作者|崔皓审核|重楼摘要本文探讨了大模型在本地部署的实践方法，重点介绍了OpenAI的多模态、Functioncall和AIassistance功能给AI开发者带来的便利。文中着重讨论了使用开源大模型，如Llama2和ChatGLM，来应对成本和数据安全性挑战的策略。文章以LocalGPT为例，详细阐述了其安装、使用及代码实现，为读者提供了关于如何将大模型成功集成到自己的应用系统中的宝贵经验。开篇近年来，大模型的发展可谓日新月异，尤其是OpenAI发布的多模态、Functioncall以及AIassistance功能，为广大AI开发者带来了前所未有的便捷和创新空间。这些功能提升了模型的智能性和

LLMs之LLaMA-2：基于LocalGPT利用LLaMA-2模型实现本地化的知识库(Chroma)并与本地文档(基于langchain生成嵌入)进行对话问答图文教程+代码详解之详细攻略导读：总体来说，该项目基本能够实现本地化的知识库，并与本地文档进行对话问答，且能定位答案来源。但缺点也很明显：>>响应时间较长—建议采用低成本量化部署改进：本文章因为是采用的CPU，导致回答的响应时间较长，问一句话需要好几分钟。采用CPU的确太慢，但是，落地使用GPU成本又太高，这需要一个权衡。>> LLaMA2本身对中文不太友好—建议先对中文语料库进行微调(或直接采用中文LLMs，比如ChatGLM2-6B

“AI前沿技术”专栏汇集了最前沿的人工智能技术，包括自然语言处理、语音识别、图像识别、机器学习、深度学习、强化学习、计算机视觉、区块链技术、智能机器人技术和虚拟现实技术等。本专栏将带您了解人工智能领域的最新进展和研究成果，探索人工智能技术的应用前景，感受人工智能给社会带来的变革。1.Quivr是一款使用生成AI技术来存储和检索非结构化信息的“第二大脑”1.Quivr是一款使用生成AI技术来存储和检索非结构化信息的“第二大脑”，可以将其视为Obsidian的增强版，并且具备更强的人工智能功能。https://github.com/StanGirard/quivrQuivr可以帮助把你的本地文件向