📚关于该专栏:该专栏的发布内容是前端面试中笔试部分真题、答卷类、机试等等的题目，题目类型包括逻辑题、算法题、选择题、问答题等等，除了内容的分享，还有解析和答案。真实来自某些互联网公司，坐标广东广州。🔥🔥🔥持续更新🔥🔥🔥😉专栏博主:黛琳ghz，计算机软件专业博主，CSDN实力新星、CSDN全栈领域新星创作者、CSDN前端领域优质创作者、2022年度博客之星前端领域TOP8、2022年度博客之星TOP95、华为云社区云享专家、阿里云社区专家博主、CSDN第四届猿创征文优质博文奖（分数85第一）、以及多项优秀TOP博文，欢迎你的关注与访问、可私信交流学习、问答等等。文章目录Ǵ
文章目录前言环境列表视频教程1.飞书设置2.克隆feishu-chatgpt项目3.配置config.yaml文件4.运行feishu-chatgpt项目5.安装cpolar内网穿透6.固定公网地址7.机器人权限配置8.创建版本9.创建测试企业10.机器人测试转载自远控源码文章：飞书接入ChatGPT-将ChatGPT集成到飞书机器人，直接拉满效率【飞书ChatGPT机器人】前言在飞书中创建chatGPT机器人并且对话，在下面操作步骤中，使用到了Git克隆项目，需提前安装好Git，克隆的项目是Go语言项目，所以需提前安装Go语言环境。环境列表GitGo1.20视频教程【飞书接入ChatGPT】
前言ChatGPT由于在访问上有一些限制，使用并不便利。目前国内可以直接访问的大部分是调用API返回结果，我们去使用时总会有次数限制，而且它们可能随便崩掉。其实，目前我们访问过的大部分国内的网页包括UI，其实是套用了GitHub上的一些开源项目。所以本文旨在帮助你实现ChatGPT私有部署，全网可用，让访问、问答不再受限，且安全稳定。 今天我们分享的是来自GitHub的一个有关ChatGPT私有部署的开源项目。它的UI界面十分精美，而且近期也更新了不少实用功能。 我们可以在“面具”一栏，看到它附带了一些特定功能的AI角色，而且支持自定义AI角色👇 在UI界面上，还有一个“插件”按钮，目前应该还
前言2023年,科技圈里,持续爆火的科技应用,毫无疑问是生成式AI,chatGPT了的,之所以令人惊叹,正是因为它的强大可以这么认为,chatGPT能够解决很多问题,尤其是问答,问题答案的搜索,远比百度,google要精准,方便得多如何提出高质量的问题,写好一个promot提示词,尤为重要,提出问题的质量越高,那么chatGPT给出的答案也越高这个AIhelp智能问答上线已经有一个多月了的,小程序版本目前因为政策问题,已被下架,网页版的还是可以用的,欢迎大家使用AIhelp智能问答能干什么AI助手,allinAI,能帮助你解决一切问题，写文案，翻译,答题助手等,支持上下文对话等各种能力制定学习
该场景对应的关键词库（15个）：书籍、报告、文件、详细信息、查询、主题、作者、出版日期、出版社、问题、方面、原则、方法、概括、主要观点、解释。注意：ChatGPT的知识库截止于2021年9月，对于更新的数据或最新出版的书籍、报告和文件，它无法提供答案。如果有现成的PDF，建议通过CHATDOC网站进行互动式问答：ChatDOC-Chatwithyourdocuments提问模板（2个）：第一步：输入信息向ChatGPT提供您要查询的书籍、报告或文件的详细信息，提供越详细，越能针对问题提供准确答案。提问模板：请替我查询这本书籍/报告/文件的详细信息：•书籍：（书名）+（作者）+（出版日期）+（出
自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个分支，旨在通过将计算语言学与统计、机器学习和深度学习模型相结合，尽可能接近人类解释地理解人类语言。NLP的最大挑战之一是在考虑到各种语言表示的情况下预训练文本数据的过程。2018年，谷歌采购了一种称为BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）的预训练NLP新技术，不再需要以任何固定顺序处理数据，从而允许在更大量的数据上进行训练，并提高理解上下文的能力和语言的歧义。与任何其他预训练过程一样，数据越多越好。因此，使用了未标记的文本数据集，例如整个英文维基百科。然后预训练作为构建的“
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1安装python库使用pip安装openai库，注意gpt3.5-turbo模型需要python>=3.9的版本支持，本文演示的python版本是python==3.10.10pipinstallopenai2创建apikey需要提前在openai官网上注册好账号，然后打开https://platform.openai.com/account/api-keys就可以创建接口keys每个账号注册完成会有18美元在里面，每次调用api，就会花费里面的余额，注意余额也有过期时间。3费用介绍调用gpt3.5-turbo的费用如下，可以看到每1000个token是0.002美元关于token，官方也给
什么是Embedding？Embedding是一种多维向量数组，由一系列数字组成，可以代表任何事物，如文本、音乐、视频等。在这里我们将重点关注文本部分。Embedding之所以重要，是因为它让我们可以进行语义搜索，也就是通过文本的含义进行相似性检索。为什么Embedding在AI中如此重要？Embedding在AI中的重要性在于，它可以帮助我们解决LLM的tokens长度限制问题。通过使用Embedding，我们可以在与LLM交互时，仅在上下文窗口中包含相关的文本内容，从而不会超过tokens的长度限制。如何将Embedding与LLM结合？我们可以利用Embedding，在和LLM交互时，仅
