知识图谱（Knowledge Graph）是一种结构化的语义知识库，它以图形的方式组织和整合信息，使得数据之间的关系变得直观和易于理解。知识图谱的概念融合了计算机科学、数据科学、人工智能等多个领域的技术，旨在通过关联分析揭示数据背后的深层次关系。本文所涉及所有资源均在传知代码平台可获取。

GPT-3 使用大量互联网上的语料，训练完成后，并不适合对话这个场景。如给到 GPT3 输入“中国的首都是哪里？” GPT3 基于训练后的模型的参数进行推理，结果可能是“美国的首都是哪里？训练数据中，这两句话一起出现的概率非常高，在GPT3的训练预料里面可能也会出现多次。但这种输出明显不满足 ChatGPT 的场景。还需要多阶段的优化过程使 ChatGPT 更擅长处理对话，并且能够更好地理解和回应

拉取镜像创建挂载目录启动容器访问注意： 创建接口令牌备用项目地址: One API下载ChatGLM3项目创建conda环境编辑文件，指定LLM模型、嵌入模型位置启动项目在OneAPI中创建一个渠道，并使用事先创建的注意：这里使用m3e嵌入模型在运行容器的时候调用GPU，直接使用参数指定即可接入One API，添加一个渠道，根据官方参数说明如下：注意：渠道对应鉴权密匙一定是测试服务 进一步验证，查

在几乎所有关于大型语言模型（LLM）的访谈中，总有一个问题反复出现：“部署 LLM 需要多少 GPU 内存？这个问题并非偶然，它是衡量您对这些强大模型在实际生产环境中部署和扩展能力理解程度的关键指标。当您在处理像 GPT、LLaMA 或其他任何 LLM 时，准确估算所需的 GPU 内存至关重要。不论您面对的是7B参数的模型还是更大规模的模型，合理配置硬件资源以确保模型高效运行是不可忽视的环节。接下

大语言模型（LLMs），基本上是经过强化训练的 n-gram 模型，它们在网络规模的语言语料库（实际上，可以说是我们文明的知识库）上进行了训练，展现出了一种超乎预期的语言行为，引发了我们的广泛关注。从训练和操作的角度来看，LLMs 可以被认为是一种巨大的、非真实的记忆库，相当于为我们所有人提供了一个外部的系统 1（见图 1）。然而，它们表面上的多功能性让许多研究者好奇，这些模型是否也能在通常需要系

可能大家都想学习AI大模型技术，也想通过这项技能真正达到升职加薪，就业或是副业的目的，但是不知道该如何开始学习，因为网上的资料太多太杂乱了，如果不能系统的学习就相当于是白学。这里需要提醒一下，硅基流动满血的 DeepSeek-R1 需付费使用，好在我们注册时，它送的 2000 万token 够我们 1 万次左右的对话了，足够大多数人日常使用了。浏览器打开 https://openrouter.ai

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今天我们来总结以下大型语言模型面试中常问的问题。

从现在的招聘市场来看，产品经理岗位已经出现大量细分，如数据产品经理，支付产品经理，ERP产品经理，CRM产品经理，供应量产品经理，POP产品经理等，AI产品经理可能将成未来的一个主流细分岗位，而且因为AI对应的行业不同，AI产品经理下面将衍生出大量的细分行业AI产品经理。在讨论AI产品经理之前，我们来看看，非AI产品在公司中需要面对哪些角色，而面对这些角色需要的能力模型是什么，在这个基础上我们再来

langchain 这个框架包括衍生出来的 Langchain-Chatchat 还是很值得大家关注的，对于有私有数据，不方便上传到 gpt 的，可以自己搭建这种功能的服务。另外，langchain 这个框架的发展速度是想当惊人的，现在已经有 83k 的 start，也就是 8 万 3 千多人，项目贡献者已经超多了 2600 人，是值得大家关注学习的。