精心设计的提示词就像一把精准的钥匙，能够引导大模型在处理长文本会话时，将注意力集中在与质检紧密相关的重点信息上。无论是客户与客服之间围绕产品细节的多轮详细咨询，还是团队成员在项目协作中对方案的深入探讨，大模型都能如同一位经验丰富的质检专家，细致入微地分析每一句话的含义，判断其是否符合既定的质检标准。而如今，随着人工智能技术的飞速发展，大模型为这一困境带来了全新的解决方案，有望通过提示词交互迭代的方

这两天在网上查找资料进行了各种配置尝试无果，包括修改服务，修改注册表等等，都没有成功，我是通过mac的Parallels Desktop里面运行一个Windows 11 pro（激活后），然后在远程服务器上部署的windows server 2019中文版（将默认自带的远程桌面服务重新安装一下，可以解决远程服务器无法使用本地麦克的问题）。即可让远程服务器使用本地的音频，在远程服务器上显示的是远程音

1、在本地搭建数据库访问的服务，并使用ngrok暴露到公网。2、创建知识库，导入表结构描述。3、创建数据库访问工作流。4、创建数据库智能体。

因此就会减少训练的计算量，降低计算所需要的GPU（8B*7的模型，本应该需要56B模型所需的GPU，使用专家模型结构后，装载模型需要47B模型所需的GPU，训练时只需要14B模型的GPU）同时参数是共享的，也会进一步的减少GPU（减少到12B模型的GPU占用）。GPT4和GLaM都是MoE结构的模型，MoE模型并没有解决幻觉的问题，只是在超大的模型上，减少了训练和推理的计算，降低了训练和推理的成本

广义上讲，包括自动驾驶、机器臂、机器人都属于智能体，另外一种是基于流程编排的智能体，如本文所要实现的智能体，流程和技能都是预先设置好的。下面以使用本地ollama模型，基于代理人根据客户个人信息提供风险图谱、风险呈现与法律依据和优先级风险与解决方案的需求做了一次尝试，给出具体的实现过程，希望对你有所帮助。Dify是一个流程编排的工具，支持RAG和Chat聊天，支持对接各种在线大模型和本地大模型接入

Oumi是一个完全开源的平台，可以简化基础模型的整个生命周期——从数据准备和培训到评估和部署。无论您是在笔记本电脑上开发，在集群上启动大规模实验，还是在生产中部署模型，Oumi都能提供您需要的工具和工作流程。🚀使用最先进的技术（SFT、LoRA、QLoRA、DPO等）将模型从10M到405B参数进行训练和微调。🌎在任何地方运行——从笔记本电脑到集群再到云（AWS、Azure、GCP、Lambd

工具：interpreter --local。输出：（输出最基本的结果，并提示进一步优化）输出：(每次输出的结果可能会不一样）2、显示数据文件内容。

代码解释器通常都需要在GPU的环境下使用原生的模型通过transformer来实现，且本身还需要模型本身支持，ollama本地蒸馏过的模型占用的资源比较小，也方便本地使用，但是如果想用这些模型的代码解释器，即让大模型写程序并执行，好像又没有提供必要的接口，我们可以使用open-interpreter来实现。计算对不对和模型也有一定的关系，有时候模型写的代码可能不对，导致结果不对。选择本地模型的提供

申请服务账号json格式key。

方法一：使用百度翻译apiimport requestsimport randomimport jsonfrom hashlib import md5def cntoen(query):# Set your own appid/appkey.appid = 'x'appkey = 'x'# For list of language codes, please refer to `https://a