笔记软件什么时候能完全 AI 化?

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通义千问 2.5 长序列建模和 SQL 能力是通义千问 2.5 在自然语言处理(NLP)和代码理解/生成方面的两个关键特性。

长序列建模
在自然语言处理中,序列建模是指处理一系列连续的数据点(如文本中的单词),其中数据点之间的顺序和上下文关系很重要。对于传统的 NLP 模型来说,处理非常长的文本序列(例如整篇文章或对话历史)可能会有困难,因为它们可能丢失长期依赖关系,或者在计算资源上变得过于昂贵。

通义千问 2.5 通过改进的长序列建模能力,可以更有效地理解和生成长文本,保持上下文连贯性,这对于诸如文章撰写、故事创作、长篇对话系统等场景非常重要。这种能力允许模型在处理大量文本数据时仍然保持对细节的记忆,并做出连贯的响应。

SQL 能力
SQL(Structured Query Language,结构化查询语言)是用于管理关系数据库的标准语言。具备 SQL 能力意味着通义千问 2.5 能够理解、生成和修改 SQL 查询语句。这对于与数据库交互的应用程序特别有用,比如数据分析师可能需要构建复杂的查询来从数据库中提取信息,或者开发人员可能需要帮助调试和优化 SQL 代码。

通义千问 2.5 的 SQL 能力可以用来解释 SQL 语句的意义,帮助生成新的查询,甚至优化现有的 SQL 代码,从而提高查询效率。这对于那些需要频繁与数据库打交道的用户来说是一个非常实用的功能。

结合这两个能力,通义千问 2.5 不仅能够处理复杂的文本理解和生成任务,还能在数据分析和代码相关的工作中提供帮助。

  • 思源笔记

    思源笔记是一款隐私优先的个人知识管理系统,支持完全离线使用,同时也支持端到端加密同步。

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  • 我一开始也是想接入通义的,奈何他的 api 给的不够,还是我发工单催一波,他们才加上一点,不过我还是搞不明白怎么用。

    最后我改接入了百度,虽然百度也好不到哪里,但能跑通。

    目前番茄工具箱,可以指定文档,或者指定文档树,发送给百度千帆。如果启用知识增强,那效果比较好。

    至于你说的长序列上下连贯,这个我还没注意。目前主要是当智能索引用。

    1 回复
  • xnyshu via macOS

    出个插件教程吧。

    1 回复
  • 可以先看看这个:接入百度千帆知识库

    AI 知识库问答 Ctrl+Shift+S

    针对思源文档,进行提问,答案中包含出处的引用。

    基于百度千帆知识库。

    drawing

    drawing

    drawing

    1 打开配置

    drawing

    2 创建密钥

    根据配置中的链接,注册账户,创建密钥,把密钥填入工具箱的配置中。

    drawing

    3 创建知识库

    drawing

    需要先随便上传一个文件,不然不能创建知识库。最后再删除其。全部选项默认。

    drawing

    把 ID 填入工具箱的配置中。

    4 创建应用

    drawing

    1 必须添加刚才创建的知识库。

    2 可以选 文心一言4.0

    3 发布,发布才有 ID

    drawing

    发布得到 ID,把 ID 填入工具箱的配置中。

    5 下载千帆接口转发器

    为什么要这个东西?百度不提供 JS SDK,提供了 Python SDK。

    为了让番茄工具箱,可以访问百度千帆,我用 Python SDK 开发了个转发器。

    方法 1:Windows 用户可以直接下载,编译好的转发器 EXE

    随便放一个地方,双击运行即可,使用默认配置。

    第一次运行,会生成一个 .ini 文件。

    如果需要,可以在 .ini 修改地址与端口,重启生效。

    记得再到番茄工具箱配置也修改。

    到这里已经可以使用了。

    方法 2:Linux, Windows, MAC 可以通过源码安装转发器

    1. 下载源码
    2. 安装跨平台 Powershell
    3. 执行 initProj.ps1
    4. 执行 run.ps1 pro

    如果不用 powershell

    下载源码 或者 git clone https://gitee.com/TokenzQdBN/baidu-qf.git

    cd baidu-qf python -m venv venv venv\Scripts\activate pip install --upgrade appbuilder-sdk flask waitress pyinstaller cd app-builder pip install . cd .. python app.py

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