽象，关注构建所需的所有构建模块，并构建了常用的"链条"，即构建模块的组合。例如，对话检索链条可以让用户与外部存储中的数据进行交互，实现真实的对话体验。LangChain是如何实现这一目标的呢？Op
调研阶段，有什么不好的地方欢迎大家帮我指认，谢谢！一、项目结构总览（AiDemo，先上代码，后续再解释）只需要看config目录下的config.py，data目录下的txt知识库文件，db向量数据库文件在持久化部署后会自动生成，route下的app.py，scripts目录下的Chroma向量库持久化部署.py这几个就可以，scripts目录下的考勤问答.py和test目录下都是单独的自己测试的小代码，可以不用关注二、安装C++编译环境因为运行需要本地有C++的环境，所以需要安装C++生成工具，勾选这一个就可以地址：MicrosoftC++生成工具-VisualStudio三、代码confi
LangChain系列文章LangChain实现给动物取名字，LangChain2模块化prompttemplate并用streamlit生成网站实现给动物取名字LangChain3使用Agent访问Wikipedia和llm-math计算狗的平均年龄LangChain4用向量数据库Faiss存储，读取YouTube的视频文本搜索IndexesforinformationretrieveLangChain5易速鲜花内部问答系统LangChain6根据图片生成推广文案HuggingFace中的image-caption模型LangChain7文本模型TextLangChain和聊天模型ChatL
背景随着chatgpt的爆火，各种开源大模型以及聊天机器人开始涌现。最近公司也想训练一个具有公司业务特色的聊天机器人，类似一个客服的角色。本人是一个java开发，对python也不是很懂，顺便把这几天的摸索的心得记录下来，如有不对或者可以改进的地方，欢迎评论指出。方案选型首先，在众多的开源大模型里面我们选择了口碑较好，下载量和排名都靠前的vicuna。vicuna是一个可以自己训练的开源模型，关于它的搭建，比较推荐知乎上大模型也内卷，Vicuna训练及推理指南，效果碾压斯坦福羊驼这篇文章，按照这片文章一步一步来可以搭建起来。值得注意的是，如果要训练，一定要买英伟达A10080G的显卡，如果是单
