1.基于中文金融知识的智能智 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学
2.利用阿里通义千问和Semantic Kernel，10分钟搭建大模型知识助手！问答问答
3.谁有类似“爱问知识人”这样问答系统的系统系统ASP源码？
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5.问答系统OASK问答系统
基于中文金融知识的 LLaMA 系微调模型的智能问答系统：LLaMA大模型训练微调推理等详细教学
基于 LLaMA 系基模型经过中文金融知识指令精调的微调模型，旨在提升金融领域问答效果。源码源码用通过整合中文金融公开问答数据与爬取的智能智金融问答数据，构建指令数据集，问答问答c 单元测试源码并在此基础上对 LLaMA 系模型进行指令微调。系统系统使用 GPT3.5/4.0 API 和中文金融知识图谱、源码源码用CFLEB 金融数据集等扩充数据集，智能智确保高质量训练。问答问答
安装环境时，系统系统建议使用 Python 3.9 以上版本，源码源码用同时通过 lfs 方便本地下载 LLaMa 大模型。智能智下载 LLaMA 模型时，问答问答注意选择分类为“中文金融问答微调模型”，系统系统并根据模型的不同版本和参数调整训练数据、训练序列长度等参数。
进行单模型推理和多模型对比，通过运行 infer 脚本，使用 ./instruction_data/infer.json 提供的测试用例或自定义数据集进行验证。构建数据集时，集成公开和爬取的中文金融领域问答数据，覆盖保险、理财、股票、同城援助交友源码基金、贷款、信用卡、社保等业务场景，优化数据质量和丰富性。
在微调 Finetune 阶段，按照 ./instruction_data/fin_data.json 的格式构建自定义数据集，运行 finetune 脚本进行微调。训练细节包括计算资源需求，推荐使用 A-SXM-GB 显卡，训练总轮次为 轮。根据显存大小调整 batch_size，预计 / 显卡（GB 显存）以上显卡可以较好支持。
在提示词模板构建模块中，包含用于 LoRA 微调 LLaMa 模型的提示模板样式，通过 JSON 文件描述模板，确保模板灵活适用于不同任务需求。现有模板包括 alpaca.json、alpaca_legacy 和 alpaca_short 等，提供通用和特定任务的提示词选择。
提示构建模块是 Prompter 类，作为模板管理器，用于构建和调整提示词以适应不同模型微调需求。项目源代码和更多优质内容可访问指定链接或关注公号“汀丶人工智能”获取资源和文章。mtk源码哪里下载
利用阿里通义千问和Semantic Kernel，分钟搭建大模型知识助手！
在当今信息化社会中，构建智能知识助手以提升工作效率与用户体验成为众多企业和开发者的重要目标。本文将带领您利用阿里通义千问与Semantic Kernel技术，仅用分钟快速搭建一款大模型知识助手，实现知识文档的高效问答与智能化分析。
首先，让我们了解一下通义千问。作为阿里自主研发的超大规模语言模型，通义千问已开源多款大语言模型，包括Qwen-B、Qwen-1.8B与Qwen-Audio，涵盖参数量从亿至亿不等的模型，以及视觉理解与音频理解的多模态模型，为开发者提供强大的语言处理能力。
而Semantic Kernel是由微软推出的开源项目，旨在简化大型语言模型与应用程序的集成，提升开发者构建智能应用的效率。通过集成Semantic Kernel，我们可以将通义千问的能力融入到各类应用中，打造具有深度学习与智能决策能力的助手。
接下来，我们将分步骤介绍如何搭建通义千问知识助手。matlab tcpip函数源码
### 1. 部署环境与准备
为了顺利运行通义千问，您需要准备以下环境与资源：
- Python 3.8或更高版本
- Pytorch 1.或更高版本，推荐使用2.0及以上版本
- 对于GPU用户，建议使用CUDA .4或更高版本
- 服务器推荐使用Linux系统，内存至少GB，GPU用户则建议至少GB显存
确保安装了满足以上条件的开发环境，将有助于后续步骤的顺利进行。
### 2. 下载与安装通义千问源码
下载通义千问源码后，您将发现其中包含基于FastAPI模仿OpenAI接口的源码文件，如openai_api.py。在下载的目录中执行安装命令，以确保所有依赖库得到正确安装。
### 3. 安装FastAPI依赖
进入源码目录后，执行相应命令，安装FastAPI相关依赖，为通义千问提供运行所需的软件环境。
### 4. 启动FastAPI
通过执行启动命令，FastAPI服务将被激活，您可以访问.0.0.1:查看API文档，完成通义千问的基础部署。
### 5. 集成Semantic Kernel
在集成Semantic Kernel的过程中，首先创建一个控制台项目并安装必要的依赖库。接着，通过添加通义千问扩展，php 网站后台源码将通义千问的能力无缝融入Semantic Kernel中，实现知识助手的初步构建。
### 6. 测试与优化
完成集成后，进行功能测试，确保知识助手能正确响应用户提问并提供准确答案。根据测试结果进行必要的调整与优化，以提升问答系统的准确性和用户体验。
### 7. 项目与贡献
本文所介绍的项目已经开源，您可以访问GitHub地址：github.com/bianchengleq...，探索更多细节与代码实现。欢迎各位开发者加入，共同优化与拓展知识助手的功能与应用场景。
通过本文的介绍与实践，您已学会如何利用阿里通义千问与Semantic Kernel在短时间内构建一款功能强大的大模型知识助手。在日后的应用中，不断优化与创新，将为用户提供更智能、更高效的知识获取与利用体验。
谁有类似“爱问知识人”这样问答系统的ASP源码？
寻找类似“爱问知识人”问答系统的ASP源码并非易事。不过，对于熟悉ASP的开发者而言，一种替代方案是通过修改留言簿程序实现。
值得注意的是，尽管留言簿可作为基础框架，但要将其改造成功能完善的问答系统，需要对代码进行大量修改与优化。这包括但不限于问题分类、用户权限管理、实时更新问答内容等功能。
同时，考虑到“爱问知识人”这类问答系统的高访问量，普通服务器的处理能力可能难以支撑。因此，在开发过程中，性能优化与服务器负载均衡策略的制定尤为重要。
总的来说，尽管直接获取类似“爱问知识人”的ASP源码较为困难，但通过技术改造现有程序和优化服务器配置，可以实现类似功能的问答系统。
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石家庄晟讯网络科技有限公司推出的答题小程序系统，是一款针对个人、企业及教育机构的综合答题平台。系统采用JAVA多层架构与MYSQL数据库，确保数据安全与高效传输。以下是系统的主要特点与功能： 海量数据与完整题型库 系统内置多个题型分类，拥有多条知识点数据，提供详细配置参数，支持实时更新，满足用户多样化的学习需求。 全新UI设计与强大后台功能 前端采用HTML+DIV+CSS手工布局，兼容主流浏览器，提供全新UI设计，带来全新体验。后台功能强大，界面简洁，易于操作，上手快速。 专业部署与优化 系统支持集群服务器部署，实现LVS负载均衡与分布式CDN加速，确保稳定运行。优化全站SEO，轻松提升搜索引擎排名，提供全国分站功能，便于扩展业务。 智能推荐与数据分析 系统具备智能推荐功能，根据用户习惯喜好，自动匹配相关内容。数据统计分析系统帮助用户了解营销效果，为后续推广提供参考依据。 丰富功能与应用市场 系统包含每日签到、排位赛、好友PK、每日答题、大奖赛、群比赛等多种模式，以及道具商店等特色功能。应用市场支持新模块发布，满足用户个性化需求。 《晟讯答题小程序系统》适用于各类用户，旨在寓教于乐，通过游戏化学习方式，让用户在娱乐中提升知识水平。问答系统OASK问答系统
问答系统OASK问答系统是功能最为强大且深受用户喜爱的问答系统。自推出以来，就受到了广泛欢迎，历经三年的用户实践，其在功能、性能、安全性以及灵活性方面都处于领先地位，已经成为各类网站建立在线问答系统的首选软件。 其强大之处在于，除了基本的问答功能外，还提供了广告管理、用户整合、问答采集、JS调用、RSS订阅、积分兑换与在线支付、共享资料、手机WAP访问、视频音频问答等丰富功能，大大简化了网站建设流程。同时，它提供了多样化的应用逻辑，能够满足各种需求，极大地提高了用户满意度。 在易用性方面，OASK问答系统提供了未加密的ASP源代码，无需安装任何组件，就能实现强大的管理后台，使安装、管理、使用和修改变得更加容易。此外，系统对安全进行了全面严格检查，确保了无安全漏洞和垃圾群发，使用更加可靠。 在效率方面，从数据库设计到代码编写，OASK问答系统都力求效率最大化，确保程序访问快速。售后服务方面，提供持续的升级和优质的售后服务，让用户在后续使用过程中更加放心。同时，程序还提供了网页关键词和描述的智能设置、内链、网站地图生成、静态、伪静态等功能，能更快更全面地被搜索引擎收录。 在美观性方面，OASK问答系统采用了模板与程序分离的设计，提供了一种可在Dreamwearver等软件中进行可视化编辑的纯网页模板，用户可以轻松修改网站样式，并提供了多套模板供用户选择。扩展资料
问答系统(Question Answering System, QA)是信息检索系统的一种高级形式。它能用准确、简洁的自然语言回答用户用自然语言提出的问题。其研究兴起的主要原因是人们对快速、准确地获取信息的需求。问答系统是目前人工智能和自然语言处理领域中一个倍受关注并具有广泛发展前景的研究方向。