基于文档的问答系统（Document-BasedQuestionAnsweringSystem）是一种自然语言处理技术，用于回答用户提出的问题。它的原理是通过分析文档中的内容，提取出与用户问题相关的信息，并将其转换成可回答问题的格式。ChatGPT是一种大规模预训练语言模型，可以生成自然语言响应。它的原理是在大量的文本数据上进行训练，从而学习到自然语言的结构、规则和语义。将基于文档的问答系统与ChatGPT联合在一起，可以实现更加智能、自然的问答体验。具体来说，它的原理是：基于文档的问答系统首先对文档进行分析和处理，提取出与用户问题相关的信息。基于文档的问答系统将提取出的信息转换成可回答问题的
前言 自去年年底OpenAI发布ChatGPT以来，大型语言模型在人工智能领域掀起了一股热潮。随后，各家公司纷纷推出自己的大型语言模型，如百度的文心一言、讯飞的星火大模型等。在这个过程中，文本转图片和文本转视频等相关领域也备受关注。然而，很显然，这只是一时的潮流。作者对这些领域进行了调研，根据调研结果来看，这两个领域距离通用的技术能力还有很大距离，目前仅处于试水阶段。 但是chatGPT的文本理解能力确实是一个里程碑式的事件，在文本理解上，chatGPT已经可以完全媲美人类甚至超过人类。在这个过程中，业界开始逐渐探讨具体商业使用场景，并在业务上进行落地实现。 今天就给大家带来
项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）：汇总有意义的项目设计集合，助力新人快速实战掌握技能，助力用户更好利用CSDN平台，自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力。专栏订阅：项目大全提升自身的硬实力[专栏详细介绍：项目设计集合（人工智能方向）：助力新人快速实战掌握技能、自主完成项目设计升级，提升自身的硬实力（不仅限NLP、知识图谱、计算机视觉等领域）领域知识图谱的医生推荐系统：利用BERT+CRF+BiLSTM的医疗实体识别，建立医学知识图谱，建立知识问答系统本项目主要实现了疾病自诊和医生推荐两个
revChatGPT是acheong08/ChatGPT项目提供了一个很好的ChatGPT接口。地址：https://github.com/acheong08/ChatGPT该项目是采用python开发的，目前项目在github上已经获取了23.4k的star数量。执行下面的命令进行安装：python-mpipinstall--upgraderevChatGPT支持的Python版本最低版本-Python3.9推荐版本-Python3.11+先设置api-key,执行如下命令:python3-mrevChatGPT.V3--api_keyapi_key>如果不知道用法，可以在命令行中输入如下命
前言 实现一个微信公众号智能问答机器人。（注：该项目开发并不复杂，但是需要的前提条件较多，需要有一定经验的开发人员才能吃透这篇文章）1.前期准备 注册一个微信公众号（如果没有可以用微信官方测试的公众号，进行调试开发） （1）注册微信公众号，点击下面教程，完成操作 如何建立一个微信公众号（个人）-知乎(zhihu.com) （2）如果不想注册，可以点击下面的测试公众号，在本地进行测试开发 微信公众平台公众号测试号 一台属于自己的云服务器(如果没有只能本地测试) （1） 对上面申请到
写在前面：学校最近搞数学建模竞赛培训，以2022华数杯B题作为训练题目，在查资料过程中发现网上没有哪一篇论文解出了正确答案，而我们组利用Lingo软件准确的解出了正确答案，但是在第三问时，由于决策的变量激增，基于Lingo的模型已经无法解出，所以选择使用模拟退火算法进行解算。另外在文末给出了官方的标准答案。代码也在文末给出，自行复制，可直接运行。（如有读者发现错误，请及时联系指正。）另外，本文仅供大家参考交流使用^^。还有就是，下面的论文中的表的标号会出现错误是因为把附录中的表部分粘到了正文中，排版正确文章见pdf。不用付费，直接下（2022华数杯B题论文思路分析+完整代码（水下机器人组装计
文章目录前言环境列表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GitGo1.201.飞书设置首次注册飞书,我们可以创建个人账号进入后我们创建一个飞书企业自建项目然后设置机器人名称和描述,下面选择图标和颜色创建成功后,添加一下机器人的能力2.
问1：我正在开发一款微信小程序，原先是在app.json配置的tabBar，现在我想通过java后台动态控制tabBar，我应该如何修改我的代码？请给出具体方案，以及相应的数据库表设计以及java代码还有小程序wxml，wxss，和js代码。答1：好的，下面是一个具体的方案供你参考，包括数据库表设计、Java后台代码和小程序前端代码。请注意，这个方案仅供参考，具体实现可能需要根据你的实际需求进行调整。数据库表设计首先，需要设计一个tabBar数据表来存储tabBar配置信息，该表包含以下字段：id：主键，自增长。iconPath：该按钮的默认图标路径。selectedIconPath：该按钮的
文章目录前言一、自动答题的原理二、自动答题的步骤三、Python实现自动答题的方法总结前言当今社会，人们的生活越来越依赖于计算机技术，而Python作为一种高级编程语言，已经成为了众多程序员的首选语言。Python具有简单易学、代码简洁、可读性强等特点，因此在各个领域都有广泛的应用。其中，自动化脚本是Python的一个重要应用领域之一。本文将介绍如何使用Python编写一个自动答题的脚本。点此跳转领取相关资料文件、还有代码文件都在文末直接找到拿就行~记得点赞支持一下呀~一、自动答题的原理自动答题的原理是通过程序模拟人的操作，自动完成答题过程。具体来说，就是通过程序获取题目和选项，然后根据一定的
前言过去半年，随着ChatGPT的火爆，直接带火了整个LLM这个方向，然LLM毕竟更多是基于过去的经验数据预训练而来，没法获取最新的知识，以及各企业私有的知识为了获取最新的知识，ChatGPTplus版集成了bing搜索的功能，有的模型则会调用一个定位于“链接各种AI模型、工具的langchain”的bing功能为了处理企业私有的知识，要么基于开源模型微调，要么也可以通过langchain作为一种外挂的内部知识库(类似存在本地的数据库一样)所以越来越多的人开始关注langchain并把它与LLM结合起来应用，更直接推动了数据库、知识图谱与LLM的结合应用本文侧重讲解LLM与langchain/
