ChatGPT Next Web LangChain 一键免费部署你的跨平台私人 ChatGPT 应用, 支持 GPT3, GPT4 & Gemini Pro 模型。(基于 LangChain 实现插件功能) 网页版//Discord/ QQ群:763467624 Warning 本项目插件功能基于OpenAI API 函数调用功能实现,转发 GitHub Copilot 接口或类似实现的模拟接口并不能正常调用插件功能!
docker run -d -p 3000:3000 \ -e OPENAI_API_KEY="sk-xxxx" \ -e CODE="页面访问密码" \ gosuto/chatgpt-next-web-langchain 你也可以指定 proxy: docker run -d -p 3000:3000 \ -e OPENAI_API_KEY="sk-xxxx" \ -e CODE="页面访问密码" \ --net=host \ -e PROXY_URL="http://127.0...
Langchain + Docker + Neo4j + Ollama. Contribute to chatchatgpt/genai-stack development by creating an account on GitHub.
class ChatGPTLLM(BaseChatModel): streaming: bool = False model_name: str = "gpt-3.5-turbo" temperature: float = 0.7 verbose: bool = False chatgpt: Computed[ChatGPT] @computed('chatgpt') def set_chatgpt(**kwargs): return klass def __init__(self, **kwargs): super().__init__(...
我执行的代码示例地址(安装依赖配置三个参数即可执行): https://github.com/aehyok/ak47-gpt 这是我新建的ChatGPT微信群,目前没人,欢迎有兴趣的兄弟们一起学习研究分析。 https://weixin.qq.com/g/AQYAAO1Gi8ml-utaGeCQLiOPZ_m7S3DFJ0JCRJ2S-0eyiWnVhuGvifG-bO6v04MZ (二维码自动识别)...
Contribute to Sahanduiuc/Langchain_Chatgpt_Robot_trading development by creating an account on GitHub.
Dynamic ChatGPT Prompting: Simple Terraform templates to create highly presonalized ChatBots. Program and skin your own custom chat apps in minutes. Function Calling: OpenAI's most advanced integration feature to date. OpenAI API Function Calling is a feature that enables developers to integrate thei...
上周有专门介绍过《使用 LangChain、Pinecone 和 LLM(如 GPT-4 和 ChatGPT)构建基于文档的问答系统》,今天将继续基于前面的内容基础上,使用Streamlit构建一个交互式的聊天机器人(通过本地知识库回答)。 在数字通信时代,聊天机器人已经成为了企业、组织和用户的强大工具。从处理客户服务咨询到提供交互式体验,这些由人...
docker run -d -p 3000:3000 \ -e OPENAI_API_KEY="sk-xxxx" \ -e CODE="页面访问密码" \ --net=host \ -e PROXY_URL="http://127.0.0.1:7890" \ gosuto/chatgpt-next-web-langchain 如果你的本地代理需要账号密码,可以使用: -e PROXY_URL="http://127.0.0.1:7890 user password" 如果你需...
好消息是,有一个名为GPT Index的开源库,由 Jerry Liu 创建,使用起来非常容易。github地址为:https://github.com/jerryjliu/llama_index 以下便是它的工作原理: 创建文本块索引 找到最相关的文本块 使用相关的文本块向 GPT-3 提问 这个库为我们完成了所有繁重的工作,我们只需要编写几行代码。让我们开始吧!