chgpt做框架？ 框架教程？

实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat

部署模型并使用FastAPI启动web服务，处理请求并生成LLM响应。API在端口5001上运行，确保离线推理过程已经完成，无需重复下载模型。借助LangChain增加知识库功能，通过FAiss库构建向量数据库，并利用embedding模型将知识转换为向量形式。导入知识后，将向量数据库集成到代码中，引导LLM考虑背景知识。

要实操构建一个自托管的微调模型LLama38B，利用unsloth、vLLM、FastAPI、Open WebUI，可以按照以下步骤进行： 选择合适的GPU 推荐配置：选择A100 80G PCIe实例，以确保在推理中获得更好的准确性和更高的吞吐量。

一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答

LangChain组件：通过Models、prompts、Indexes、Chains等组件实现大语言模型与外部数据的集成。实战案例：在ModelArts平台上，利用LangChain和ChatGLM3构建本地知识库问答系统，展示从代码运行到功能测试的全过程。总结：基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答系统，需要结合大语言模型与外部数据源，利用LangChain框架的组件实现集成。

受GanymedeNil和AlexZhangji的启发，我们构建了一个全开源模型驱动的本地知识库问答系统，支持ChatGLM-6B和其他模型通过fastchat api接入，包括Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala、RWKV等。默认使用GanymedeNil/text2vec-large-Chinese作为嵌入，并使用ChatGLM-6B作为语言模型。

部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat，我尝试了私有化部署，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。

11个最流行的AI智能体开发框架

1、Metagpt是模仿传统软件公司结构的开源AI智能体框架，使用产品经理、项目经理和工程师角色的智能体协作完成编码任务。它适用于中等难度任务，生成完整项目成本约为2美元的OpenAI API费用。Camel是一个使用独特角色扮演设计的早期多智能体框架，允许多个智能体相互通信和协作。

2、Claude系列（Anthropic）Claude 5 Sonnet：以安全性和可靠性为核心，强调模型的可控性和伦理设计，适用于企业级应用。文心一言（百度，ERNIE Bot）集成知识增强技术，支持中文语境下的深度语义理解，广泛应用于搜索、智能客服、内容生成等场景。

3、TensorFlow：谷歌的开源机器学习框架，强大的计算能力和灵活的模型设计使其成为开发者的首选。PyTorch：以其简洁的API和动态计算图受到研究者和开发者的喜爱，尤其在自然语言处理和计算机视觉领域表现出色。百度PaddlePaddle：百度自主研发的深度学习平台，支持大规模分布式训练和丰富的预训练模型。

4、要全面学习人工智能，以下十个工具是你的首选：TensorFlow谷歌开发的开源框架，以其灵活性、易用性和社区支持见长。支持深度学习模型构建与训练，高级API如Keras简化开发，低级API提供细致控制。适用于计算机视觉、NLP、强化学习等领域，跨平台且支持GPU加速，文档丰富，适合新手和专家。

5、AI智能体软件包括但不限于扣子（Coze）、百度文心智能体平台（AgentBuilder）、腾讯元器、智谱清言、天工SkyAgents、Siri、GOOGLE Assistant、Alexa、Cortana、Bixby等。这些软件各有特点，比如扣子（Coze）是字节跳动推出的一站式AI Bot开发平台，支持无代码生成AI Bot并集成了多种插件。

6、优化人机交互与通信。主要智能体框架包括MetaGPT、Auto-GPT、BabyAGI、Generative Agents：Smallville、HuggingGPT、Camel、XAgent、Agents等。这些框架各有特色，涵盖从编程多智能体框架到通用自主智能体。在AI Agent领域，未来是充满机遇与挑战的，期待AI Agent技术为人类带来更多的创新与便利。