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基于AI大语言模型API的ChatGPT-PLUS开源解决方案，含运营管理后台，开箱即用

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简介：
本项目提供了一个基于AI大语言模型API的ChatGPT-PLUS开源方案，内建完善的运营管理后台，支持快速部署与使用，实现便捷高效的对话机器人服务。 ChatGPT-PLUS 是一个基于 AI 大语言模型 API 的开源解决方案，提供全套的前端应用和后台管理系统，开箱即用。它集成了多个平台的大语言模型，包括 OpenAI、Azure、ChatGLM、讯飞星火以及文心一言等，并且还支持 MidJourney 和 Stable Diffusion 用于 AI 绘画功能。 该系统的主要特点如下： - 完整的开源架构，前端和后台管理系统均可直接使用。 - 基于 Websocket 技术实现流畅的交互体验。 - 内置多种预训练角色应用，例如小红书写手、英语翻译大师、苏格拉底、孔子以及乔布斯等，能够满足用户多样的聊天及应用程序需求。 此外，它还支持来自 OPenAI、Azure 以及其他知名平台的大语言模型。

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  • 基于AI大语言模型API的ChatGPT-PLUS开源解决方案，含运营管理后台，开箱即用
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    本项目提供了一个基于AI大语言模型API的ChatGPT-PLUS开源方案，内建完善的运营管理后台，支持快速部署与使用，实现便捷高效的对话机器人服务。 ChatGPT-PLUS 是一个基于 AI 大语言模型 API 的开源解决方案，提供全套的前端应用和后台管理系统，开箱即用。它集成了多个平台的大语言模型，包括 OpenAI、Azure、ChatGLM、讯飞星火以及文心一言等，并且还支持 MidJourney 和 Stable Diffusion 用于 AI 绘画功能。 该系统的主要特点如下： - 完整的开源架构，前端和后台管理系统均可直接使用。 - 基于 Websocket 技术实现流畅的交互体验。 - 内置多种预训练角色应用，例如小红书写手、英语翻译大师、苏格拉底、孔子以及乔布斯等，能够满足用户多样的聊天及应用程序需求。 此外，它还支持来自 OPenAI、Azure 以及其他知名平台的大语言模型。
     
  • 基于AI大语言模型API的全套开源AI助手解决方案，含运营管理后台，开箱即用
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    本项目提供一套基于AI大语言模型API的开源AI助手解决方案，包含易于使用的运营管理后台，支持快速部署和定制化开发，实现真正的“开箱即用”。 ChatGPT-PLUS 是一个基于 AI 大语言模型 API 的开源解决方案，提供全套功能并自带运营管理后台，开箱即用。它集成了 OpenAI、Azure、ChatGLM、讯飞星火以及文心一言等多个平台的大语言模型。 该系统具有以下主要特性： 1. 完整的开源系统：前端应用和后台管理系统均可直接使用。 2. 聊天体验与 ChatGPT 官方版本相同。 3. 内置多种预训练角色，如小红书写手、英语翻译大师、苏格拉底、孔子、乔布斯以及周报助手等。可以轻松满足各种聊天和应用需求。 4. 支持 MidJourney AI 绘画集成，并且开箱即用。 5. 可以使用个人微信二维码作为充值收费的支付渠道，无需企业级支付通道。（也可以定制开发其他支付通道） 6. 集成了插件 API 功能，可以结合 GPT 开发各种强大的插件。已经内置了微博热搜、今日头条、今日早报和 AI 绘画函数插件等功能。
     
  • Ruoyi-Plus：基于Spring Boot 2.x的RuoYi-Plus开源后台管理系统（含API接口服务），Java开发
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    Ruoyi-Plus是一款采用Spring Boot 2.x框架构建的开源后台管理系统，提供全面的API接口服务，旨在为开发者提供便捷高效的Java应用开发体验。 RuoYi-plus v2.0版本重磅上线，该版本不再是一个单一的后台管理框架，而是重点打造RuoYi-plus管理平台生态圈，并增加了API接口服务（供APP、微端、H5等使用）。API接口服务与SMP管理平台完全分离，只依赖通用dbean模块和统一父类。服务提供者负责DB交互通用dbean模块，而消费者则对外开放包括APP、微端、H5等在内的各种应用，并不处理具体的业务逻辑（后期将增加【验签】功能以保证API接口服务的安全性）。 此外，API接口服务使用Eureka作为注册中心，消费者负载均衡采用Feign并结合了Hystrix熔断器。RuoYi-plus开源后台管理系统由Java开发，基于SpringBoot2.x和springcloud G的全新版本，架构更加清晰。
     
  • 资产管理运营解决方案
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    资产管理运营解决方案旨在为企业提供一套全面、高效的资产管理和优化工具与服务。通过智能化手段，提高企业的资产管理效率和水平，保障企业资产的安全性和增值能力。 一、应用背景 固定资产管理是施工企业管理中的重要环节之一。如何有效提高固定资产的使用效率，合理调配各种类型的资产，并防止资产流失以及加强监督控制已经成为当前亟待解决的问题。 在实际操作中，许多企业面临以下问题： 1. 固定资产管理过程中账目与实物不符； 2. 无法实时掌握每个固定资产管理的位置信息及位置上的具体数量； 3. 缺乏对固定资产状态的跟踪（如调拨、借用或出租），没有信息技术系统的支持来管理相关流程； 4. 报废处理不及时，财务记录更新滞后且难以生成完整的报废清单；实物拆解后无法与卡片核对； 5. 折旧计算复杂且准确性低； 6. 缺乏中间跟踪机制和历史记录，设备编码缺失。 二、设计思路 资产运营管理信息系统以投资回报为目标导向，优化资源配置为核心理念，并借助于财务核算手段以及基础台账管理为支撑。该系统旨在为企业创建一个全面的资产管理平台，满足决策层、管理层及操作层不同层级的需求。
     
  • RuoYi-plus 开源后台管理系统（含 API 接口服务），Java 基于 SpringBoot 2.x 构建
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    RuoYi-plus是一款开源的Java后台管理系统，基于Spring Boot 2.x开发，提供API接口服务。适合快速搭建企业级应用平台。 RuoYi - plus 是一个开源的后台管理系统，包含API接口服务，由Java开发，基于SpringBoot2.x框架。
     
  • 开源的AI语言模型框架：LangChain
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    LangChain是一个开源项目，为开发人员提供了构建和部署复杂语言模型应用所需的工具与接口。它简化了交互流程，促进了创新。 主要语言：Python 项目分类：AI 项目标签：大语言模型、LLM、机器学习、LangChain 推荐理由：这是一个开源框架，旨在让AI开发人员能够将大型语言模型（如GPT-4）与外部数据结合起来。它提供了灵活的接口和功能，支持将外部数据与语言模型进行融合，为开发人员提供更多的自定义能力和应用场景。
     
  • ChatGPT解析：深入了解语言模型背后的ChatGPT
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    本文章深入剖析了ChatGPT这一先进语言模型的工作原理和内部机制，帮助读者全面了解其技术细节与应用前景。 ChatGPT是一种基于自然语言处理技术的对话系统，采用深度学习方法，并通过大规模语料库进行训练以生成流畅、自然的语言响应。其基本原理是利用语言模型预测下一个单词或字符的概率分布来生成回复内容。 该系统的构建主要依赖于多层Transformer架构，能够自动提取和理解文本特征，在实际应用中不断优化对话质量。以下是ChatGPT所需的关键资源概述： 1. **PyTorch框架**：开发过程中使用了PyTorch这一开源机器学习库。 2. **训练数据集**：需要大量高质量的数据支持模型的学习过程，常用的大规模语料包括但不限于Wikipedia和Common Crawl等公开文本集合。针对特定应用领域的需求时也可以选择相应的专业数据库进行微调。 3. **预处理工具**：在正式开始模型训练之前必须对原始资料做一系列准备操作如分词、去除无关词汇及转换成向量形式，这些步骤通常可以借助于NLTK、spaCy或jieba等开源库来完成。 4. **模型训练与优化技术**：为了提高效率和性能，在进行参数调整时可利用PyTorch框架提供的分布式计算能力以及GPU加速等功能。
     
  • ChatGPT解析：深入了解语言模型背后的ChatGPT
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    本文章深入剖析了ChatGPT这一先进语言模型的工作原理和技术细节，帮助读者全面理解其背后的技术机制。 概要： 《ChatGPT原理介绍：从语言模型走近ChatGPT》是一份全面且深入的报告，旨在引领读者了解ChatGPT的工作机制和技术基础。通过此报告，您将深入了解语言模型的设计、训练与优化过程，并理解ChatGPT如何在此基础上实现卓越的对话生成能力。 适用人群： 本报告适用于人工智能领域的学者、研究人员、开发者以及对ChatGPT技术感兴趣的爱好者。无论您希望掌握ChatGPT的工作原理，还是计划在应用层面进行创新，这份报告都将为您提供宝贵的理论基础和实践指导。 使用场景及目标： 本报告的目标是帮助读者全面理解ChatGPT的运作机制，以便更好地利用并拓展这一技术。通过深入解析语言模型的核心概念、技术细节与实现流程，本报告将提供关于ChatGPT的相关最新研究和最佳实践。此外，报告结合案例分析探讨了ChatGPT在不同领域的应用前景，并为读者提供了实际应用方面的启示和指导。 其他说明： 为了确保内容易于理解，《ChatGPT原理介绍：从语言模型走近ChatGPT》采用了通俗易懂的语言并配以生动的图表与实例。同时，本报告还包含丰富的参考文献供读者进一步深入研究和探索。
     
  • MaxKB：企业级LLM大语言模型知识库问答系统的即插即用解决方案
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    MaxKB是一款专为企业设计的大语言模型知识库问答系统解决方案，提供高效、便捷的知识管理和智能问答服务。 MaxKB是一款基于大语言模型的知识库问答系统，旨在成为企业的最强大脑。它支持直接上传文档、自动爬取在线文档，并能进行文本的自动拆分与向量化处理，提供优秀的智能问答交互体验；同时无缝嵌入第三方业务系统，无需编码即可快速集成。 此外，MaxKB还兼容多种主流大模型，包括本地私有大模型（如Llama 2）、Azure OpenAI和百度千帆等。用户可以通过简单的Docker命令启动MaxKB服务： ``` docker run -d --name=maxkb -p 8080:8080 -v ~/.maxkb:/var/lib/postgresql/data panel.maxkb # 用户名: admin # 密码: MaxKB@123 ``` 用户也可以通过应用商店快速部署MaxKB、Ollama及Llama 2，只需大约半小时即可上线基于本地大模型的知识库问答系统，并将其嵌入到第三方业务系统中。此外，DataEase小助手是利用MaxKB搭建的智能问答平台，已集成至DataEase产品及其在线文档中。 如需进一步了解或遇到问题，请查阅使用手册或者通过论坛与我们联系。
     
  • 基于Vue3.0和Element-Plus的企业后台管理模板开发.zip
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    本资源为一个基于Vue 3.0及Element-Plus框架构建的企业级后台管理系统模板。包含现代化UI组件、路由权限控制等功能，助力快速搭建企业应用后端界面。 Vue3.0是Vue.js框架的最新主要版本，带来了许多改进和优化，旨在提高开发效率和性能。Element-Plus则是基于Vue3.0的组件库，提供了丰富的UI组件，适用于构建企业级后台管理系统。这个基于vue3.0和element-plus开发的企业后台管理模板压缩包文件能够帮助开发者快速搭建一个高效、美观的后台管理界面。 Vue3.0的核心改进包括： 1. **Composition API**：引入了Composition API，允许将逻辑组件化，提高代码复用性和可维护性。相比Vue2.x的Options API，Composition API更易于理解和测试，特别适合大型项目。 2. **Teleport**：新特性之一，允许将组件渲染到DOM树的任意位置，解决了某些特定场景下的布局问题，如 modal 弹窗、悬浮菜单等。 3. **Suspense**：用于挂起和延迟渲染组件，有助于管理和控制异步加载的组件，提升用户体验。 4. **Ref改革**：在Vue3.0中，ref可以直接用作响应式对象，简化了与属性交互的复杂性。 5. **优化性能**：通过优化虚拟DOM算法和指令实现，提升了渲染速度和内存占用，使得整体性能有显著提升。 Element-Plus作为Vue3.0的组件库，其特点包括： 1. **全面兼容Vue3**：基于Vue3的Composition API设计，使用更加灵活，并支持TypeScript。 2. **丰富的组件**：提供了表格、按钮、表单、通知、对话框等多种常用UI组件，满足企业后台需求。 3. **自定义主题**：提供工具方便调整颜色和样式，打造个性化的企业风格。 4. **无障碍访问（A11y）**：遵循WCAG 2.1标准，注重组件的无障碍访问，提高用户体验。 5. **国际化支持**：内置多语言配置功能，便于全球化部署。 使用这个模板可以快速创建后台管理界面，并减少重复工作。通常，“vue3-element-admin-dev”可能包含以下部分： - `src`目录：源代码，包括组件、路由、接口请求等。 - `public`目录：静态资源文件夹，如 favicon和HTML入口文件等。 - `package.json`：项目依赖信息及配置详情。 - `.gitignore`：定义了git忽略的文件或目录。 - `README.md`：项目说明文档。 开发过程中需要熟悉Vue3.0的API和新特性以及Element-Plus组件的使用方法。对于初学者，可以通过参考官方文档结合实际项目进行学习实践，不断提升技术水平。同时利用Vue CLI工具可以加速项目的初始化和构建过程。