Fennel Bean: LLM (大規模言語モデル) ベースのグループチャットアシスタント

Trae

はじめに

HuixiangDouは大規模言語モデル(LLM)ベースのグループチャットアシスタントであり、3段階の前処理、拒否、応答プロセスを通じてグループチャットのシナリオに対処するように設計されています。情報洪水を引き起こすことなく、ユーザーの質問に答えることができる。HuixiangDouは、WeChatやLarkなどの複数のインスタントメッセンジャーをサポートし、マルチモーダルメッセージを処理することができます。

 

茴香豆:基于LLM(大型语言模型) 的群聊助手

 

 

機能一覧

グループチャットシナリオのためのインテリジェントQ&A

茴香豆:基于LLM(大型语言模型) 的群聊助手

WeChatやLarkなどのインスタントメッセンジャーをサポート

 

茴香豆:基于LLM(大型语言模型) 的群聊助手

 

茴香豆:基于LLM(大型语言模型) 的群聊助手

マルチモーダル情報処理

ウェブ版とアンドロイド版あり

最低2GBのメモリが必要

設定例必要VGAメモリ説明
config-cpu.ini-シリコンクラウドAPIの利用
検索テキストのみ
config-2G.ini2GBopenai API(例:kimi、deepseek、stepfun)の使用
検索テキストのみ
config-multimodal.ini10GBopenaiのAPIでLLMを行う, グラフィック検索
[スタンダード版]config.ini19GB現地配備LLM、ユニモーダル
config-advanced.ini80GBローカルLLM, 意味曖昧性解消, ユニモーダル, ミクロトームユーティリティ

 

トレーニングなしで使用可能

 

複数モデルのアクセスに対応

LLMファイルフォーマット検索方法インスタントメッセージング前処理
  • インターンLM2/インターンLM2.5
  • クウェン/クウェン2
  • フランス語
  • ステップファン
  • キミ
  • ディープシーク
  • GLM (ZHIPU)
  • シリコンクラウド
  • 西アピ
  • pdf
  • 単語
  • 優れている
  • ppt
  • html
  • 切り下げ
  • テキスト
  • ナレッジマップ
  • インターネット検索
  • ソースグラフ
  • グラフィック・ミキシング(マークダウンのみ)
  • 微信
  • ラルク

 

 

ヘルプの使用

ソースコードとドキュメントはGitHubページをご覧ください。
WeChatまたはLarkのグループチャット体験に参加する
BiliBiliとYouTubeのデモビデオをご覧ください!
インストールと設定については、READMEファイルを参照してください。

 

ウェブ版は以下のサイトに掲載されている。オープンエックスラボナレッジベースの作成、ポジティブサンプルとネガティブサンプルの更新、ウェブ検索の有効化、チャットのテスト、Flybook/WeChatグループへの統合が可能です。表示ビリビリ歌で応えるユーチューブ!

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