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向辛弃疾学做人读《一代英豪辛弃疾》有感白驹过隙，日迈月征，从教已是七个年头，一直有个梦想，能读遍教材中作者的传记，并为每一作者留下点文字，一来让自己更好地了解其人、其文，二则能充盈知识库，能在课堂上分享他们的故事

文章目录前言实践搭建向量知识库前言本次作业虽然是第三节课作业，但是在第四次作业之后才完成，所以用的是经过自我认知微调的小助手权重。

融云iOS常见问题总汇之前在给融云提工单时候，知道了他们有“知识库”这么个东东，就是一些问题解答的归纳总结库，可以通过搜索关键字，来找到问题描述和具体解答，其中有一篇汇总了iOS端的一些常见问题，搬运分享

今天是什么日子起床：6点24分就寝：11点天气：晴心情：一般纪念日：暂无发现叫我起床的不是闹钟是梦想年度目标及关键点：盈利20万，调通商业模式本月重要成果：使用知识库记录沉淀知识，并开始做个人知识管理，

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atlassian-agent.jar是某个大牛弄出的激活方法,比原来是crack包破解方法方便很多,据说还能直接支持升级.安装javajdk1.8.0_161下载解压到/usr/local/下vim/etc/profileexportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_161exportCLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOM

大语言模型langchain+ChatGLM3-6B+本地知识库实战文章目录大语言模型langchain+ChatGLM3-6B+本地知识库实战目标微调、本地知识库和Prompt基本概念1、环境准备2、

一、定位（知识汇总）首先问个问题，我们从小学六年，初中三年，高中三年，大学四年，整整十六年的学习生涯，学了很多东西，但总体记住多少呢？大部分东西都是看过了，当时也学会了，但是后面遇到相关知识点的时候，大脑有印象，但已经记不起来了。所以体系的作用在于将所有的你学过的或者是即将要学的，按照“集合”分门别类的放在一起，分类是让自己记忆的时候不至于很零散。其次就是至少看过的东西我们都有再继续看一遍的可能，

2024软件测试面试刷题，这个小程序（永久刷题），靠它快速找到工作了！（刷题APP的天花板）https://ray.run/wiki这个网站应该是我见过最全面的关于测试领域的知识整理了。稍微写代码数了一下，应该有200多个主要知识点，每个下面都有很多的常见问题。知识点的解释其实没啥突出的，不过常见问题对于面试来说就非常的顺手了。稍微列举1个有意思的主题。DefinitionofAcceptance

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它可以被用来建立企业的知识库，解决企业中存在的信息不全、信息不一致等问题，使企业能够快速掌握新市场、新产品的相关信息，提高市场反应速度和决策能力。实现知识的互联互通在企业中，知识是有边界

它做的是类似于Jira,Asana的项目管理工具，但定位聚焦在软件研发的项目管理上。Linear很早就实现盈利了，Vercel，Arc浏览器，Mercury这些当红公司也都是Linear的客户。

最近在阅读关于怎么学习的书，叫《人是如何学习的》其中有个点非常重要，那就是专家与新手的差异，专家应付情景的方法灵活多样，但并不保证可以同样教会他人，因为专家有特定的知识库，如果脱离了知识库，那就会无所适从

基础作业：复现课程知识库助手搭建过程(截图)进阶作业：选择一个垂直领域，收集该领域的专业资料构建专业知识库，并搭建专业问答助手，并在OpenXLab上成功部署（截图，并提供应用地址）基础作业：1LangChain

本文首发自easyAI-人工智能知识库原文地址：《一文看懂深度学习（白话解释+8个优缺点+4个典型算法）》一文看懂深度学习深度学习有很好的表现，引领了第三次人工智能的浪潮。

Jenkins&GlassFish漏洞复现中间件及框架列表：IIS，Apache，Nginx，Tomcat，Docker，Weblogic，JBoos，WebSphere，Jenkins，GlassFish，Jira

HVV行动是一种旨在加强网络安全防御能力和防范网络攻击的测试活动，通常由红蓝对抗、渗透测试、漏洞扫描、安全审计等多种测试方法组成。相对门槛比较高。但安全人才，不论出身，高手在民间。如果你的技术过硬，都有机会参与进来。因此建议大家不断学习，提升技术。今天就给大家分享一套网络安全资料包，不管你是网络安全爱好者还是有一定经验的从业人员，不管你是刚毕业的安全小白还是想跳槽转行做安全，我都建议你领取一下。它

知识库:智能运维必须建立一个知识库，包括设备维护知识、故障排除知识、安全知识等。这个知识库能够帮助运维人员快速查找所需的信息，提升运维效率。

配置域（Fields）一般问题的ields中的属性分为固定属性和自定义属性，自定义属性格式一般为类似customfield_10012这种。常用的问题的Fields有：assignee：经办人created:创建时间creator:创建人labels:标签priorit:优先级progress:project:所示项目reporter:报告人status:状态summary:问题描述worklog

知识库管理软件对于希望提高客户支持和组织效率的公司来说是一个强大的工具。在数字时代，拥有一个可靠的知识库系统对于快速准确地满足客户需求至关重要。

在知识生成过程中，模型接收prompt输入的问题、指令或上下文信息，并利用其内部的知识库、语言模型和推理能力，生成相应的回答或文本。生成的知识可以包括对事实的描述、解释、推断、观点或建议等。

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、企业微信、公众号、飞书、钉钉接入，可选择GPT3.5/GPT4.0/Claude/文心一言/讯飞星火/通义千问/Gemini/LinkAI，能处理文本、语音和图片，访问操作系统和互联网，支持基于自有知识库

git、idea等2、熟悉并掌握工作技能：技术栈：Spring、Hibernate、Cache、Solr、MySQL（根据公司内部技术使用调整）内部协作工具：wiki（Confluence）、task（JIRA

智能语音机器人=AI人工智能+语音识别技术+语音知识库+话术逻辑+智能学习的科技进化的产物，尤其在电销领域的一个成功的落地应用。

2.运维更希望使用Jira。（幸好我们度娘发现，ji

第三节课《基于InternLM和LangChain搭建你的知识库》主要讲述了如何使用RAG（检索增强生成器）范式和LangChain开源框架建立知识库应用。

基础作业：复现课程知识库助手搭建过程(截图)进阶作业：选择一个垂直领域，收集该领域的专业资料构建专业知识库，并搭建专业问答助手，并在OpenXLab上成功部署（截图，并提供应用地址）基础作业1.环境配置

只需三步，搭建基于知识库的专属ChatGPTMetaAI的研究人员引入了一种叫做检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）的方法来完成知识密集型的任务。

起因笔者一直想搭建一个类似stackoverflower这样的平台，自使用了Typora，就正式全面用Markdown+Typora+git来积累自己的个人知识库，但没有做到web化，现在也还在探索更好的方法

陪娃，做家务，精进厨艺，学习育儿知识，及时更新知识库。一旦孩子病了，更加挑战妈妈们的耐力。全职妈妈很辛苦？那一定被尊重、被认可吧？不是的！老公轻飘飘的一句，“我挣钱养家，你带个孩子怎么了？”

01研究范围定义研究范围：大模型是指通过在海量数据上依托强大算力资源进行训练后能完成大量不同下游任务的模型。2023年以来，ChatGPT引爆全球大模型市场。国内众多大模型先后公测，众多互联网领军者投身大模型事业，使得大模型市场进入“百团大战”阶段，2023年成为公认的“大模型元年”。企业用户方面，大模型的应用速度之快超乎想象。2023年初，企业管理层对大模型的话题还停留在大模型是什么，是不是概念

嵌入技术最初集中在单词上，但很快就开始将注意力转移到其他形式上：从图结构，如知识库，到其他类型的文本内容，如句子和文档。

QAnything（QuestionandAnswerbasedonAnything）是一个本地知识库问答系统，旨在支持多种文件格式和数据库，允许离线安装和使用。

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基础作业：复现课程知识库助手搭建过程(截图)文档：https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/langchain/readme.md#5-部署-web-demo

大模型是个好东西，学好并用好益处多多~1.运用大模型服务我们的工作运用大模型服务于工作，可以从以下几个方面着手：知识管理与检索：利用大模型强大的自然语言处理能力，建立企业内部的知识库系统。

保持着每两三个礼拜就看一本新书的习惯,不断提炼总结，将所有的有关的书籍都过一遍，更新自己的知识库。股票市场一

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数据收集：收集需要加入知识库的数据。这可以包括文本、图像、音频和视频等多种形式的数据。确保你有权使用这些数据，并且它们的质量和准确性能够满足你的需求。

据调查，很多人在进行知识管理的时候，因为想打造个人的专属知识库，不想让别人知道，所以采用本地管理的方式。这样做虽然满足了私密性，但是并不方便，不能随时随地查看。

前言大家好，我是潇潇雨声。我发现在使用GPT时，尽管它能够生成一些小红书文案和日志，但内容常常显得空洞缺乏深度。今天我想分享一个解决这个问题的方法，那就是基于开源项目FastGPT[1]。我们可以通过向GPT提供一些有针对性的资料，然后让AI根据这些文档进行交互式对话，回答我们的问题。虽然回答的质量可能不会达到极高水平，但至少可以提高一定的质量下限。这就有点像使用GPT进行有针对性的训练。接下来，

群里朋友聊，GPTs出来后，还有必要做私有知识库吗？有！雄哥在群里也说了，只要国家/某流行认可的第三方机构没能确保这些闭源LLM+知识库应用是100%安全的，它就有价值！雄哥认为！

FastGPT是一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力。同时可以通过Flow可视化进行工作流编排，从而实现复杂的问答场景！

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操作步骤允许与外部源（例如知识库或环境）交互并收集信息。ReAct框架可以允许LLM与外部工具交互，以检索更多信息，从而获得更可靠和更真实的响应。结果表明，ReAct在语言和决策任务方面的表现可