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大语言模型也只是将用户提供的大规模数据集训练而来，也并非万能的什么都知道，特别是一些小众知识、内部数据或私密的个人数据等，此时ChatGLM3肯定会胡乱回答就是ChatGPT4也不一定能给出满意回答；不少公司、个人都有自己的知识库或日志等此时如有可将这些数据以某种方式挂在大模型上此时在知识库存在

本篇主要内容为介绍ChatGLM3的安装使用，后续才会涉及到使用LangChain实现本地知识库的内容； ChatGLM为智谱与清华大学开源的一个大语言模型，支持多轮对话、内容创作等，ChatGLM3-6B为ChatGLM3系列中门槛相对较低的一个，本地部署提供兼容OpenAI的API；

最近复活了躺在月饼盒子里吃灰已久的树莓派，买了个L298N电机驱动器、买了个车架子，准备搞个小车玩玩；通过树莓派让小车轮子转起来也比较简单简要概述起来分为下面二步： 1. 树莓派发送数据给电机驱动器 2. 电机驱动器驱动电机转动从而带动轮子转动让小车动起来就是这么简单，方法步骤有了，

在Python中使用Numpy创建向量： x = np.array([1, 2, 3, 4]) 创建3 x 3矩阵 B = np.array([[1, 2],[3, 4],[5, 6]]) Shape形状，也可称为维度，表示矩阵中每个维度的具体数值; B.shape 3 x 2 转置行

2025-01-14

AI Agents(智能体)是什么能做什么

使用Langchain与ChatGLM实现本地知识库（二）