Chat with RTX 是基于开源项目进行二次开发整合，自身也是开源的，底层用的模型是开源的Llama和Mistral，前端框架应该是Gradio（启动以后是一个常驻终端+网页端），RAG 用的 NVIDIA 自己开源的trt-llm-rag-windows，所以如果一定要类比的话，这个项目并不算一个完整的 Chat 产品，而是有
这两个模型比较老旧了,对中文支持也不好,因此对中国用户来说,意义不是很大。 而且由于架构不同,还不能直接用开源模型,需要另外转换一下量化;如果需要使用中文比较强的模型,需要英伟达后期改造或者由开源社区提供第三方支持。 其实,chat with RTX这套玩意早就在GitHub开源。它的另一个名字是 trt-llm-rag-windows。
据悉，Chat with RTX 默认使用人工智能初创公司 Mistral 的开源模型，但也支持其他基于文本的模型，包括 Meta 的 Llama 2。它会利用 RTX GPU 上的 Nvidia Tensor core 来加快查询速度。Nvidia 警告说，下载所有必要文件会占用相当大的存储空间 ——50GB 到 100GB，具体取决于所选模型。Tom Warren 表示，他的电脑...
Chat With RTX在聊天内容上没有太多限制,用户可以自由选择两款开源LLM(Mistral和Llama 2)来支持其功能。一个显著的优点是,Chat With RTX可以根据本地文件和在线视频回答问题,而且速度极快。 用户可以上传各种文件类型,如txt、pdf、doc/docx和xml,从而获得准确的答案。这种本地运行的机制不仅提高了响应速度,还增加了...
首先，值得一提的是，Chat With RTX并非是英伟达自己搞了个大语言模型（LLM）。它背后所依靠的仍是两款开源LLM，即Mistral和Llama 2，用户在运行的时候可以根据喜好自行选择。Pick完LLM之后，就可以在Chat With RTX中上传本地文件。支持的文件类型包括txt，.pdf，.doc/.docx和.xml。然后就可以开始提问了，例如：S...
Chat with RTX接入了开源的LLM，支持txt、pdf、doc、docx、xml等本地文件类型，只需要给出文件夹路径，...
NVIDIA推出Chat With RTX 本地部署版本ChatGPT NVIDIA近日推出了Chat With RTX，这个应用相当于本地部署的ChatGPT，由GPU提供算力支持。要求的话，需要至少8GB显存的RTX 30或40系列显卡。尽管Chat With RTX并非英伟达自己研发的大语言模型（LLM），但它背后所依靠的Mistral和Llama 2两款开源LLM却颇具实力。用户可以根据...
这次真的是改头换面,因为名字已经从Chat With RTX变成了ChatRTX,更加简洁,页面也更新了,彷佛之前的名字从来没出现过一样。 什么是ChatRTX 可能新朋友还不知道ChatRTX是什么。 ChatRTX是NVIDIA推出的一款基于GPT(Generative Pre-trained Transformer)的聊天机器人示范程序,它结合了检索增强生成(Retrieval-Augmented Genera...
ChatWith RTX还支持用户输入视频网站YouTube播放列表的URL，使应用程序自动转录视频的内容，以进行查询，进一步丰富了对话体验。相信后续也会进一步支持国内视频网站的使用。此外，对于开发者而言，ChatWith RTX是在GitHub上的TensorRT-LLMRAG 开发者参考项目基础上构建的。开发者可以从这个参考项目中获得灵感，打造和部署...