LlamaIndex 流程LlamaIndex 是一个框架，旨在根据您自己的自定义数据索引和查询 LLM。它支持通过各种来源连接数据，例如结构化数据（如关系数据库）、非结构化数据（如 NoSQL 数据库）和半结构化数据（如 Salesforce CRM 数据）。虽然您的数据是专有的，但它可以被索引到最先进的 LLM 可以理解的嵌入中，从而无需再次重新训练模型。LangChain工艺LangChai

选择 LangChain 还是 LlamaIndex如果你需要构建复杂的 NLP 应用，要求灵活集成多种数据源和自定义管道配置，选择 LangChain。它非常适合需要全面利用语言模型的项目。如果你的主要需求是高效的数据索引和检索，尤其是在处理大型数据集的场景中，选择 LlamaIndex。它非常适合对数据处理性能和可扩展性要求极高的应用。这两个框架各有独特优势，选择哪一个取决于你的生成式 AI

LangChain本身是一个开源开发框架，目前提供Python和Js两种版本，它以大模型作为其核心依赖之一，以让实现应用目标更便捷LangChain的核心理念：数据感知：将语言模型与其他数据源连接在一起主动性：允许语言模型与其环境进行交互链性：应用模块/组件之间以链的形式组合在一起LangChain框架本身实现了很多组件LangChain的诞生，实际上出现了一种架构，提供了一种利用GPT进行应用开

不得不说，。位于中间层的平台层具有非常强的生态性和垄断性，向下对接越来越多样化的模型及差异化AI基础设施，向上承接不同领域的垂直应用，宛如“国家电网”一般具有极大的想象空间，向下对接各种发电厂（风电厂、火电厂、蓄电站…），向上对接各类电气应用（电灯，电视…），这样独特的定位吸引了国内外一大批巨头押注。Langchain以框架起家，提供代码级工具包，降低LLM开发门槛，在过去一年里获得了很多开发者，

今天我将介绍：如何使用Kimi API将文档转换为LLM指令监督微调数据集（Alpaca 格式）以及 如何部署FastGPT并接入Kimi API：我会使用两种方式来完成QA问答对生成这个需求，第一种是使用Langchain这个框架编码实现，第二种是将Kimi API接入FastGPT中，再利用他的“文档问答”功能实现。实际上，我曾使用Coze很长一段时间，并且在这个平台上我经常使用的基础模型就是

经常有人来问我，如何找到Python的兼职？今天咱们就来说两个事：Python兼职多不多？Python兼职的钱好不好赚？最后会分享几个找兼职的渠道和方法。Python兼职好找吗？有些培训课程会把找兼职做为学习Python的吸引力之一。学上两三个月的Python，就可以轻松找兼职赚钱了。很多同学也是冲着这个点才来学Python的。来看最近的两个例子：同学1:同学1从来没接触过编程，就是听说学习编程比

为什么需要指令微调？多模态大模型预训练阶段的目的是实现跨模态特征对齐，并且可以理解不同模态的基本信息，有时执行简单的问答。但是无法遵循复杂的指令，指令微调阶段的目的是：教会模型更好的理解用户指令，完成指定任务。我们以大语言模型(LLM)为例，说明指令微调的必要性。仅预训练的多模态模型有如下问题：任务指令是不明确的：意味着任务的指令没有明确给出，模型需要从上下文或其他信息中自行推断任务内容需要单任务

第一个开源的具有实时对话能力的多模态模型：Mini-Omni ，支持端到端的语音输入、输出。Mini-Omni是清华大学启元实验室开源的项目，能听、能说也能实时思考，在实时语音交互上媲美GPT-4o。特点：实时语音到语音的对话能力: 无需额外的ASR或TTS模型边思考边说话: 能够同时生成文本和音频流式音频输出: 支持流式音频输出“Any Model Can Talk” 方法: Mini-Omni

提供摘要长度的统计平均值，以便分析模型输出的紧凑性或详尽性。对于未能直接在Hugging Face平台上获得的模型，尤其是GPT系列的变体，HHEM团队亲自介入进行评估，并将结果上传至排行榜，确保了评估覆盖的全面性和公正性。这一举措不仅促进了模型间性能的透明比较，也为研究者和开发者提供了宝贵的参考依据，帮助他们更好地理解和优化模型在生成摘要时的准确性与可靠性。

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