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向ChatGPT询问的艺术
本文是对 Ibrahim John 的书籍《THE ART OF ASKING CHATGPT FOR HIGH QUALITY ANSWERS》的中文翻译,主要目的是练习我的英文阅读能力顺便学习一下
基于 ChatGLM-6B 搭建个人专属知识库
之前树先生教过大家如何利用微调打造一个垂直领域的 LLM 专属模型。但是微调一方面需要专业知识,通常需要很多计算资源和时间,以便在不同的超参数设置上训练多个模型并选择最佳的一个,另一方面动态扩展比较差
搞定ChatGPT的API使用,2分钟应该够了!
ChatGPT最近异常火爆,大部分同学想必都已经体验过网页版的ChatGPT,这里跟大家介绍一下如何通过API的方式,访问ChatGPT,实现文字互动的基本功能。
10分钟从0搭建微信chatGpt聊天机器人
10分钟教会大家注册ChatGpt账号,申请api key, 以及部署云服务器上的chatGpt项目,最后实现微信端机器人回复。
ChatGPT+向量数据库搭建私有化知识库(一)
利用GPT和Milvus向量数据库,搭建一个私有化的知识库,向量数据库提供了一个很好的解决方案,紧跟大预言模型的发展步伐。
OpenAI Java SDK——chatgpt-java更新支持GPT-3.5-Turbo,支持语音转文字,语音翻译。
chatgpt-java是一个OpenAI的Java版SDK,开箱即用。以支持最新版本GPT-3.5-Turbo模型以及whisper-1模型。支持语音转文字,语音翻译。
如何让你的chatGPT维持会话状态,保存上下文
本文正在参加 ✍🏻 技术视角深入 ChatGPT 征文活动 现在ChatGPT的API是无状态的,意味着你需要自己去维持会话状态,保存上下文,每次请求的时候将之前的历史消息全部发过去,但是这里面有两个
关于 ChatGPT 的个人理解和前端实践
前言 本篇文章的内容,包括项目都是 ChatGPT 辅助完成的,有很多简介,专业术语、代码实现都是问的 TA,边问边写,充当我的私人小助理 开篇会以 ChatGPT 介绍为主,文末会重点介绍如何搭建专
利用 Server-Sent Events (SSE) 技术, 仿 ChatGPT, 实现对话内容动态输出
体验过 ChatGPT 官方 Web 工具的同学, 应该了解, AI 对话返回的结果, 是在一段时间内, 持续输出, 就像是人在说话时, 有序地说出每一个字一样. 本文介绍它的前后端实现方案.
逐句回答,流式返回,ChatGPT采用的Server-sent events后端实时推送协议Python3.10实现,基于Tornado6.1
善于观察的朋友一定会敏锐地发现ChatGPT网页端是逐句给出问题答案的,同样,ChatGPT后台Api接口请求中,如果将Stream参数设置为True后,Api接口也可以实现和ChatGPT网页端一样