本地化单机版问答AI怎样创建

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创建本地化单机版问答 AI 可以通过以下步骤实现：

基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现 RAG。
创建网页 UI，通过 gradio 创建，并进行评测。
对于同样的问题和上下文，基于 Qwen-7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT-4 分别进行多次测试。主要结论（只是针对有限的几次测试，个人主观评判）如下：
- GPT-4 表现最好，指令遵循能力很强，在回答的时候能附上引用段落编号。
- Mixtral 表现第二，但没有在回答的时候附上引用。
- Qwen-7b 表现第三，也没有在回答的时候附上引用。
- Gemma 表现一般，而且回答里面有一些幻觉。
- Mistral 表现一般，使用英文回复，不过在回答的时候附上了引用段落编号。总结：
本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。
上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。
RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。

如需获取上述完整代码，关注本公众号，然后发送 fin，即可获取 github 仓库代码链接。

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参考资料

本地部署资讯问答机器人：Langchain+Ollama+RSSHub 实现 RAG

基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现RAG。|创建网页UI最后，通过gradio创建网页UI，并进行评测。生成的Web UI如下：需要上述完整代码的读者，关注本公众号，然后发送fin，即可获取github仓库代码链接。问答测试对于同样的问题和上下文，我基于Qwen-7b、Gemma、Mistral、Mixtral和GPT-4分别进行了多次测试。下面是一些case：qwengemmamistralmixtralgpt4主要结论（只是针对有限的几次测试，个人主观评判）如下：👍 GPT-4表现最好，指令遵循能力很强，在回答的时候能附上引用段落编号✌️ Mixtral表现第二，但没有在回答的时候附上引用💪 Qwen-7b表现第三，也没有在回答的时候附上引用😅 Gemma表现一般，而且回答里面有一些幻觉😅 Mistral表现一般，使用英文回复，不过在回答的时候附上了引用段落编号总结1.本文展示了如何使用Langchain和Ollama技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合RSSHub来处理和提供资讯。2.上下文数据质量和大模型的性能决定了RAG系统性能的上限。3.RAG通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。

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本地化单机版问答AI怎样创建，需要详细操作代码步骤

以下是创建本地化单机版问答 AI 的一般步骤： 1. 基于用户的问题，从向量数据库中检索相关段落，并根据设定的阈值进行过滤，最后让模型参考上下文信息回答用户的问题，从而实现 RAG。 2. 创建网页 UI，通过 gradio 创建网页 UI，并进行评测。 3. 对于同样的问题和上下文，基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。 4. 主要结论（只是针对有限的几次测试，个人主观评判）： GPT4 表现最好，指令遵循能力很强，在回答的时候能附上引用段落编号。 Mixtral 表现第二，但没有在回答的时候附上引用。 Qwen7b 表现第三，也没有在回答的时候附上引用。 Gemma 表现一般，而且回答里面有一些幻觉。 Mistral 表现一般，使用英文回复，不过在回答的时候附上了引用段落编号。总结： 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人，同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性，可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题，但并不意味着可以消除。需要上述完整代码的读者，关注本公众号，然后发送 fin，即可获取 github 仓库代码链接。

要保持可灵 AI 中人物的一致性，可以参考以下方法： 1. 人物设定：明确主角、配角等人物的性格特点、外貌特征等，如主角是一位 40 岁的中年男探险家，性格特点是面对挑战从不轻言放弃，外貌特征是健壮、棕色头发、常穿探险服。 2. MJcref 控制人物一致性：先根据人物设定，在 MJ 里筛选适合的人物形象，选中后右键复制图片链接。在尾缀加入【cref 图片链接】控制人物一致性，【cw 数值】控制权重。对于镜头较多的角色，建议炼个人物模型出来控制，不然 MJ 容易不稳定。 3. 控制多人物场景统一：先控制一个角色再进行重绘。选一张合适的图片后，点击 Vary进行局部重绘，并把尾缀机器人的 cref 链接改成主角的 cref 链接。 4. 通过 prompt 格式实现“角色一致性”：公式：发型+年龄性别+衣物颜色+环境+其他（动作、镜头等）。发型/衣物：构造尽可能多的角色非面部视觉元素，产生观众对角色的“一致性观感”。年龄：约束角色年龄特征。环境：约束能够产生相同观感的环境空间，尤其是光环境，增加观众对于形象认识的“一致性”认知。例如：特写一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩，正对镜头，面部被烛光照亮，表情惊讶，环境昏暗明暗对比强烈。特写一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩，侧对镜头，微微仰头走在一片暗绿色的森林中，面部被手中提着的油灯照亮，环境昏暗明暗对比强烈。一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩侧对镜头，看着面前桌上的蜡烛，环境昏暗明暗对比强烈。中景拍摄一个棕色卷发，身穿棕褐色上衣的小男孩，正对镜头，在一个梦幻感的暖色调房间里，全身贯注地拼装面前的积木玩具。

2024-12-21

如何学习ai

以下是新手学习 AI 的方法和建议： 1. 了解 AI 基本概念：阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅：在「」中，找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 3. 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，如图像、音乐、视频等，可根据兴趣选择特定模块深入学习。掌握提示词的技巧，其上手容易且很有用。 4. 实践和尝试：理论学习后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出作品。在知识库中有很多实践后的作品、文章分享。 5. 体验 AI 产品：与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人互动，了解其工作原理和交互方式，获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发对 AI 潜力的认识。对于中学生学习 AI，建议如下： 1. 从编程语言入手学习：从 Python、JavaScript 等编程语言开始，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。记住，学习 AI 是一个长期的过程，需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错，每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移，您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系，并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法，设计自己的学习路径。

2024-12-21