langchain_chatchat docker版本
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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第4章 - Python项目实战之网络机器人
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基于Langchain-Chatchat的垂直领域特定场景定制化设计源码
该项目为Langchain-Chatchat开源项目在特定垂直领域的定制化设计源码,包含377个文件,涵盖125个Python脚本、103个Markdown文档、57个图片文件、39个Pickle序列化文件、13个PNG图片、6个文本文件、5个示例文件、4个SVG文件、2个CSV文件和2个JSONL文件,涉及Python、JavaScript、CSS和Shell等多种编程语言。
Langchain-Chatchat项目[代码]
Langchain-Chatchat(原Langchain-ChatGLM)是一个基于Langchain与ChatGLM、Qwen、Llama等语言模型的RAG(检索增强生成)与Agent应用的开源项目。该项目支持离线部署,提供本地知识库问答解决方案,适用于中文场景。项目支持多种开源模型和向量数据库,包括GLM-4-Chat、Qwen2-Instruct等,并可通过Xinference、Ollama等框架接入。功能涵盖LLM对话、知识库对话、搜索引擎对话、文件对话、数据库对话等,并优化了Agent能力。项目提供pip安装、源码部署和Docker部署方式,适合不同开发需求。
LangChain-Chatchat简介[代码]
LangChain-Chatchat是一款基于LangChain框架的中文友好本地知识库问答应用,支持多种主流LLMs(如ChatGLM-2、LLaMA-2)和Embedding模型(如m3e)。该项目提供全流程本地化解决方案,包括文档向量化、向量数据库存储(FAISS/Milvus/PGVector)、问答匹配及大模型整合输出。安装方式灵活,支持镜像部署(AutoDL/Docker)和离线私有部署,硬件兼容性广泛(如RTX3090)。功能涵盖LLM对话、知识库问答及搜索引擎问答,适用于注重数据安全与私域化部署的企业场景。项目采用Apache License,可免费商用。
Langchain-Chatchat项目[源码]
Langchain-Chatchat(原Langchain-ChatGLM)是一个基于Langchain与ChatGLM、Qwen、Llama等语言模型的RAG(检索增强生成)与Agent应用的开源项目。该项目支持离线部署,提供本地知识库问答解决方案,适用于中文场景。项目支持多种主流开源LLM、Embedding模型与向量数据库,并可通过FastAPI或Streamlit进行操作。0.3.x版本新增了Agent功能,优化了ChatGLM3和Qwen的Agent能力,支持多模态图片对话、数据库对话、文生图等功能。项目提供pip安装、源码安装和Docker部署等多种快速上手方式,适合开发者和研究者使用。
PaddleOCR能够将PDF文档和图像转换为结构化、LLM就绪的数据(JSON/Markdown),且具备行业领先的准确率 凭借70k+星标以及Dify、RAGFlow、Cherry Studio等
飞桨多语言OCR工具包(一款实用的超轻量OCR系统,能够识别80余种语言,提供数据标注与合成工具,支持在服务器、移动端、嵌入式及IoT设备上进行训练与部署。) 令人赞叹的基于飞桨的多语言OCR工具包(一款实用的超轻量OCR系统,支持识别80多种语言,提供数据标注与合成工具,适用于服务器、移动端、嵌入式及IoT设备上的训练与部署。)
【Linux系统管理】Ubuntu上Docker部署LangChain-ChatChat:构建与配置AI对话系统
内容概要:本文详细介绍了在Ubuntu系统上利用Docker和Docker Compose部署Ollama和LangChain-ChatChat的方法。首先,更新系统并安装Docker与Docker Compose,确保服务启动并设置为开机自启。接着,构建项目所需目录结构,包括为Ollama和Chatchat分别创建数据存储目录,并在其中定义`docker-compose.yaml`文件来配置两个服务的具体参数,如镜像版本、端口映射、环境变量等。完成配置后,通过命令行启动容器,并进入Chatchat容器内部执行初始化操作,生成必要的配置文件。最后,根据实际需求修改`model_settings.yaml`中的模型设置,并重启Chatchat容器使更改生效。部署完成后,可通过浏览器访问指定端口进行交互测试。 适合人群:对Linux命令行有一定了解,熟悉Docker基本操作,希望快速搭建基于LangChain-ChatChat聊天机器人的开发者或研究人员。 使用场景及目标:①为企业内部构建智能客服系统;②个人开发者用于学习研究大型语言模型的应用;③高校师生开展相关课程教学实验。 阅读建议:由于涉及到较多的命令行操作和文件编辑,在阅读时应特别注意每一步骤的具体指令及其含义,同时建议按照文档顺序逐步实践,遇到问题时可参考官方文档或社区论坛寻求帮助。
Xinference大模型部署[项目代码]
本文详细介绍了Xorbits Inference(Xinference)这一分布式推理框架的功能与使用方法,重点以ChatGLM为例展示了大模型部署的步骤。Xinference支持多种模型推理,包括LLM、Embedding、Rerank等,并兼容多种硬件平台。文章涵盖了Xinference的安装、虚拟环境配置、不同引擎(如vLLM、Llama.cpp、SGLang)的选择与安装,以及本地服务的启动与WebGUI使用。此外,还提供了API接口调用示例、模型部署参数选择、模型管理命令,并推荐了开源项目Langchain-Chatchat。最后,文章提及了Xinference在集群、Docker和Kubernetes环境中的部署方式,为开发者提供了全面的指导。
php实现excel数据导入导出
源码链接: https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在php5.4平台上对PHPExcel-1.8版本进行应用时,仅需使用Classes目录中的文件,并将文件名更改为phpexcel 1。接着,需创建一个mysql数据库,并将excel_demo.sql文件导入至该数据库,同时确保数据库采用utf-8编码格式。其次,在导入数据时,应遵循xls/demo.xls的文件格式规范,并且确保在linux系统中的xls目录具备相应的读写权限。此外,系统默认只包含一条数据记录,因此导出操作至少应包含一条数据。再者,若数据总量不超过5万条,则无需进行数据分割处理。然而,该程序并未对文件大小及文件类型进行检测和判断。另外,该工具支持 xls 和 xlsx 文件的导入与导出,但并不支持csv文件格式。最后,若在上传文件之前该文件已损坏,程序将能够识别并作出相应处理。
论文复现带有攻击角约束的大机动目标协同攻击制导律(Simulink仿真、Matlab代码实现)
内容概要:本文档围绕“带有攻击角约束的大机动目标协同攻击制导律”这一课题,提供基于Simulink仿真环境与Matlab编程语言实现的科研论文复现资源。核心内容聚焦于针对高速、大机动目标实施多武器协同攻击的先进制导策略研究,重点实现了超扭滑模控制(STSMC)、快速终端滑模控制(FTSMC)等非线性控制算法,并探讨了其在满足特定攻击角度约束条件下的协同作战能力。资源不仅包含完整的仿真模型与代码,还延伸至高阶滑模、磁链无感观测电机控制等多个相关技术领域,为研究者提供了一套系统性的控制系统设计与仿真验证工具。; 适合人群:具备一定编程基础,熟悉Matlab/Simulink软件操作,对现代控制理论,尤其是滑模控制、非线性控制及多智能体协同控制有浓厚兴趣的研究生或研发人员。; 使用场景及目标:① 帮助研究人员深入理解并复现带有攻击角约束的三维多弹协同攻击制导律,通过提供的Simulink仿真模型和Matlab代码进行算法验证与性能测试;② 为探索超扭滑模(STSMC)、快速终端滑模(FTSMC)等先进控制策略在高速机动目标拦截、精确打击等实际工程问题中的应用潜力,提供可靠的仿真平台和技术参考。; 阅读建议:读者应首先熟练掌握Matlab/Simulink的基本操作,然后循序渐进地学习文档中由简至繁的控制算法和仿真模型。建议从单一制导律入手,再逐步过渡到复杂的多弹协同场景,鼓励结合自身研究方向,对现有模型进行修改和优化,以开展更具创新性的研究工作。
光伏储能虚拟同步发电机VSG并网仿真模型(Similink仿真实现)
内容概要:本文详细介绍了光伏储能虚拟同步发电机(VSG)并网仿真模型的Simulink实现方法,重点研究了VSG在并网过程中的动态特性与控制策略。该模型将光伏发电与储能系统相结合,通过虚拟同步发电机技术赋予新能源系统类似传统同步发电机的惯量和阻尼特性,有效提升了电网的稳定性与电能质量。研究涵盖了VSG的自适应惯量阻尼控制、根轨迹分析、调节系数对比等关键技术,并支持多时间尺度调度与需求侧响应策略的联合仿真。资源包含完整的Matlab代码与Simulink模型,便于用户复现、验证与进一步拓展研究。 适合人群:具备电力系统、自动控制或新能源发电等相关基础知识的研究生、科研人员及从事新能源并网技术开发的工程技术人员。 使用场景及目标:①用于科研工作中复现VSG控制策略并开展创新性研究;②作为高校教学案例帮助学生深入理解虚拟同步机的工作原理与并网控制技术;③支撑高比例新能源接入的微电网、智能电网系统的仿真建模、优化设计与稳定性分析。 阅读建议:建议读者结合提供的完整资源目录与网盘资料,按照文档结构循序渐进地学习,重点关注模型搭建的关键环节与代码实现逻辑,动手运行仿真以深入掌握VSG的动态响应特性、参数整定方法及其在复杂电网环境中的适应性表现。
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高速通信PCIe 3.0物理层实现挑战:8GT/s速率下发射机与接收机均衡架构设计
内容概要:本文深入探讨了PCI Express 3.0物理层(PHY)在8GT/s高速传输下的实现挑战。重点分析了发射机(TX)和接收机(RX)的设计难点,包括3-tap FIR滤波器引入的预加重与去加重技术、自适应均衡、联合收发端调节机制,以及线性均衡器与决策反馈均衡器(DFE)的架构选择与优化。文章还讨论了PCS层面临的性能导向架构问题,并展示了基于40nm工艺的实际硅片测试结果,验证了关键技术的有效性。此外,文档强调了在不改变信道条件的前提下实现向后兼容性和多速率支持所带来的复杂模拟电路设计挑战。; 适合人群:从事高速接口电路设计、具有数字/模拟
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MATLAB 应用设计器 基于设计器的模拟器,用于模拟地下电缆接地故障导致土壤中的电场、势和电流流动。.zip
1.版本:matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象:计算机,电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
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打开链接下载源码: https://pan.quark.cn/s/1507032db99a Opencore for Sony Vaio SVS13A1S9ES updated for Big Sur with BCM94352HMB wifi support and Brightness control (AppleBacklightFixup.kext) Specifications Sony Vaio SVS13A1S9ES 13.3″ CPU i7-3520M @ 2.90GHz Ivy Bridge Mem 6GB Display 1600×900 Graphics card Intel HD Graphics 4000 Ethernet card Realtek RTL8168E-VL/8111E-VL PCI Express Gigabit Ethernet WiFi/BT card Azurewave AW-CE123H half mini PCIe card Background Everything was working fine until I tried to upgrade from Catalina 10.15.7 to Big Sur 11.1 (20C69), which is the highest version of macOS this type of CPU (Ivy Bridge) supports. The other thing is that while Bluetooth works fine (WiFi/BT combo half mini card), wifi does not work and the sy...
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