✅ 将 Markdown 文章自动排版成公众号格式✅ 一键上传本地或网络图片✅ 使用与 文颜 一致的主题美化内容✅ 自动发布到微信公众号草稿箱而所有这些功能，你可以在与LLM（大语言模型）的聊天中自然而然的完成，完全不用打开“文颜”这样的排版工具。

通过这样的优化，我现在只需专注于输入文章标题，而不再需要关心繁杂的命令。这大大提高了我的写作效率，使得整个流程更加流畅。最让人惊喜的是ChatGPT，它带给我的体验是震撼的。我没有尝试它的高级功能，但已经被它的魅力折服。看来是时候去深入了解它了。路边的阿不。

根据OpenAI官方文档，是使得大型语言模型具备可以连接到外部工具的能力。简而言之，开发者事先给模型提供了若干工具（函数），在模型理解用户的问题后，自行判断是否需要调用工具以获得更多上下文信息，帮助模型更好的决策。举个例子：在上一篇文章我们是利用将事先准备好的文本作为上下文提供给模型，而使用以后，我们只要提供一个“搜索函数”作为工具，模型即可自己通过搜索引擎进行搜索然后得出答案。

随着ChatGPT的兴起，LLM (Large Language Model，大语言模型) 已经成为人工智能和自然语言处理领域的热门话题。本篇文章我将和大家一起在自己的个人电脑上运行一个大语言模型。

本篇文章我们使用LangChain和RAG对大语言模型进行了一些微调，使之生成答案前可以在我们给到的文档内进行检索，以生成更准确的答案。RAG是检索增强生成（Retrieval Augmented Generation），主要目的是让用户可以给模型制定一些额外的资料。这一点非常有用，我们可以给模型提供各种各样的知识库，让模型扮演各种各样的角色。LangChain是开发大语言模型应用的一个框架，内置

本文介绍了使用diffusers在本地运行的方法，并进行了一次基本的的实践。下篇文章将继续介绍diffusers使用LoRAControlNet和Adapter生成高级图片的实践。本文首发于：https://babyno.top/posts/2024/04/run-stable-diffusion-locally/ollamacoqui-tts。

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根据OpenAI官方文档，是使得大型语言模型具备可以连接到外部工具的能力。简而言之，开发者事先给模型提供了若干工具（函数），在模型理解用户的问题后，自行判断是否需要调用工具以获得更多上下文信息，帮助模型更好的决策。举个例子：在上一篇文章我们是利用将事先准备好的文本作为上下文提供给模型，而使用以后，我们只要提供一个“搜索函数”作为工具，模型即可自己通过搜索引擎进行搜索然后得出答案。

作为一个80后的游戏老玩家，PS2游戏机在我心中一直有着特殊的地位。时至今日，已经过去了20多年，然而，最近我因为模拟器的缘故重新接触到了它。在重温了一段时间游戏后，我突发奇想，能否通过现在的知识来回忆年少时的自己？于是，我开始了这一系列文章的创作，从分析PS2存储卡的文件系统开始，逐步深入的解析其文件存储机制及每个游戏的存档文件。我的目标是，最终通过Python和OpenGL，模拟出游戏存档中经