ChatGLM3部署与调用项目接口手把手教学

开发第一个langchain应用

本次教程涉及到如何使用Python语言与OpenAI提供的API接口，结合ChatGPT模型进行应用开发。演示内容包括在OpenAI官网注册账号、获取API密钥、安装必要的Python包及依赖，并通过Jupyter Notebook环境编写代码来调用GPT-3.5模型。同时，讲解了如何封装函数以方便调用API，在提供示例如何通过调整温度参数影响模型的创造性。介绍了使用lantrn库简化模型调用过程，包括机器人聊天和旅游推荐等具体应用案例，展示了如何以语意化的方法定义并调用AI模型，以及如何优化提示词以更好地应用于不同场景。

5分钟认识大模型开源框架LangChain

人工智能迎来AI 2.0时代，大语言模型如GPT-4虽然强大，但存在知识更新不及时、深层理解不足和准确性不高等局限性。Lentry框架通过提供各类工具和组件，助力开发者轻松创建基于AI的应用，如聊天程序。通过整合搜索、知识图谱和专业知识库，能够增强模型学习与信息处理能力。Lentry框架也适用于后端逻辑和前端应用开发，能够加载解析文件、管理调用AI模型，并对生成内容进行自动评估与过滤。适合追求跨越技术界限、愿意引导和规范AI以完成复杂任务的开发者。

如何利用LangChain查询数据库获取信息

在此视频内容中，重点介绍了通过Lantern工具使用自然语言来查询关系型数据库的方法。视频演示了如何快速连接到一个含有旧金山树木资料的小型数据库，并利用Lantern便捷地进行数据检索。通过自然语言或语音的形式，用户可以简化查询语句的编写过程，系统则自动转换问句成SQL语句，返回易于理解的结果。这种技术尤其有利于不熟悉复杂数据库查询语言的用户，大大降低了编程的门槛，提高了效率。

搭建私人助理大模型需要什么环境？

讲者在视频中指导如何搭建Streamlit环境，突出点在于使用Python语言进行开发，推荐使用Anaconda进行一站式环境配置，易于管理包和编辑器。强调Streamlit的安装非常简单，仅需使用pip进行安装无需复杂配置。此外，还推荐了几种集成开发环境（IDE）如PyCharm、VS Code，依据个人喜好选择。这项内容适合于已经对Python有一定了解的人群，尤其是有兴趣在数据科学和Web应用快速开发领域进步的开发人员。

Python性能这么差，为什么会在AI中大量使用

尽管Python相较于C++性能较低，但在AI领域占主导的原因在于它作为粘合剂角色的效能与扩展性。Python在数据交互方面与C++或显卡紧密结合，AI行业对此依赖重大。更重要的，科学家原先为替换Fortran选用Python，进而形成强大的科学计算生态。Python的数学库如NumPy在科学计算界获广泛应用，助推了其在AI领域的延续。实际上，在金融AI公司的真实案例中，Python用于快速原型开发，而生产环境转向性能更优的C++。同时，Python全局锁的特性在实验阶段不成问题，但正式环节需要利用C++等语言进行性能提升。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

爆炸爆炸，AI的效果爆了

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本视频资讯涵盖了从零开始制作个人动画的整个流程，涉及技术点如角色设计、声音编辑、场景布局及音效添加等。视频教学针对那些拥有创意、渴望掌握动画制作技巧的个人。它提供了一个平台，让用户能够按照自己的构思，一步步地创建动画，包括更改角色名称、设置角色位置和添加音效等，为学习如何利用现有工具开启导演生涯提供了直接的操作指导。整个过程不仅增强了技术技能，还锻炼了创新思维和艺术感。