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参考教程，开展基于InternLM和LangChain的知识库构建，通过RAG（检索增强生成算法）实现知识问答。

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前言本篇文章讲解Notion开源平替全能知识库工具AFFINE如何本地部署，并实现公网远程访问。AFFiNE是一个全新的开源项目，旨在克服Notion和Miro在安全和隐私方面的一些局限性。

0.背景知识0.1InternLMInternLM是一个开源的轻量级训练框架，旨在支持大模型训练而无需大量的依赖。通过单一的代码库，它支持在拥有数千个GPU的大型集群上进行预训练，并在单个GPU上进行微调，同时实现了卓越的性能优化。在1024个GPU上训练时，InternLM可以实现近90%的加速效率。基于InternLM训练框架，我们已经发布了两个开源的预训练模型：InternLM-7B和Int

教程链接：https://github.com/InternLM/tutorial/blob/main/langchain/readme.md本期学习内容为：基于InternLM和LangChain搭建你的知识库学习平台

基础作业复现课程知识库助手搭建过程搭建过程：https://blog.csdn.net/m0_50123831/article/details/135497589?

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随后，机器学习算法对患者的症状和病情进行推理，结合已有的疾病知识库，为患者提供精准的分诊建议。此外，智能导诊系统还能与医院信息系统对接，实现数据的共享和整合，为医院管理提供有力支持。

本次任务：1、大语言模型原理、2、演示1：单一文档摘要、3、演示2：多文档+langchain摘要4、演示3：微调训练本地知识库：美食、菜谱大模型....一、大语言模型介绍：主要、技术依赖：transformer

知名度很高的资源收集文章资源简介Awesome-iOS非常伟大的Awesome出版的iOS资源图书馆，资源广泛目录内容清晰，非常便于查找，github上相对权威的iOS相关知识库，墙裂推荐开源iOS项目

前期准备：在部署LangChain之前，需要先下载chatglm3模型，如何下载可以查看我的上一篇文章chatglm3本地部署本地知识库和微调的区别：知识库是使用向量数据库存储数据，可以外挂，作为LLM

QA对话目前是大语言模型的一大应用场景，在QA对话中，由于大语言模型信息的滞后性以及不包含业务知识的特点，我们经常需要外挂知识库来协助大模型解决一些问题。

Obsidian的优点在于它是一个强大的知识库，可以在本地文件夹中工作，支持Markdown语法，体积小，语法简单，便

智能引擎结构化知识库主动访问患者临床特征，实现不良反应主动预判。ADR处置行为分析引擎，主动监测患者临床处置行为，推理患者潜在发生的不良生命体征，深度挖掘潜在不良反应患者。

RAG方法使得开发者不必为每一个特定的任务重新训练整个大模型，只需要外挂上知识库，即可为模型提供额外的信息输入，提高其回答的准确性。

先检索，后生成传统RAG实现过程对知识库进行索引。使用加载器获取知识并将其转换为单个文档，然后使用分割器将其转换为小块或片段。将这些片段传递给嵌入机，嵌入机将它们转换为可以用于语义搜索的向量。

企业也可以充分使用企业所沉淀的知识库和业务数据，在获得授权后以对话的方式开展数据分析和洞察，创建企业的招聘AI助理、财务AI助理、报表AI助理等。

我是Leo，热爱Java后端开发者，一个想要与大家共同进步的男人个人主页：Leo的博客当前专栏：循序渐进学SpringBoot✨特色专栏：MySQL学习本文内容：认识SpringBoot中的条件注解个人知识库

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后来还是在融云的知识库中找到了解决办法，总之是一波三折。1下载SDK融云SDK下载页面截图有IMKitSDK和IMLibSDK可以下载。其中IMKit是带一些组件的，像会话页面等可以直接使用。

学习目标：基于InternLM和LangChain搭建你的知识库学习内容1，大模型卡法范式2，LangChain简介3，构建向量数据库4，搭建知识库助手5，WebDemo部署6，动手实战环节学习时间：10240110

.使用Docker安装AFFINE2.安装cpolar内网穿透工具3.配置AFFINE公网访问地址4.实现公网远程访问AFFINE结语作者简介：懒大王敲代码，计算机专业应届生今天给大家聊聊如何搭建开源知识库软件

亚马逊云科技在去年9月推出了AmazonBedrock知识库预览版。如今，AmazonBedrock知识库也已经正式发布。

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测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结（尾部小惊喜）前言一般来说，工作中写这种技术落地方案，原因不外乎下面这几点：技术实践落地，方案本身就是一个指引；文档落地沉淀为知识库

回头仔细看下论文”当时便对大模型机器人印象深刻，一直想仔细研究下来着，但因为后来一直和团队忙于论文审稿GPT、企业知识库问答等项目，所以一直没抽出时间去深入研究没成想，前几天，斯坦福的炒菜机器人火爆全网

大模型实战笔记03——基于InterLM和LangChain搭建知识库1、大模型开发范式2、LangChain简介3、构建向量数据库4、搭建知识库助手5、WebDemo部署详细步骤见：https://github.com

大模型实战作业02知识库助手搭建注有些问题在回答的时候可能出现乱码的情况可能的原因模型内部提示词知识库这部分可以做适当的优化，对于无法回答或回答质量不佳的回答返回特定话术提升用户体验

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这里写目录标题LLM调研1.外挂知识库2.微调数据prompting和fine-tuning的对比3.NLP的发展4.大语言模型的涌现能力5.大模型的几个关键技术6.数据预处理7.主流架构8.模型训练9

基于InternLM和LangChain搭建知识库1大模型开发范式LLM的局限性知识受限：最新知识无法实时获取专业能力有限：有广度无深度定制化成本高：训练成本高RAGVSFinetuneRAG：无需重新训练组织外挂加入知识容易受基座模型的影响问题

专家系统：知识单独组成知识库，与推理机分离。（3）处理对象：传统程序：数值计算和数据处理。专家系统：符号处理。（4）解释功能：传统程序：不具有

一、前言SparkAi创作系统是基于ChatGPT进行开发的Ai智能问答系统和Midjourney绘画系统，支持OpenAI-GPT全模型+国内AI全模型。本期针对源码系统整体测试下来非常完美，可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT？小编这里写一个详细图文教程吧！支持GPT-4-Turbo模型、支持DALL-E3文生图，支

目录1.将控制文件备份出来2.然后重建控制文件3.再做一个全库备份RMAN备份分为知识库（放在控制文件的，默認保留時間為7天）和备份集，知识库存放在控制文件，所以一般数据库控制文件的自动备份都是打开的。

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文章目录个人知识库Gogs简介环境要求一.新建文件目录1.1.新建docker-compose.yml1.2.编写docker-compose.yml二.文件赋权限三.启动容器3.1.启动并下载镜像3.2

知识图谱的前置介绍什么是知识图谱知识图谱本质(KnowledgeGraph）上是一种叫做语义网络(semanticnetwork）的知识库，即具有有向图结构的一个知识库；图的结点代表实体（entity）

检索知识库信息，例如：公司文档、个人笔记等。代表用户执行操作，例如：订机票、订