智城外包网    466人浏览/15人投稿    886天前    已托管赏金

可以参考小浪人开区助手：www.langzs.com

匠迹众包    467人浏览/40人投稿    886天前    已托管赏金

腾讯云im二次开发

匠迹众包    260人浏览/32人投稿    886天前    已托管赏金

post问题 同样的包在精易助手可以post成功，而在我的软件却不能成功

匠迹众包    446人浏览/37人投稿    886天前    已托管赏金

PHP后端二次修改

码市    211人浏览/40人投稿    886天前    已托管赏金

用户授权获取通话记录生成分析报告，要求不能存储通话记录信息；微信授权登录，授权后获取用户通话记录，每次查看广告方可生成分析报告；后台可查看用户数量分析次数可每个用户产生的收益金额，需支持APPios及安卓分析即可

码市    33人浏览/32人投稿    886天前    已托管赏金

想做一个公司的数据库，使用GPT的智能搜索模式，但不用它的数据库，我们自己往里面填充数据。 使用GPT的大模型组织语言，文本内容不用大模型做，用向量化匹配这种机制去做。具体操作如下，以及后面附的流程图。 一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。 受 GanymedeNil 的项目 document.ai 和 AlexZhangji 创建的 ChatGLM-6B Pull Request 启发，建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。现已支持使用 ChatGLM-6B 等大语言模型直接接入，或通过 fastchat api 形式接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型。 本项目中 Embedding 默认选用的是 GanymedeNil/text2vec-large-chinese，LLM 默认选用的是 ChatGLM-6B。依托上述模型，本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署。 本项目实现原理如下图所示，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prompt中 -> 提交给LLM生成回答。

猿急送    410人浏览/18人投稿    886天前    已托管赏金

网站数据库搭建及维护，需要存储以下数据 1. 存储用户登入信息 2. 存储网站积分信息 3.存储游戏排行数据，每日更新，共30款游戏

开源众包    140人浏览/12人投稿    886天前    已托管赏金

https://wenshu.court.gov.cn/数据标签1）按照属地进行划分（如各地市中级人民法院）2）裁判年份：2014年至今3）审判程序：民事案件4）文书类型：判决书、裁定书、调解书等更新频率：初期历史数据采集的数据量会比较大，再安全的情况下尽可能高后期定期更新，每天1次（模拟正常用户访问的频率即可），持久稳定即可

匠迹众包    264人浏览/31人投稿    886天前    已托管赏金

视频时长自动匹配

开源众包    140人浏览/16人投稿    886天前    已托管赏金

想做一个公司的本地数据库，使用GPT的智能搜索模式，但不用它的数据库，我们自己往里面填充数据。 使用GPT的大模型组织语言，文本内容不用大模型做，用向量化匹配这种机制去做，主要利用 langchain来做。具体操作如下，以及后面附的流程图。 一种利用 langchain 思想实现的基于本地知识库的问答应用，目标期望建立一套对中文场景与开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。 受 GanymedeNil 的项目 document.ai 和 AlexZhangji 创建的 ChatGLM-6B Pull Request 启发，建立了全流程可使用开源模型实现的本地知识库问答应用。现已支持使用 ChatGLM-6B 等大语言模型直接接入，或通过 fastchat api 形式接入 Vicuna, Alpaca, LLaMA, Koala, RWKV 等模型。 本项目中 Embedding 默认选用的是 GanymedeNil/text2vec-large-chinese，LLM 默认选用的是 ChatGLM-6B。依托上述模型，本项目可实现全部使用开源模型离线私有部署。 本项目实现原理如下图所示，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prompt中 -> 提交给LLM生成回答。具体参考：https://github.com/chatchat-space/langchain-ChatGLM/blob/master/README.md在成都成都成都，最好！