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知识库相关的技术方案讨论

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# 基于向量化和大型语言模型的知识库与交互系统 各位见笑。我就是一菜鸡，下文如果说得不对的地方请指正，莫要见怪。 就目前而言，各类开源大语言模型最大的使用方向就是知识库、问答系统等垂直领域。 目前的解决方案有二： ## 1、模型外挂知识库，比如【闻达】。 优点：技术比较简单，实用性比较强。 缺点：受模型token限制，自然语言文本信息承载量也比较低，能处理的信息有限，难以整合大量信息。 ## 2、模型微调 优点：专业，准确，受限制小。 缺点：我看了charglm的lssues，貌似成功的是凤翎毛角。绝大部分都把模型搞爆了。要求太专业。 我有一个不成熟的想法，供大家探讨！ 自然语言直接与模型对话，只适合人机交互。其实并不适合信息存储和大语言模型运算。 效率相对比较高的方案是知识图谱、或直接向量交互。但这种方案对于人类极不友好。 现在的可行的解决方案是使用Milvus作为知识库的检索引擎。 ### 1、预处理阶段： #### 1.1 首先用text2vec或其他技术转换为向量，存入Milvus，作为知识库。 ### 2、询问阶段： #### 2.1 预处理 用户交互时，先用text2vec转换问题为向量，在 Milvus中查询，并将结果的文本内容转换为自然语言。 ####...

Common anode seven-segment displays are showing garbled characters.

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电路图：https://mega.nz/file/kjN11LYT#6cBTBc2qtN3b1zZoZwOlvEIwgFWEGEINRQoPTtnvLSE A very good library, the code is written beautifully. However, when I tested it, there was a problem. Since my library is for common anode seven-segment displays, it does...

Causing “Convert Input to Widget” to not expand.

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提一个需求，可以下载完成了之后，调用一个http请求吗，这样便于通知第三方工具。 直接调用curl命令行都行，这样简单。你只需要定义好变量名就行。 比如，文件名，路径等变量就可以了。 最好，直接调用就行，然后参数传送给命令行就行。这样，我可以自己写脚本实现功能