前言 今天给大家带来的是使用云开发创建AI智能体的实践教程,本文将向您展示如何通过简单的配置,无需编写任何代码,就能轻松搭建起专属 AI 助手。 步骤 进入「微信开发者工具」-「云开发」控制台 选择「云后台」-「去使用」 进入云模板控制台选择「模板中心」 进入「AI智能体应用」点右上角「安装」 安装成功后切换到「关联资源」菜单「访问」管理后台 平台默认内置一些 AI助手 选择「分享」可以直接对话体验 如果没有满意的AI助手可以通过「从模版创建」 平台默认提供了10多个AI助手供你选择 选择后可以进入AI助手编辑详情页面 左边区域可以设置人设提示词 右边区域可以直接对话调试效果 确认没问题点击「提交」就创建成功了,接下来再自定义一个AI助手,选择「创建智能体」 输入AI助手名称点击「确认」 进入AI助手详情页,不会写人设提示词可以点击「获取AI建议」 AI会根据名称来生成一套专业的人设提示词 ,点击「使用AI建议」即可 设定好AI助手人设后,可以在右边区域对话调试 除此之外还可以设置AI助手的基础信息 对外展示信息 头像 名称 简介 背景 开场白 欢迎语 推荐问题 确认无误后,点击「提交」就创建好了
elasticsearch [root@h102 ELK]# chkconfig --list | grep elasticsearch elasticsearch 0:off 1:off 2:on 3:
单智能体的问题: 1、工具太多,导致LLM很难决策调用哪个工具; 2、上下文太长,导致推理退化; 3、难以在单一提示词中兼顾专业性和通用性需求; 多智能体可以很好解决以上问题: 1、通过模块化开发,维护成本更低 ; 2、定义专精智能体,专业性更强; 3、策略可定制,而不是完全交给LLM自由发挥; 但仍有很多最佳实践需要注意。 这些语料覆盖了业务的各种场景、用户不同的问法、优秀的回复或解决流程经验等,为后续图构建提供优质的数据基础; 2、数据清理:原始对话数据中不可避免存在噪音,在图构建前会先针对原始对话数据进行数据清洗和预处理; 3、 LLM意图提取:LLM对清洗后的对话数据进行深度语义理解和分析,分别提取每一轮对话中用户和助理的一级、二级意图; 4、图构建:综合上述多轮对话数据,以意图为节点、意图流转关系为边,搭建对话意图流转图,每个意图下关联对应优秀话术 意图识别:与构建阶段相同,采用LLM从对话消息中提取客服、用户对话意图; 2、双层检索:根据意图识别中生成的意图,采用双层检索,使用意图匹配和语义内容来查找历史相似性对话和客服回复生成最优候选示例; 3、
把你的网站ico放在public\img即可 修改theme\_config.yml
我之前配置的DNS服务只能解析我定义过的zone,而没有定义的zone是不能解析的,因此存在着很大的弊端。但是配置了DNS转发之后,就可以顺利解析互联网上了其他域名了,当然,解析此域名的前提是这个域名在互联网中确实存在并且正在使用,也就是说这个域名已经被某个DNS服务器解析了。
也可以帮助个人快速方便的体验主流的AI开源模型,让大家更容易得感受到AI的魅力; 当前AI模型的问题,成本高、使用困难 自ChatGPT爆火后,各类AI的开源模型可以说是百花齐放,AI语言模型,AI绘画 模型模板,通过简单的点击操作,我们就可以在短短3分钟内创建出自己的AI应用,而无需繁琐的环境配置。 使用HAI快速搭建StableDiffusion生图服务 现在带大家亲自体验下这个产品,其实使用过程也是很简单的; 1、首先进入官网:https://cloud.tencent.com/product/ 另外记得在微信上使用微信支付做下充值,只需要冲2块钱就可以体验一个小时 如果实名认证了,可以进到页面中,这个时候可以看到算力管理,和新增按钮; 3、点击【新增】选择自己想要部署的AI模型,可以部署生文模型 mutated, ugly, disgusting, blurry, amputation, writing, signature, watermark., black and white, bad-hands-3,
yum 源 curl -o /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo http://mirrors.163.com/.help/CentOS7-Base-163.repo 3)
alicloud linux3安装和部署wordpress,手动安装,没用面板。 ---- Lnmp 通过 LNMP一键安装包一键搭建服务器环境。 ---- 搭建成功。 image.png
1.前言 teamspeak3是一款优秀的语音软件。不像yy和kook之类必须要注册,teamspeak最大的特点就是你完全可以自建语音服务器和朋友连麦而无需注册官方的服务器。 本教程使用Windows客户端和Linux服务端进行搭建。 免费版本会提供32人的免费许可证。 3.部署 本教程使用的服务器系统为Ubuntu22 在Linux服务器上面安装十分简单,大家直接复制就可以了。(如果使用最新版本的服务端自行到官方的网站上面找下载链接。) 赋予刚刚新建的用户权限,并进入该目录 chown -R teamspeak:teamspeak teamspeak3-server_linux_amd64 cd teamspeak3-server_linux_amd64 su teamspeak 同意许可条款并启动服务 touch .ts3server_license_accepted .
假设集群规模为3主3从,则必须至少有2个主节点存活才能执行故障恢复。如果部署时将2个主节点部署到同一台服务器上,则该服务器不幸宕机后集群无法执行故障恢复。 搭建集群,启动新节点 ? 修改Redis配置文件以启动集群模式: ? 然后启动新节点。 ? 发送meet消息将节点组成集群 ? 如下所示,直接使用命令创建一个3主3从的集群: ? 如果你用的是旧版本的Redis,可以使用官方提供的redis-trib.rb脚本来创建集群: ? ? 集群伸缩,扩容 ?
#这里我用的是天翼网盘(百度盘实在太难用了) https://cloud.189.cn/t/ay6fauFV3u6v 访问密码:j6wl image.png 安装时会提示找不到MSVCR110.dll文件
初始化数据库 zabbix的数据需要存到数据库 我选择mysql进行存储,mysql的安装过程就不在这里浪费篇幅了 创建zabbix数据库 [root@zabbix-server zabbix]# mysql -u root -p Enter password: Welcome to the MySQL monitor. Commands end with ; or \g. Your MySQL connection id is 4 Server version: 5.6.25-73.1-log Pe
3.Eureka注册中心 假如我们的服务提供者user-service部署了多个实例,如图: 大家思考几个问题: order-service在发起远程调用的时候,该如何得知user-service实例的 order-service从实例列表中利用负载均衡算法选中一个实例地址 向该实例地址发起远程调用 问题3:order-service如何得知某个user-service实例是否依然健康,是不是已经宕机? 就能将故障实例排除了 注意:一个微服务,既可以是服务提供者,又可以是服务消费者,因此eureka将服务注册、服务发现等功能统一封装到了eureka-client端 因此,接下来我们动手实践的步骤包括: 3.2.搭建 name: userservice eureka: client: service-url: defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka 3) name: orderservice eureka: client: service-url: defaultZone: http://127.0.0.1:10086/eureka 3)
配置防火墙配置之前[root@pptp-server ~]# iptables -L -nv Chain INPUT (policy ACCEPT 0 packets, 0 bytes) pkts bytes target prot opt in out source destination 19167 26M ACCEPT all -- * * 0.0.0.0/0 0.0.0.0
发送配置文件到mq2和mq3 scp /etc/hosts root@mq2:/etc/ scp /etc/hosts root@mq3:/etc/ ? 在mq2和mq3中查看hosts文件,检查是否发生变化 ? 2.3. 检查mq服务 systemctl status rabbitmq-server ? 注意:3台主机都要启动mq服务 2.4. 3. 总结 搭建集群后,主节点和从节点的交换机和消息队列是一致的。 如果主节点在没有配置消息持久化情况下宕机了,从节点的消息也不能使用,必须依赖于主节点。 总结 搭建集群后,主节点和从节点的交换机和消息队列是镜像的。
Python3 环境搭建 这里介绍在windows、Linux(CentOS7)两个平台上,python开发环境的搭建方法 主要使用miniconda作为python的开发,测试环境 一、windows 平台上的python环境搭建 1、首先,下载miniconda 清华镜像源:https://mirror.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 2、下载完成后 python3环境 6、执行 coa {环境名称} 来进入python3环境 7、执行 pip install jupyter安装jupyter notebook的python测试环境 8、jupyter 10、下载python的IDE工具pycharm 或vscode 至此,windows上的python环境配置完成 ---- 二、在Linux(CentOS7)上环境搭建 1、下载miniconda 4、执行source /root/.bashrc使配置生效,再执行cl验证 5、执行cc {环境名称} python=3创建一个自定义名称的python3环境 6、完成后,执行coa {环境名称
0 3.进入安装目录 [root@CentOS6 src]# cd php-5.4.36 4.配置安装选项 [root@CentOS6 php-5.4.36]# . 编译安装中常见配置错误处理请参考: (1)http://www.poluoluo.com/jzxy/201505/364819.html (2)http://blog.sina.com.cn/s/blog_75a07c3b0101kcwb.html Please reinstall the BZip2 distribution 解决:[root@CentOS6 php-5.4.36]# yum install bzip2 bzip2-devel 错误3:
mv python python.old ln -s python3 python #因为系统的yum命令依赖于 python2.6 所以需要将 /usr/bin/yum 中的解释器指向 /usr/bin bootstrap.pypa.io/get-pip.py --no-check-certificate python get-pip.py ln -s /usr/local/python35/bin/pip3 /usr/bin/ ln -s /usr/bin/pip3 /usr/bin/pip pip install numpy 安装bazel0.4.5 安装bazel需要java1.8的环境,我的服务器上之前用 参考这里 之前尝试了使用0.4.0版本bazel编译,编译时出现了类似下面的问题后来尝试使用0.4.5未出现此问题 ERROR: /home/krishna/tensorflow/WORKSPACE:3: 再运行ldconfig eigen 3.3.4 安装 #从官网下载 eigen 3.3.4 并上传至服务器 tar xf eigen-eigen-5a0156e40feb.tar.bz2 #eigen3的通过
public static void main(String[] args) throws Exception{ new Heritrix().instanceMain(args); } 3.
一、什么是Vite3+Pinia2组合模式vite 是一个现代的前端构建工具和开发服务器,而 pinia 是 Vue.js 的状态管理库,类似于 Vuex 但更轻量且易于使用。 Pinia 提供了更简洁、更直观的 API,并且与 Vue 3 的 Composition API 结合得很好。Pinia 的设计初衷是尽可能简单直观,同时仍然提供 Vuex 带来的所有功能。 二、搭建第一个 Vite 项目打开命令行工具,创建vite-pinia-study项目npm create vite@latest vite-pinia-study是否要安装create-vite@5.2.3Need