现在，每个人都可以用人工智能自动生成文档、电子邮件、演示文稿了。...在 Teams 中，Copilot 能促使集体会议变得更高效、加快对话速度、推进关键讨论点，让整个团队都马上知道下一步该做什么。...将 Copilot 添加到会议和对话中，你还能根据聊天历史记录创建会议议程、确定合适的跟进人员以及安排下一次签到。 举例说明，你能够使用的方法包括： 总结一下我在会议中错过了什么。...作为一款智能助手，Copilot 可以在日历、电子邮件、聊天记录、文档、会议和联系人之间穿梭运作。...微软已经在与 20 家企业客户共同在测试 Copilot，它计划在「未来几个月」扩大可访问范围，并将共享详细信息以帮助部署该技术。微软表示，定价和其他细节将在未来几个月内公布。
：使用新的GPT-4 api为多个大型PDF文件构建chatGPT聊天机器人。...GPT-4 & LangChain - 为您的PDF文件创建ChatGPT聊天机器人 使用新的GPT-4 api为多个大型PDF文件构建chatGPT聊天机器人。...Pinecone是一个向量存储，用于存储嵌入和您的PDF文本，以便以后检索相似的文档。教程视频 如果您有问题，请加入discord 此仓库和教程的视觉指南位于视觉指南文件夹中。...•在utils/makechain.ts链中更改QA_PROMPT以适应您自己的用例。如果您有访问gpt-4 api的权限，将new OpenAI中的modelName更改为gpt-4。...如何使用 在与ChatGPT聊天后，你会在页面底部（在“Try Again”旁边）注意到新的按钮： 在页面底部寻找它们： 点击它们可以生成PNG，下载PDF或创建整个聊天的HTML： 路线图 •支持
GPT4All软件生态系统目前与Transformer神经网络架构的三个变体兼容： •LLaMa•GPT-J•MPT 任何使用这些架构训练的模型都可以被量化并在所有GPT4All绑定和聊天客户端中本地运行...•在你下载的模型前面加上字符串ggml-，并将其放入GPT4All聊天下载文件 夹。 •重启你的聊天应用。你的模型应该会出现在下载对话框中。 插件 GPT4All聊天插件允许你扩展本地LLM的功能。...它允许你使用强大的本地LLM与私有数据进行聊天，而不会有任何数据离开你的计算机或服务器。 当使用LocalDocs时，你的LLM会引用最有可能对给定输出做出贡献的源。...•配置你的计算机上包含LLM应该访问的文件的集合（文件夹）。你可以随时更改文件夹/目录的内容。当你向你的集合添加更多文件时，你的LLM将能够动态地访问它们。...原始的 GitHub 仓库可以在 这里[36] 找到，但该库的开发者还创建了一个基于 LLAMA 的版本，可以在 这里[37] 找到。当前，此后端正在使用后者作为子模块。
然而，对于许多开发者和终端用户来说，如何高效地分发和运行这些复杂的模型仍然是个棘手的问题。 LLAMAfile 一个由 Mozilla Ocho 团队开发的工具，旨在解决这些问题。...快速入门 使用 LLAMAfile 的最快方法是下载我们为 LLaVA 模型提供的示例文件。 LLaVA 是一种功能强大的 LLM，不仅可以进行聊天，还能通过上传图片并对其提问来提供图像识别功能。...所有这些都可以在本地计算机上进行，数据不会离开你的设备。 你只需下面几步，便可轻松在本地计算机上轻松运行 LLaVA 模型。...该 API 旨在支持大多数常见的 OpenAI API 用例，并完全在本地运行。...他们的软件包只是 OpenAI API 接口的一个简单 Python 封装，任何服务器都可以实现。 #!
最初的本地IM数据库设计秉着遵循“简单易用、方便管理”的原则，把用户收到的所有消息都统一存放在用户当前客户端本地的“同一个SQLite数据文件中”。...所以：在大多数场景下，我们要让最常访问的消息，不受老数据的影响。5、解决方案5.1 概述针对前述问题并结合上述分析，我们从以下方面对微信Windows端本地SQLite数据库的架构进行了演进和优化。...（关于微信的移动端SQLite完整数据库结构，可以参考：《微信本地数据库破解版(含iOS、Android)，仅供学习研究 [附件下载]》）除此之外，我们还对一些经常访问的内容，单独提取成为一个字段，并且增加索引...5.4 消息体积优化IM中消息显然总是会越来越多的，但如何能够在不影响读写效率的同时，减少/压缩消息数据的体积，也是我们的优化方向。...在早期使用的单数据库架构中，由于数据会越攒越多，数据库体积会持续变大，很难去做备份。分库之后，每个数据库体积变小，因而数据库备份变得更为可行。
在 AutoFlow 的 0.4.0 版本中， 新增了 Gitee AI 作为大语言模型及向量模型的提供方 。...Gitee AI 访问令牌AutoFlow 可通过 API 的方式调用模型提供方的模型，所以需要准备好 Gitee AI 访问令牌供配置 AutoFlow 时使用。...选择后，会自动选择使用的大语言模型（默认为 Qwen2.5-72B-Instruct ），开发者只需在 Gitee AI API Key 处填入刚才生成的 Gitee AI 访问令牌，点击 Creat...在聊天引擎配置中，必须配置项为名称、使用的大语言模型以及所连接的知识库。...提出问题后，AutoFlow 将通过 识别问题的核心意 图 、 在知识库中搜索相关上下文 、 重写查询以增强信息检索 、 检索最相关的数据 、 使用 AI 生成精准答案 五个步骤产出最终的答案。
无论用户是否拥有编程经验，都可在该平台上快速创建各类聊天机器人，并将成果部署在不同社交媒体与消息应用当中。 据悉，Coze 由字节跳动新成立的 AI 部门 Flow 开发，去年年末在海外先行上线。...对于素有“APP 工厂”之称的字节跳动来说，四大产品“赛马”可以提升团队创新性，同时也可看出字节跳动对 AI 领域的重视程度。 2 如何用扣子快速创建 AI 聊天机器人？...内置插件：目前平台已经集成了超过 60 款各类型的插件，包括资讯阅读、旅游出行、效率办公、图片理解等 API 及多模态模型。你可以直接将这些插件添加到 Bot 中，丰富 Bot 能力。...丰富的数据源 扣子提供了简单易用的知识库功能来管理和存储数据，支持 Bot 与你自己的数据进行交互。无论是内容量巨大的本地文件还是某个网站的实时信息，都可以上传到知识库中。...内容上传：你可以将本地 TXT、PDF、DOCX、Excel、CXV 格式的文档上传至知识库，也可以基于 URL 获取在线网页内容和 API JSON 数据。同时支持直接在知识库内添加自定义数据。
所有平台都可以使用GPT-3.5-turbo和GPT-4（为OpenAI模型带来你自己的API密钥）。...为了利用GenAI的自然语言搜索和总结的新能力，我们的开发团队被要求构建一个新的自然语言聊天界面原型，它要么单独使用LLM，要么将它们与现有知识库中的数据结合起来。...数据库 对于任何数据更改，你可以访问http://localhost:7474来加载Neo4j浏览器（密码为“password”，在docker-compose.yml文件中配置），以便探索、编辑、添加和删除数据库中的任何数据...配置使用你当前工作目录中的本地“data”文件夹来保存容器重建和重启之间的数据库文件。要从头开始重置，请删除该文件夹。 我该如何继续下去？...从这里开始，你可以使用Streamlit[10]框架进行任何UI更改。 也许你想将功能作为API提供？ 安装FastAPI[11]或Flask，公开聊天端点，并使用任何前端技术构建你的UI。
在flow_settings.py文件中，你会看到可以进行访问设置，这里的默认用户名和密码都是admin， 但你可以通过修改此组件来设置为其他内容。...它支持本地和基于API的模型，并且兼容本地LMS和一些流行提供商，例如ollama、Groq、 OpenAI。...你还可以在浏览器中的PDF查看器中查看这些引用，包括相关的资源，浏览器会直接显示并突出显示所有必要的来源。 你还可以支持复杂的推理方法，提供基于代理的推理。...它会开始对你的文件进行索引，这意味着它会开始分块并使用你选择的Graph技术，以获得最佳检索结果。 索引完成后，你可以在这里看到上传的文件列表，然后你可以进入聊天选项卡开始与它聊天。...完成这些步骤后，你可以进入文件或聊天选项卡，开始与文档聊天。 基本上，这就是Kotaemon，它是一个非常棒的开源RAG UI，允许你在其UI组件中实现Hybrid RAG和Graph RAG。
1、引言 IM应用的初学者们，在补全了各种基础技术知识后（如果您仍不具备这些知识，建议马上阅读《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》），在动手编码实践时，很多时候纠结的并不是功能该如何实现，而是这个功能该实现成什么样...* 特别申明：本文内容仅供研究和学习使用，请勿用作其它用途。如有不妥之处，请指出，我会及时处理。 3、阅读对象 本文适合作为新老IM开发者的备查资料。...4、相关资源 《微信本地数据库破解版(含iOS、Android)，仅供学习研究 [附件下载]》（* 推荐研究） 《仿微信的IM聊天时间显示格式(含iOS/Android/Web实现)[图文+源码]》 5...6.4 群名称规则 每个人（不只是群主）都可以修改群名称。 * 补充规则：当群超过 100 人时，只有群主可以修改群名称。 6.5 群公告规则 只有群主可编辑群公告。...点评：这里有份完整的微信本地数据库样本，可以用来研究和学习：《微信本地数据库破解版(含iOS、Android)，仅供学习研究 [附件下载]》。
1、引言 IM应用的初学者们，在补全了各种基础技术知识后（如果您仍不具备这些知识，建议马上阅读《新手入门一篇就够：从零开发移动端IM》），在动手编码实践时，很多时候纠结的并不是功能该如何实现，而是这个功能该实现成什么样...比如，最常见的纠结有以下这些： 1）离线聊天消息该保存多久？ 2）好友请求应该保存多久？ 3）短视频消息中的视频时长设为多大合适？ 4）图片、短视频、语音这些多媒体消息中，未读的文件数据保存多久？...* 特别申明：本文内容仅供研究和学习使用，请勿用作其它用途。如有不妥之处，请指出，我会及时处理。 3、阅读对象 本文适合作为新老IM开发者的备查资料。...6.4 群名称规则 每个人（不只是群主）都可以修改群名称。 * 补充规则：当群超过 100 人时，只有群主可以修改群名称。 6.5 群公告规则 只有群主可编辑群公告。...点评：这里有份完整的微信本地数据库样本，可以用来研究和学习：《微信本地数据库破解版(含iOS、Android)，仅供学习研究 [附件下载]》。
想象一下，你有一个虚拟助手，可以回答各种关于公司内部知识的问题，无论是政策、流程，还是技术文档，MaxKB 都能快速准确地给出答案:比如公司内网如何访问、如何提交视觉设计需求等等 官方网址：https:...兼容各类异构数据源 支持丰富的文件类型，包括 Word 文档、PPT、excel 表格、txt 文件、图片、PDF、影印件、复印件、结构化数据、网页等。...：您可以本地运行，也可以远程托管，并能够与您提供的任何文档智能聊天。...多用户实例支持和权限管理 工作区内的智能体Agent（浏览网页、运行代码等） 为您的网站定制的可嵌入聊天窗口 支持多种文档类型（PDF、TXT、DOCX等） 通过简单的用户界面管理向量数据库中的文档 两种对话模式...原理如下图所示:过程包括加载文件 -> 读取文本 -> 文本分割 -> 文本向量化 -> 问句向量化 -> 在文本向量中匹配出与问句向量最相似的 top k个 -> 匹配出的文本作为上下文和问题一起添加到
使用评价：Wetab 是一款兼具美观和实用的浏览器新标签页插件。每次打开浏览器标签页，都可以快速轻松访问 Wetab AI 助手。...任何平台的文章内容都可通过微信助手、浏览器插件等方式一键收集，再也不用担心。灵感记录。一段话、一张图、一段语音多种格式随想随记，在微信中记，在浏览器中记，在app中记，想法从哪里产生就在哪里记录。...支持聊天记录导出到 Notion.不要一问一答然后忘记它们。你在 Walles.AI 上的所有聊天记录和备忘记录都可以导出到 Notion.支持 AI 聊天对话。...产品特点：类似于 GPT，但专门针对 PDF 文件；简单且安全，文件存储在安全的云存储中，不会被共享；无需翻页即可获取引用答案；全球通用，支持多语言。平台：适用于各种设备，通过浏览器访问。 ...价格：免费使用。使用评价：PDF AI 领域的代表性产品，特别适合快速提取和理解 PDF 文件内容。它适用于各种专业领域和学术研究，使用户能够高效地从文档中获取所需信息。
在下一章中，我们将讨论如何创建自己的 AI 驱动的聊天机器人，该聊天机器人可以使用 Google 平台上的 Actions 兼作虚拟助手。...它是一个可以通过 Webhooks 访问的 API，可以接收有关传递给它的实体的输入，并生成响应，然后聊天机器人可以使用该响应来生成最终的智能体响应。...运行时预装了几个与 ML 和数据科学相关的 Python 模块。 Colaboratory 中的笔记本电脑都可以直接从代码内访问 GCP API（具有适当的配置）。...让我们在接下来的部分中了解如何构建相机应用以及如何将此 API 集成到应用中。 我们首先使用相机插件构建应用。 了解相机插件 通过camera依赖项提供的相机插件，使我们可以自由访问设备的摄像机。...该插件是开源的，并托管在 GitHub 上，因此任何人都可以自由访问代码，修复错误并提出对当前版本的增强建议。 该插件可用于在小部件上显示实时摄像机预览，捕获图像并将其本地存储在设备上。
无论您是需要快速检查某些内容还是获取本地保存的文件，都可以做到。您的整个桌面就在那里，在您手边另一台设备的窗口中，您可以像坐在电脑前一样控制您的电脑。...然而，并不是每个人都需要购买远程访问软件，因为可以使用 Windows PC 和 Mac 附带的程序对另一台计算机进行远程故障排除。...提供文件传输、远程音频和视频聊天等功能，使其成为此列表中更完整的工具之一。...是的，但另一方面这意味着您可以从任何地方访问您的设备——甚至是您无法安装软件的计算机。 为谁而设：Zoho Assist 在构建时考虑到了技术支持团队，这就是使用它的人。...首先，它是我们测试过的唯一一款在 macOS 和 Windows 计算机之间提供拖放文件支持的应用程序，这意味着您可以将文件从 Mac 上的 Finder 直接拖到 Windows 设备上的文件资源管理器中
这世界唯一不变的就是变，适应变化、拥抱变化、喜欢变化，天行健君子以自强不息。我们相信未来会有越来越多的大模型出现，AI正在逐渐平民化，将来每个人都可以利用大模型轻松地做出自己的AI产品。...Translator 使用带有聊天提示模板和聊天模型的 LLM Chain 进行语言翻译，流程如下： 5....聊天模型的会话代理，它利用聊天特定提示和缓冲存储器 流程配置好，点击保存后就可以在右侧的聊天框进行聊天了。...进入仓库文件夹 3. 安装所有模块的依赖： 4. 构建所有代码： 5. 启动应用程序： 现在可以在http://localhost:3000上访问应用程序。6....认证 要启用应用级身份验证，请在packages/server文件夹的.env文件中添加USERNAME和PASSWORD： USERNAME=user PASSWORD=1234 文档 即将推出
在这篇技术文章中，我将解释如何利用 LangChain Community、Mixtral 8-7B 和 ChromaDB 创建一个高级聊天机器人，该机器人能够处理各种文件类型，以便从向量数据库中检索信息...展示 RAG 的影响 为了说明 RAG 在增强聊天机器人功能方面的有效性，我准备了比较模型在使用和不使用 RAG 的情况下提供的答案的屏幕截图： 不使用 RAG 该模型无法访问最新的定价信息，因为它不属于训练数据集的一部分...使用 RAG 在将定价页面保存为 PDF 文件并将其用作 RAG 的额外内容后，该模型有效地解析并利用了该文件，准确地回答了有关最新定价的问题。...如何运行代码 此设置过程为您提供了所有必要的工具和依赖项，这些工具和依赖项已正确配置，以便高效地运行和与聊天机器人交互。您需要的代码可在 GitHub 中获得，因此我避免在此处全部编写。...访问聊天机器人 本地机器 如果您在本地机器上运行聊天机器人，请打开网络浏览器并导航到本地服务器 URL： http://127.0.0.1:5050 您将看到此屏幕出现： 远程机器 如果您在远程机器（
Jan 还提供了 API 端点，方便你在自定义应用程序或其他 AI 应用中使用，这些 API 端点与 OpenAI 兼容，所以你可以与任何支持 OpenAI 模型的应用程序一起使用。...你还可以通过扩展选项设置其他功能，例如添加自定义插件以增强 Jan 的功能或将其与其他工具和服务集成。它支持处理 PDF、文档等任何可以解析的文本文件。...Jan 提供了本地 API 服务器，可以通过它公开模型的 API 端点并检查日志，还可以更改 API 端点 URL。 现在教你如何启用 RAG 功能。首先进入设置，打开高级设置，启用实验功能。...回到聊天选项，点击附件图标，启用检索功能，附加文件并提出问题，这对想要快速启动模型而无需终端或复杂配置的人来说非常方便。...访问 Jan：在浏览器中打开 http://localhost:8000 以开始使用 Jan。 视频教程 https://www.youtube.com/watch?
用户可以在Jira中创建任何类型的问题。 第三方集成使项目和问题跟踪更容易。 Jira非常容易使用。 对于小型项目，这是一个很好的工具。 定价： 价格：计划起价每月7.50美元。...协作工具：利用聊天室、论坛、文档和该工具提供的一系列通信工具进行团队协作。 高级配置：定制工作流、SLA配置和时间管理，具有广泛的报告功能。...其他功能：该工具还提供无限报告者、浏览器扩展、会话重播、默认分配者、编辑类别、仅团队注释、项目用户访问、访问群体目标和自定义字段以及用户标识。 支持：通过聊天提供客户支持。...其他功能：该工具提供高级搜索功能、通过电子邮件文件/修改错误、时间跟踪、私人附件、请求系统和注释。...其他功能：它提供无限Git/SVN、任务板、时间跟踪、文件附件、无限存储、错误和问题跟踪以及Git&SVN。 支持：通过聊天和电子邮件提供客户支持。 支持的平台：Windows和Linux。
除了用于问答，RAG还可以用于很多自然语言处理任务，例如从文本中提取信息、推荐、情感分析和摘要，这些都可以在私有本地存储中完成。那么，GraphRAG和传统的基准RAG系统有何不同呢？...接着输入cd graph rag进入目录，并输入export graph rag_API_key填入你的API密钥。 你需要创建一个输入文件夹以存放所有文件或文档。...接着将一份今年的福特财务报告放入该文件夹，以便使用GraphRAG进行分析。...你还可以在.env文件中粘贴你的API密钥，如果使用其他模型，可以在此处进行配置。配置完成后，保存文件并运行代码。 最后，运行以下命令以启动对话：python -m graph rag query。...这将初始化查询或输入，并设置为根文件夹，接着输入查询。这样就可以在本地访问和使用RAG系统。我强烈推荐使用Ollama，它易于设置，只需设置端点即可。
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