1.Դ?源码?gpt
2.自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT
3.AI Code Translator 编程语言自动转换工具源码分析
4.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
5.openai开源了什么
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深入分析Dify源码：大模型调用异常定位
在使用Dify服务与Xinference的THUDM/glm-4-9b-chat模型部署时，遇到了知识库检索节点执行时报错大模型GPT3.5不存在的源码问题。异常出乎意料，源码因为没有额外信息可供进一步定位。源码 通过源码和服务API调用链路的源码分析，我们发现问题的源码proteus编辑源码关键在于知识库检索的实现。该功能在api/core/rag/datasource/retrieval_service.py中，源码其中混合检索由向量检索和全文检索组成。源码我们关注了关键词检索、源码向量检索和全文检索这三个基础检索方式：关键词检索：仅使用jieba进行关键词提取，源码无大模型介入。源码
向量检索：通过向量库直接搜索，源码如Milvus，源码无大模型调用。源码
全文检索：使用BM，源码大部分向量库不支持，实际操作中返回空列表。
问题出现在知识库检索节点的多知识库召回判断中，N选1召回模式会调用大模型以决定知识库。在配置环节，前端HTTP请求显示配置错误，使用了不存在的GPT3.5模型。 经测试，手工创建的源码网作用知识库检索节点使用了正确的glm-4-9b-chat模型，问题出在默认模板的配置上，即N选1召回模式默认选择了GPT3.5。本地部署时，如果没有配置相应模型，会导致错误出现。 总结来说，解决方法是修改默认模板，将知识库检索的默认模式改为多路召回，这样可以避免新手在本地部署时遇到困扰。建议Dify官方在模板中改进这一设置，以简化用户部署流程。自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT
探索自动 GPT 的世界，你准备好了吗？这个教程将带你深入理解如何设置和运用这个强大的人工智能工具。无论你的专业背景，本教程将确保你掌握Auto-GPT，以及它与生成模型的协作原理。它们就像艺术大师和画布，共同创造人工智能的奇迹。
Auto-GPT的核心价值在于其文本生成和翻译的强大能力，基于生成预训练Transformer（GPT）技术。生成模型就像一个创意无限的艺术家，能根据已有的数据创作出新内容。设置Auto-GPT就像组装拼图，汽车定位源码首先，从GitHub等平台获取预训练的GPT模型，然后根据你的需求微调参数，个性化为你的任务服务。
要实际操作，你需要Python环境，从GitHub获取Auto-GPT源代码。接着，设置API密钥，包括从OpenAI获取的个人密钥和Pinecone等矢量数据库的访问权限。确保妥善保管这些敏感信息，因为它们将决定Auto-GPT的性能。通过一系列命令，你可以激活Auto-GPT与这些服务的连接，使其成为你业务中的得力助手。
最后，体验Auto-GPT的语音功能，通过ElevenLabs创建API密钥并将其配置在.env文件中。同样，如果你想要生成图像，设置DALL-E并调整图像大小，一切准备就绪，只需在终端中运行命令，ollybone插件源码人工智能的未来就在你的掌握中。
AI Code Translator 编程语言自动转换工具源码分析
近期，关注到开源库 PuerTS 提及“Lua到TS的AI转写”。基于此，我探究了一款基于GPT的代码翻译工具——“AI Code Translator”。此工具能将一种编程语言自动转换为另一种语言。PuerTS提及的“AI转写”可能采用了相似原理。本文将深入分析“AI Code Translator”中“转写”部分的实现。
项目地址：未提供
项目截图：未提供
尝试使用在线工具 aicodeconvert.com/ 将一段TS代码转为Lua。实际体验中，AI转换的Lua代码保留了TS代码的含义、结构和写法，但需要开发者补充一些在目标语言中不存在的类型或函数，例如Lua的class。此外，名称保持与源代码一致，但如果源代码中使用特定库或框架，转换后的代码同样使用该库，但目标语言可能并未提供相应版本，需要开发者自行实现或先用AI转写源库。
分析工具的前端使用next.js编写，核心功能在Index.ts文件中，包含createPrompt和OpenAIStream两个关键方法。股评指标源码createPrompt负责构造AI翻译所需的提示词，OpenAIStream则封装了与OpenAI API的交互。createPrompt方法根据输入语言、输出语言以及代码内容构建提示词，旨在让AI理解翻译任务并生成目标代码。
创建提示词的方法分为三个主要分支，分别针对自然语言输入、自然语言输出以及具体编程语言的输入和输出情况。在构建提示词时，采用身份说明、任务描述、举例、具体文本填充和输出格式续写等步骤，旨在引导AI完成代码翻译。
对于大工程的转写，建议采用以下改进策略：分析代码依赖关系，优先转写底层代码；分段处理代码，避免超过AI处理的token长度限制；对AI生成的代码进行人工检查和测试，提升代码质量。这些技巧可帮助开发者更高效地利用AI转写工具。
总结，AI转写工具“AI Code Translator”通过简单的提示词构造实现代码自动转换。虽然适用于小型代码段，但对于大工程的转写还需结合人工辅助，以提高效率和代码质量。此外，若目标是学习和开发网络游戏，特别是手机游戏或游戏行业相关工作，推荐阅读《Unity3D网络游戏实战（第2版）》，本书由作者总结多年经验编写，提供实用的教程和知识，非常适合这一领域的需求。
听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)
在 Kubernetes（K8s）的cmd目录中，包含了一系列命令行入口文件或二进制文件，它们主要负责启动、管理和操控Kubernetes相关组件或工具。这些文件各司其职，如：
1. **check_cli_conventions.go**: 该文件作用于检查CLI约定的规范性，确保命令行工具的一致性和易用性。它提供函数逐项验证命令行工具的帮助文本、标志名称、标志使用、输出格式等，输出检查结果并提供改进意见。
2. **cloud_controller_manager**: 这是启动Cloud Controller Manager的入口文件。Cloud Controller Manager是Kubernetes控制器之一，负责管理和调度与云平台相关的资源，包括负载均衡、存储卷和云硬盘等。
3. **kube_controller_manager**: 定义了NodeIPAMControllerOptions结构体，用于配置和管理Kubernetes集群中的Node IPAM（IP地址管理）控制器。此文件包含配置选项、添加选项的函数、应用配置的函数以及验证配置合法性的函数。
4. **providers.go**: 用于定义和管理云提供商的资源。与底层云提供商进行交互，转换资源对象并执行操作，确保Kubernetes集群与云提供商之间的一致性和集成。
5. **dependencycheck**: 用于检查项目依赖关系和版本冲突，确保依赖关系的正确性和没有版本冲突。
6. **fieldnamedocs_check**: 检查Kubernetes代码库中的字段名称和文档是否符合规范，确保代码的规范性和文档的准确性。
7. **gendocs**: 生成Kubernetes命令行工具kubectl的文档，提供命令的用法说明、示例、参数解释等信息，方便用户查阅和使用。
8. **genkubedocs**: 生成用于文档生成的Kubernetes API文档，遍历API组生成相应的API文档。
9. **genman**: 用于生成Kubernetes命令的man手册页面，提供命令的说明、示例和参数等信息。
. **genswaggertypedocs**: 生成Kubernetes API的Swagger类型文档，提供API的详细描述和示例。
. **genutils**: 提供代码生成任务所需的通用工具函数，帮助在代码生成过程中创建目录和文件。
. **genyaml**: 为kubectl命令生成YAML配置文件，方便用户定义Kubernetes资源。
. **importverifier**: 检查代码中的导入依赖，并验证其是否符合项目中的导入规则。
. **kube_apiserver**: 实现kube-apiserver二进制文件的入口点，负责初始化和启动关键逻辑。
. **aggregator**: 为聚合API提供支持，允许用户将自定义API服务注册到Kubernetes API服务器中，实现与核心API服务的集成。
这些文件共同构建了Kubernetes命令行界面的底层逻辑，使得Kubernetes的管理与操作变得更加高效和灵活。
openai开源了什么
OpenAI开源了多个重要的项目和工具。
首先，OpenAI开源了其核心的深度学习模型，如GPT系列。GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer架构的预训练语言模型，能够生成高质量的自然语言文本。OpenAI通过开源GPT系列模型，使得开发者能够轻松地在自己的应用中使用这些强大的语言模型，从而推动了自然语言处理领域的发展。例如，开发者可以利用GPT模型来构建智能聊天机器人，提供更为自然和智能的对话体验。
其次，OpenAI还开源了其用于模型训练和推理的工具和库。这些工具和库为开发者提供了丰富的功能和灵活性，使他们能够高效地训练自己的深度学习模型，并将其应用于各种实际场景中。例如，OpenAI提供了易于使用的API，开发者可以通过这些API轻松调用OpenAI的模型进行推理，从而加快了应用开发的进程。
最后，OpenAI还致力于开源文化和社区的建设。他们不仅公开了模型的源代码和训练数据，还积极与社区分享技术进展、研究方法和最佳实践。这种开源精神极大地促进了人工智能领域的知识共享和技术创新。通过开源，OpenAI为全球的研究者、开发者和创新者搭建了一个共同进步的平台，推动了人工智能技术的快速发展和广泛应用。
总的来说，OpenAI通过开源其核心模型、工具库以及积极参与开源社区建设，极大地推动了人工智能领域的发展和进步。这些开源项目不仅为开发者提供了强大的技术支持，还为全球范围内的研究和创新活动注入了强大的动力。随着OpenAI在开源方面的不断努力，我们有理由相信，未来的人工智能技术将更加先进、开放和普惠。
