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基于大语言模型的智能问答应用(GPT)

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简介：
基于大语言模型的智能问答应用(GPT)利用先进的人工智能技术，能够理解和回答用户提出的各种复杂问题，提供高效、精准的信息服务。 智能问答应用程序（如大语言模型GPT）能够根据用户提出的问题生成相应的回答。这类应用利用先进的自然语言处理技术来理解和生成人类可读的文本，为用户提供便捷的信息获取途径。

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  • 基于大语言模型的智能问答应用(GPT)
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    基于大语言模型的智能问答应用(GPT)利用先进的人工智能技术，能够理解和回答用户提出的各种复杂问题，提供高效、精准的信息服务。 智能问答应用程序（如大语言模型GPT）能够根据用户提出的问题生成相应的回答。这类应用利用先进的自然语言处理技术来理解和生成人类可读的文本，为用户提供便捷的信息获取途径。
     
  • MaxKB：基于大语言模型的智能知识库问答系统
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    MaxKB是一款创新性的智能知识库问答系统，依托先进的大语言模型技术，能够高效、准确地解答用户的各种问题，提供便捷的知识服务。 MaxKB 是一款基于大语言模型的知识库问答系统。它的目标是成为企业的最强大脑（Max Knowledge Base）。该系统支持直接上传文档以及自动抓取在线文档，并能够对文本进行自动拆分和向量化处理，提供智能的问答交互体验；它还支持零编码快速集成到第三方业务系统中；并且可以与主流的大模型对接，包括本地私有大模型（如 Llama 2）、Azure OpenAI 和百度千帆大模型等。
     
  • 基于ChatGLM-6B的大语言模型在中文问诊中的应用（人工智能）
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    本研究探讨了基于ChatGLM-6B的大规模预训练语言模型在处理中文医疗咨询场景的应用潜力，旨在提升在线问诊服务的质量和效率。 对于Lora模型的使用要求显存大于等于13G（未量化版本）。安装所需库命令如下： ``` pip install deep_training cpm_kernels icetk transformers>=4.26.1 torch >= 1.12.0 (icetk依赖cpu版torch, 建议先安装icetk后安装gpu版torch) ``` Lora的finetune代码可以从相关项目中获取。对于fp16模型，可以直接使用Doctor_GLMchat_lora.ipynb文件，由于官方更新了ChatGLM的权重，老版权重被放置在old_pretrain_model目录下供下载和解压。 针对量化的模型我们已经打包好以方便使用，但目前效果不尽如人意：INT4需要大约6G显存，INT8则需大约8G显存，在Doctor_GLMchat_lora_quant.ipynb文件中可以找到相关操作。
     
  • DB-GPT：大型数据库语言模型
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    DB-GPT是一款专为处理和理解大规模数据库设计的语言模型，能够高效执行复杂查询、数据分析及数据驱动的任务。 DB-GPT数据库大语言模型是近年来人工智能领域的一项创新成果，它结合了数据库技术和大型语言模型的优势，旨在提升数据库查询效率、理解和生成能力。其主要目标是帮助用户更有效地与数据库进行交互，并能够处理复杂的查询。 传统的数据库操作通常需要使用SQL（结构化查询语言），这要求使用者具备一定的技术背景和语法知识。然而，对于非技术人员而言，掌握这些技能可能较为困难。DB-GPT大语言模型正是为解决这一问题而设计的，它支持自然语言输入，允许用户以日常口语的方式提问或下达指令，从而提高了数据库的操作便捷性。 大型语言模型通过在大量文本数据上进行训练来理解并生成有意义的语言表达，例如BERT和GPT系列。DB-GPT将这种技术应用于数据库查询领域，使模型能够理解和解析用户的自然语言请求，并将其转换为相应的SQL语句执行后返回结果。 当用户向DB-GPT提出问题时，比如“找出销售额最高的产品”，该系统会识别关键信息（如“销售额”、“最高”和“产品”），生成对应的SQL查询语句，例如： ``` SELECT product_name FROM sales ORDER BY revenue DESC LIMIT 1 ``` 执行这一查询后，模型将返回最符合条件的结果。 DB-GPT的开发可能涉及预训练及微调步骤。首先，在大量无标注文本上进行预训练以学习语言模式和规则；随后，通过带有标签的数据库查询样本对模型进行调整，使其能够处理复杂的数据库操作场景。这包括多表联接、子查询以及使用聚合函数等。 在实际应用中，DB-GPT可以广泛应用于数据分析、商业智能及客户服务等领域。例如，在数据分析师工作中，用户可以直接用自然语言提出复杂的数据问题而无需编写SQL；而在客户服务中心，AI助手能够理解并回答客户的提问，从而提高服务效率和满意度。 总之，DB-GPT数据库大语言模型将人工智能技术与数据库操作相结合，简化了复杂的查询过程，并增强了人机交互的友好性。随着技术的进步和发展，我们期待该系统在更多场景下发挥其强大功能，为用户提供更加智能便捷的数据服务。
     
  • 基于Langchain的智能问答应用系统
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    本项目开发了一款基于Langchain技术的智能问答应用系统，旨在通过先进的语言模型处理和分析能力提供高效、精准的答案生成服务。 基于Langchain的智能问答系统能够高效地处理用户提出的问题，并提供准确的答案。该系统利用先进的语言模型技术来理解用户的查询意图并生成合适的回复。通过不断的训练与优化，它能够在各种领域内为用户提供高质量的知识服务和支持。
     
  • AI 0x0 1.3.3 基于 OpenAI GPT-3.5 的语言模型.exe
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    这是一款名为AI 0x0 1.3.3的应用程序，基于OpenAI的GPT-3.5技术构建，旨在提供强大的自然语言处理能力，适用于多种文本生成和理解任务。 AI.0x0 1.3.3 基于 OpenAI GPT-3.5 语言模型开发。
     
  • 基于大语言模型与RAG的知识库问答系统.zip
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    本项目集成大语言模型和检索增强生成技术，旨在开发高效知识库问答系统。通过结合预训练模型与精准文档检索，为用户提供准确、快速的信息服务。 基于大语言模型和 RAG 的知识库问答系统.zip 文件包含了关于如何利用先进的大语言模型以及检索增强生成技术来构建高效的知识库问答系统的详细资料和技术文档。该文件适合对自然语言处理、信息检索及机器学习感兴趣的开发者和技术人员进行深入研究与实践应用。
     
  • 基于Ollama的本地部署语言问答大模型（含文档）
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    本项目提供了一种在本地环境中运行的语言问答大模型解决方案，采用Ollama平台，并附带详细文档指导安装与使用。 基于Ollama本地部署语言问答大模型（含文档）。
     
  • 智能问答系统的语料库与模型.zip
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    本资料集聚焦于构建高效的智能问答系统，涵盖丰富语料库及先进模型技术，助力自然语言处理领域的研究和应用开发。 智能问答系统语料库和模型包含了用于训练人工智能系统的数据和模型。