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OSSChat 上线：融合 CVP，试用通道已开放

还在纠结于反复查找开源项目的技术文档？ 团队常因频繁搜索开源项目主页导致效率低下？ 每天都要问一遍【开源项目中那些“小白问题”究竟有没有更快的解决方法？】 对此，只想对你说：赶紧试试 OSSChat！赶紧试试 OSSChat！赶紧试试 OSSChat！ （👉链接在此：https://osschat.io/） OSSChat 究竟是谁？ 介绍一下，这是我们最近做的一个很有意思的开源工具。它的主要目的是把一个开源社区所有沉淀下来的知识性内容打造成知识库，并通过 ChatGPT 的能力包装成问答机器人。后续，我们也打算为各个开源社区提供免费的 embedded chatbot 的能力，解决主页内容搜索和用户 QA 这样的关键问题。 简言之，有了 OSSChat，你就可以通过对话的方式直接与一个开源社区的所有知识直接交流，大幅提升开源社区信息流通效率。 在首发尝鲜版本中，OSSChat 提供了基于 Hugging Face、Pytorch、Milvus 等开源项目的深度问答服务，后续将陆续覆盖更多受欢迎的开源项目。如果 OSSChat 上面还没有你的项目，请直接联系我们申请入驻！ 01. OSSChat：自带“精准”基因 用过 ChatGPT 的小伙伴可能都遇到过类似的问题：当你向它询问专业垂域知识或实时信息时，由于受限于模型本身的训练数据集边界，ChatGPT 会生成看似正确但与事实不符的内容，这也是 ChatGPT 被业界广为诟病的一个重要缺陷。为了解决这一问题，Zilliz 推出了崭新的 CVP 技术栈——即 ChatGPT + 向量数据库（vector database）+ prompt-as-code。 毋庸置疑，ChatGPT 在自然语言问答方面的能力十分出色，如果通过向量数据库为 ChatGPT 提供一个大规模可靠的知识库，并使用 prompt 将用户问题与相应的知识库文本对应起来，ChatGPT 便可以扬长避短，很大程度上避免 ChatGPT “捏造答案”。 可以说，OSSChat 完美展现了 CVP 技术栈的工作模式。具体来看，OSSChat 将各个开源项目的 GitHub 仓库（repo）及相关文档页面作为数据源（source of truth），这些数据被转换为 embedding 并存储在 Zilliz 向量数据库中，其他相关内容则存储在单独的数据存储器中。用户与 OSSChat 提问交互时，会在 Zilliz 向量数据库中触发相似性检索，随后检索结果会被发送给 ChatGPT 作为输入问题，最终生成精准答案。 02. 关于避免 ChatGPT 捏造事实这件事 接下来可以通过几组典型的例子，展示 CVP Stack 帮助 ChatGPT 给出精准答案的能力。我们对比了相同问题下 ChatGPT 与 OSSChat 的答案（*注：以下问答均翻译自英文，英文原文请移步 Zilliz Blog 查看）： Q1：Hugging Face 是否支持 OpenAI Whisper？ ChatGPT 回答：据我所知，截至 2021 年 9 月，Hugging Face 尚未宣布支持 OpenAI Whisper。但是，他们将来可能会添加支持。OpenAI Whisper 是 OpenAI 的新语言模型，其他公司和开发人员将其整合到其平台和产品中可能需要一些时间。 OSSChat 回答：是的，Hugging Face 支持 OpenAI Whisper。 FlaxWhisperModel 类在 transformers 库中可用，这是 OpenAI Whisper 模型的包装器。您可以使用此类加载预训练的 OpenAI Whisper 模型，并将其用于各种自然语言处理任务，例如文本分类、问题回答和文本生成。 【对于这个问题，ChatGPT 受到知识库限制，它的回答帮助并不大。但是 OSSChat 的回答却十分准确，因为这个答案直接来自 Hugging Face 文档网站。】 Q2：torch.compile 这个 API 可以用来做什么？ ChatGPT 回答：截至 2021 年 9 月我的知识截止日期，PyTorch 中没有torch.compile API，这是由 Facebook AI Research 开发的流行的开源机器学习库。但是，PyTorch 提供了与编译和优化神经网络模型相关的各种 API，例如 torch.nn.Module，它是 PyTorch 中所有神经网络模块的基类。torch.nn.Module 提供各种用于定义和优化神经网络模型的方法和钩子。 此外，PyTorch 提供了与 Just-In-Time （JIT）编译器（例如 TorchScript JIT 编译器）集成的接口，可以用于在各种硬件平台上优化和编译 PyTorch 模型。JIT 编译器可以将 PyTorch 模型转换为独立的、序列化的表示形式，可以在其他环境或语言中加载和执行。总之，虽然 PyTorch 没有 torch.compile API，但它提供了各种用于优化和编译神经网络模型的 API 和工具。 OSSChat 回答：torch.compile API 的目的是通过预先编译来加速 PyTorch 代码。它可以处理任意 Python 代码，对现有代码的更改最小，并可以处理数据相关的控制流。它还可以处理非 PyTorch 函数调用，TorchScript 追踪将其视为常量并可能导致不正确的结果。 【ChatGPT 长篇大论解释了 PyTorch API 是什么，并宣称 PyTorch API 中没有torch.compile。但实际上，我们并没有提问 PyTorch API 是什么，且 PyTorch 中存在 torch.compile 这个 API。】 Q3：Milvus 中的 TTL 是什么，如何设置？ ChatGPT 回答：在 Milvus 中，TTL（Time To Live）是一项功能，允许您为数据设置到期时间。当您为 Milvus 中的集合或分区设置 TTL 时，Milvus 将自动删除任何已超过指定 TTL 的数据。要在 Milvus 中为集合或分区设置 TTL，您可以分别使用 set_collection_ttl 或 set\_partition\_ttl API。 以下是示例： 在此示例中，我们在 Milvus 中创建了一个集合和一个分区。然后，我们使用 set\_collection\_ttl 和 set\_partition\_ttl API 分别为集合和分区设置了 7 天的 TTL。TTL 指定为 Unix 时间戳，它是自 1970 年 1 月 1 日以来的秒数。我们使用 datetime 模块将 TTL 添加到当前时间以计算到期时间。 请注意，您需要在启动 Milvus 时启用 TTL 功能。这可以通过在 Milvus 配置文件中设置 TTL\_CHECK\_INTERVAL 参数来完成。默认值为 60 秒。 OSSChat 回答：TTL 在 Milvus 中代表“Time to Live”，它是一项功能，可以为集合中的数据设置到期时间。当集合中的数据过期时，它将被自动清理，并且不会参与搜索或查询。 要在 Milvus 中为集合设置 TTL 值，您可以使用 Python 中的 collection.set_properties() 方法。例如，要将 TTL 值设置为 1800 秒（30 分钟），您可以使用以下代码： collection.set_properties(properties={"collection.ttl.seconds": 1800}) 您还可以在创建集合时通过在集合的属性中指定 collection.ttl.seconds 属性来设置 TTL 值。该值应以秒为单位指定，应为 0 或更大。值为 0 表示 TTL 已禁用。 【对于这个问题，ChatGPT 给我们提供了一个看似合理的答案，甚至还包含了代码片段。但实际上，这并不是正确答案，而是 ChatGPT 捏造出来的答案。相较之下，OSSChat 则给出了正确回答—— Milvus 中的 TTL 是在集合设置中的一种属性，它的值以秒为单位。】 03. OSSChat 试用通道已开放 目前，我们已经开放了 OSSChat 试用通道，所有用户均可免费使用。未来我们在不断完善其功能的同时，也将公布更多关于 OSSChat 搭建过程的细节。如果希望 OSSChat 聊天机器人能够出现你所开发的开源项目，也欢迎复制链接填写申请：https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSdXHXCyzs11u7lh2hWkAtWusHtn8fVEZjfrFXTvR7yHhXZDgQ/viewform 当然，如果你对 OSSChat 的功能或者开源项目方面有更多的建议，也欢迎告诉我们！话不多说，OSSChat 等你！
2023-04-06
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鲲鹏技术开放日走进深圳福田，看云智融合如何开启未来

【51CTO.com原创稿件】12月26日本周六下午两点，鲲鹏技术开放日将亮相深圳福田，为开发者带来一场年终盛宴。本次活动由福田区科技创新局指导，鲲鹏产业源头创新中心主办，华为云福田人工智能及软件开发云创新中心承办，深圳福田新一代智慧运营服务有限公司协办。 华为技术专家和生态伙伴们将进行多维度主题分享，覆盖鲲鹏计算产业生态战略发展、行业实例分析、鲲鹏+大数据解决方案、鲲鹏开发工具套件、应用迁移等内容，深入探讨鲲鹏行业解决方案的推广落地，为开发者提供符合自身发展需求的干货，旨在加速云智新生态的构建，助力福田构建世界级湾区高端产业引领区。 近年来，福田区加速高端产业布局，打出“5G+AI”发展的组合拳，推动福田进入全新的智慧应用阶段。去年福田区人民政府与华为签署战略合作协议，合作共建了全国首个人工智能及软件开发云创新中心，带动人工智能等战略性新兴产业在福田的高速发展。同时，新基建浪潮正在为福田经济高质量发展提供新动能。今年4月，福田区集中开工了33个新基建项目，总投资达264亿元，在AI、大数据、5G等领域的建设催生出庞大的算力需求，正是在这一背景下，鲲鹏计算产业生态在福田落地并迅速成长。 为了满足算力的多样性需求，助力福田区企业降本增效，加速产业转型升级，华为不断完善自身基础设施和技术布局，并与各行各业携手共同孵化解决方案，充分发挥鲲鹏处理器的高性能、高吞吐、高集成、高能效优势，为政府、金融、运营商、互联网等行业客户提供了基于鲲鹏处理器的数据中心基础设施和服务。 本周六下午以“鲲鹏展翅 云智福田”为主题的鲲鹏技术开放日内容精彩纷呈，现场专家将：全面解读“华为鲲鹏计算云平台解决方案”，从云平台的发展趋势导入，全面分析鲲鹏云平台的技术特点和优势，精炼总结为什么选择鲲鹏云平台的五大理由；细致分享三类应用迁移案例，针对SO库迁移、Maven工程迁移、Python工程迁移，总结一般性迁移思路，包括切入点、分析过程、解决过程；介绍华为云EI如何助力产业智能化升级，帮助用户进一步提升AI开发、数据处理的性价比与服务体验…… 主题演讲环节结束后，主办方还精心安排了互动环节，参会嘉宾们将围绕鲲鹏计算产业、人工智能、大数据等相关话题畅所欲言。本次活动正在火热报名中，感兴趣的小伙伴们赶紧报名吧！更有机会获得精美礼品，精彩不容错过！点击报名链接 【51CTO原创稿件，合作站点转载请注明原文作者和出处为51CTO.com】 【责任编辑： 张洁 TEL：（010）68476606】
2020-12-22
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开发者解读：为什么蚂蚁要用融合计算这种新计算模式？

导读：如今大部分人工智能应用是基于监督学习范式开发的，即模型在线下进行训练，然后部署到服务器上进行线上预测，这样的开发方式在实时响应上存在较大的局限。随着计算和 AI 体系逐步成熟，我们希望机器学习应用能更多地在动态环境下运行、实时响应环境中的变化，这推动了机器学习从传统离线学习逐渐向在线学习演进。相比于传统的离线机器学习，在线学习可以带来更快的模型迭代速度，让模型预测效果更贴真实情况，对于线上的波动更加敏锐。 最近两年，国内各一线互联网厂商分别推出自己的在线学习技术体系及相关架构。蚂蚁金服从 2018 年 7 月开始，基于最新的 Ray 分布式引擎自研了金融级的在线学习系统，与传统在线学习框架相比，在端到端延迟、稳定性、研发效率等方面都有不同程度的提高。 Ray 是伯克利大学 AMPLab 在 2017 年 12 月开源的高性能分布
2019-12-03

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Mario

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

时间: 2026-10-18 大小: 211.28KB 下载: 56次
腾讯云软件源

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为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

时间: 2026-08-21 大小: 1MB 下载: 10次
Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

时间: 2026-09-24 大小: 189MB 下载: 9次
WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

时间: 2025-12-13 大小: 249.54MB 下载: 22次
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