基于企业私有知识库的人工智能大语言模型智能客服机器人问答系统，支持私有化部署-ITADN社区

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本系统是一款集成人工智能技术的智能客服机器人，依托于企业私有知识库的大语言模型，提供精准高效的问答服务，并支持灵活的私有化部署方式。基于企业私有知识库的LLM大语言模型智能客服机器人问答系统支持私有化部署。能力包括： 1、专属 AI 问答系统通过导入现有企业的知识来构建知识库，使AI机器人能够使用该关联的知识库回答问题，从而快速创建出专属于企业的AI问答系统。 2、一键接入模型 ChatWiki已兼容全球超过二十种主流的模型。只需配置相应的API密钥等信息即可顺利接入这些模型。 3、数据自动预处理提供包括自动分段、QA分割、手动输入和CSV导入等多种方式来加载数据，ChatWiki会自动对上传的数据进行预处理，向量化或QA拆分工作。 4、简单易用的使用方法通过直观且用户友好的可视化界面设计以及简洁明了的操作步骤，可以轻松完成AI问答机器人及知识库的创建过程。 5、适配不同业务场景 ChatWiki为AI问答机器人提供了多种应用渠道，包括H5链接、嵌入网站和桌面客户端等，以满足企业在各种业务需求下的使用。

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。

在Geth私有链上部署智能合约

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本文将详细介绍如何在Geth搭建的私有区块链环境中部署和测试智能合约，带领读者深入了解以太坊开发的基础知识与实践技巧。最近学习了一些关于区块链的知识，并记录了使用Geth创建私链的过程。智能合约是部署在区块链上的一组预定义的业务规则，具备确定性（Deterministic）执行的特点。换句话说，智能合约只是软件程序，与所有程序一样，它们完全按照程序员的意图运行。而不同于普通程序的是，存储于区块链上的智能合约使用加密代码来强制执行协议。这个概念最初是由计算机科学家、密码学家Nick Szabo提出的。

基于知识图谱的人工智能问答系统

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本项目研发一种基于知识图谱技术构建的人工智能问答系统，旨在高效准确地理解和回答用户的复杂问题。通过深度学习和自然语言处理技术的应用，该系统能够从大规模语料库中提取并组织成结构化的领域知识，为用户提供精准、个性化的服务体验。基于知识图谱的问答系统能够利用结构化的数据来提供准确、高效的答案。这种技术通过构建领域内的概念及其关系模型，使得机器可以理解和回答复杂的问题，从而提升了人机交互的质量和效率。

构建和部署Harbor企业级私有仓库

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本教程深入浅出地讲解了如何在企业环境中搭建与部署Harbor私有仓库，助力开发者高效管理Docker镜像资源。环境准备服务器系统：Centos7.7 内存：1G CPU：2核 IP地址：10.0.0.43 执行以下命令： ``` cd /usr/local/bin chmod +x docker-compose docker-compose -v ``` 解压并安装Harbor： ``` tar zxf harbor-offline-installer-v1.8.1.tgz cd harbor mv harbor /usr/local/ cd /usr/local/ vim harbor.yml ./install.sh ``` 执行上述命令后，等待一段时间即可完成。检查运行状态： ``` docker-compose ps ```

大模型本地部署指南 - dify私有化部署教程

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本教程详细介绍了如何在本地环境中成功部署大模型，包括dify私有化部署的步骤和技巧，帮助用户快速上手。本段落档标题为“大模型本地部署-dify私有化部署-教程”，是一份专业指南，旨在指导用户如何在本地环境中部署大型机器学习模型，并侧重于使用dify平台进行私有化部署。该文档涵盖了从准备工作、环境配置到维护和问题解决的全过程。主要内容包括： 1. 大型模型定义及其在不同应用场景中的作用，如自然语言处理、图像识别及推荐系统等。 2. 私有化部署的概念与重要性，以及其与公有云部署的主要区别和优劣势分析。 3. dify平台的基本介绍：功能特性与其他类似服务的对比说明。 4. 系统硬件软件要求：包括CPU类型、内存大小、存储空间及操作系统等具体需求。 5. 详细环境搭建步骤：网络配置、安全设置以及必要的依赖安装与库文件准备。 6. 具体模型部署流程，涉及上传文件、编写修改配置文档和服务启动停止操作指导。 7. 部署过程中常见问题解决方案：性能瓶颈分析方法及日志查看技巧等故障排除手段。 8. 模型运行维护建议：包括监控系统状态、数据备份策略和安全更新措施等内容介绍。 9. 提升模型效率的优化策略，如算法调整、资源分配与实时监控方案推荐。此外，本教程还提供了最佳实践案例研究以帮助读者更好地理解和应用相关知识。由于强调本地部署特性，用户需具备一定的计算资源配置能力以便顺利完成整个操作流程。该指南适合技术专家和工程师使用，并为希望在私有环境中独立完成模型部署的学习者提供重要参考信息。

基于知识图谱和预训练模型的猕猴桃种植智能问答系统+人工智能

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本项目开发了一款利用知识图谱与预训练语言模型技术的猕猴桃种植智能问答系统，旨在通过人工智能为用户提供精准、高效的农业技术支持。在构建猕猴桃种植知识图谱的过程中，考虑到该领域数据来源多样且结构各异的特点，我们采用了自顶向下的方法来设计一个全面的知识图谱体系。具体来说，首先定义了猕猴桃种植领域的本体概念模式，并依据这一模式将从各种渠道提取的三元组事实整合进知识库中。在构建过程中遇到了一些挑战：例如如何高效准确地抽取实体关系以及怎样有效地完成知识补全等问题。为应对这些难题，我们采用了实体关系联合抽取技术并引入了基于TransR的方法来进行知识图谱的补全工作。此外，还开发了一种融合字词语义信息的猕猴桃种植命名实体识别模型，该模型在SoftLexicon的基础上通过多头注意力机制（MHA）和注意力机制调整词权重及词集的重要性来进一步提升实体识别精度。实验结果显示：与传统方法相比，我们提出的实体识别模型将F1值提升了1.58%，达到了91.91%；而在ResumeNER公开数据集上的表现则更加出色，其F1值为96.17%。此外，在三元组抽取任务中我们的方法同样表现出色，取得了92.86%的F1分数；而基于TransR的知识补全技术在Hit@3和Hit@10指标上分别达到了90.40%和92.60%，展示了其强大的知识预测能力。

机器人与大模型融合的智能服务系统

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本研究探讨了将机器人技术与大模型相结合，以构建创新性的智能服务系统，旨在提供更高效、自然的人机交互体验。基于大模型和行为树的生成式具身智能体系统框架： 1. 行为树是系统的中枢，作为大模型与具身智能之间的桥梁，解决了两者结合面临的挑战。 2. 大语言模型充当着“大脑”的角色。一方面，我们设计了向量数据库和工具调用功能；另一方面，在实现智能体规划时，不再需要大语言模型输出完整的动作序列，而是仅提供一个任务目标，从而大大缓解了具身幻觉现象的出现。 3. 具身机器人则是系统的躯干。在条件节点感知与动作节点控制函数中，我们优化了接口调用和算法设计，提高了感知效率及控制准确性。

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。

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基于企业私有知识库的人工智能大语言模型智能客服机器人问答系统，支持私有化部署

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