1.gpt既不开源,运营源营g意思又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?
2.chtagpt代码开源是啥意思？
3.深入 Dify 源码，定位知识库检索的码运大模型调用异常
4.Auto-GPT 完全体，全部功能（联网、运营源营g意思文本、码运语音、运营源营g意思图像）安装教程
5.自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT
6.听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)

gpt既不开源,又不允许蒸馏,跟openai这个名字还相符吗?

       ChatGPT 的流行引发了对开源的热烈讨论。一些人认为，运营源营g意思只要OpenAI 开放源代码，码运全球就能迅速获得ChatGPT。运营源营g意思然而，码运这实际上是运营源营g意思一种误解。开源是码运指公开源代码，过去我们常将其理解为免费获取软件项目的运营源营g意思原始代码，例如 Linux 操作系统。码运拿到 Linux 源码后，运营源营g意思理论上可以在本地编译相同的系统内核。但实际上，编译过程可能会因编译方法的不同而产生差异，这通常会使人们误解开源的力量，以为开源能带来广泛且快速的普及。然而，大语言模型的开源概念与此完全不同。

       如果 OpenAI 真的开放了GPT-4的源代码，那也只是其中的一部分。大语言模型的开源实际上涉及三个主要对象：源码、算法以及数据。算法的核心部分包括模型结构和训练方法，这通常是开源的。然而，要实现与 ChatGPT 类似的模型，还需要高算力和大数据。算法、算力和数据是人工智能时代的三大要素，缺一不可。仅拿到源码并不意味着能构建出类似 ChatGPT 的模型。

       高算力是一个关键门槛，但并不是所有企业都能跨越。然而，stm32云台源码数据的获取和质量则是另一个巨大的挑战。数据对于人工智能的重要性无需赘言，无论是人工智能时代还是人工智障时代，数据的规模和质量都是影响模型表现的关键因素。数据标注需要投入大量的人力、财力和时间，这使得数据集的建设成为一项艰巨的任务。即使是财力雄厚的企业如 OpenAI，也会在数据标注上寻求成本效益。

       开源意味着共享和协作，它对人工智能的快速发展起到了重要作用。学术论文通常是研究成果的一部分，许多作者选择免费公开论文，为研究社区提供了宝贵的知识资源。源码并非必需，有些研究者仅发布论文而不提供源码，可能出于对成果的保护、对源码质量的担忧，或是担心复现效果的问题。大公司和机构在使用开源模型时更为谨慎，他们可能出于社会责任、安全伦理等考虑，选择仅公开模型而不公开所有细节。

       就开源数据集而言，其重要性往往被忽视。中文大语言模型面临多种需求，开源数据集的建设是推动这一领域发展的关键。虽然存在诸多挑战，但已有项目开始致力于开源数据集的建设，这些努力如同星星之火，正逐渐点亮中文大语言模型发展的道路。

chtagpt代码开源是啥意思？

       "开源"的意思是代码的源代码是公开的，可以被任何人自由地访问、使用、修改和分发。这意味着，如果 ChatGPT 是趋势线黑马出现指标源码开源的，任何人都可以访问其代码，并对其进行修改和创建自己的版本。

       开源代码的好处是可以更方便地进行审核、调试和改进，也有助于社区的发展和创新。

       不过，开源代码也可能带来一些安全和隐私问题，因为任何人都可以看到代码，所以开源代码需要更高的审查和保密要求。

       关于 ChatGPT 具体是否开源，需要询问 OpenAI 公司。

深入 Dify 源码，定位知识库检索的大模型调用异常

       深入分析Dify源码：大模型调用异常定位

       在使用Dify服务与Xinference的THUDM/glm-4-9b-chat模型部署时，遇到了知识库检索节点执行时报错大模型GPT3.5不存在的问题。异常出乎意料，因为没有额外信息可供进一步定位。

       通过源码和服务API调用链路的分析，我们发现问题的关键在于知识库检索的实现。该功能在api/core/rag/datasource/retrieval_service.py中，其中混合检索由向量检索和全文检索组成。我们关注了关键词检索、向量检索和全文检索这三个基础检索方式：

       关键词检索：仅使用jieba进行关键词提取，无大模型介入。

       向量检索：通过向量库直接搜索，如Milvus，无大模型调用。

       全文检索：使用BM，大部分向量库不支持，实际操作中返回空列表。

       问题出现在知识库检索节点的多知识库召回判断中，N选1召回模式会调用大模型以决定知识库。在配置环节，前端HTTP请求显示配置错误，使用了不存在的GPT3.5模型。

       经测试，手工创建的知识库检索节点使用了正确的glm-4-9b-chat模型，问题出在默认模板的专治程序员源码解析配置上，即N选1召回模式默认选择了GPT3.5。本地部署时，如果没有配置相应模型，会导致错误出现。

       总结来说，解决方法是修改默认模板，将知识库检索的默认模式改为多路召回，这样可以避免新手在本地部署时遇到困扰。建议Dify官方在模板中改进这一设置，以简化用户部署流程。

Auto-GPT 完全体，全部功能（联网、文本、语音、图像）安装教程

       Auto-GPT 是一种新型 GPT 框架，具备自主迭代、联网查询、自我提示等功能。它能在第一轮对话中接收需求后，自主分解任务并完成，无需人工干预。未来，Auto-GPT 将能调用更多工具和插件，甚至桌面应用，从而极大解放人力。本教程将指导新手如何安装 Auto-GPT 的全部功能。

       一、安装环境

       1. Git 和 Anaconda（Python）安装

       （1）如果已安装 Python，可跳过此步骤。

       （2）安装 Git：访问 git-scm.com/download/wi...

       （3）安装 Anaconda：访问 anaconda.com/，下载并安装

       （4）安装 Python：访问 python.org/downloads/，下载并安装

       二、Auto-GPT 安装

       1. 下载项目

       （1）访问 github.com/Significant-...，复制项目地址

       （2）新建文件夹，按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”，输入项目地址下载源代码

       （3）解压项目到新建文件夹

       2. 安装依赖库

       （1）打开 Auto-GPT 源码文件夹

       （2）在空白处按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”，输入命令下载依赖库

       3. 更名与新建

       （1）将 .env.template 改名为 .env

       （2）创建 auto-gpt.json 文件

       三、macd0轴指标源码API-key 获取

       1. OpenAI API-key

       （1）进入 platform.openai.com/acc...

       （2）复制 key，粘贴到 .env 文件中

       2. Pinecone API-key（可选）

       （1）打开 app.pinecone.io/，注册并复制 key

       （2）粘贴 key 到 .env 文件中

       3. Google API-key（可选）

       （1）打开 console.cloud.google.com...

       （2）创建项目，创建 API 密钥，复制 key

       （3）打开 programmablesearchengine.google.com...

       （4）点击“添加”，填写信息，复制搜索引擎 ID

       （5）将 key 和搜索引擎 ID 粘贴到 .env 文件中

       4. HuggingFace API-key（可选）

       （1）打开 huggingface.co/settings...

       （2）点击“Access Tokens”，复制 key

       （3）粘贴 key 到 .env 文件中

       5. ElevenLabs API-key（可选）

       （1）打开 beta.elevenlabs.io/

       （2）复制 key 和 voice ID

       （3）将 key 和 voice ID 粘贴到 .env 文件中

       四、运行 Auto-GPT

       1. 打开命令行，cd 到 Auto-GPT 目录下，或打开 Powershell 窗口

       2. 输入命令运行 Auto-GPT，设置任务、目标等参数

       五、解决 APIConnectionError 错误

       在 Python 安装目录下的 site-packages\openai\api_requestor.py 代码中，添加红框内容，并在使用到该函数的地方增加接受 proxy 的变量

自动 GPT 教程：如何设置自动 GPT

       探索自动 GPT 的世界，你准备好了吗？这个教程将带你深入理解如何设置和运用这个强大的人工智能工具。无论你的专业背景，本教程将确保你掌握Auto-GPT，以及它与生成模型的协作原理。它们就像艺术大师和画布，共同创造人工智能的奇迹。

       Auto-GPT的核心价值在于其文本生成和翻译的强大能力，基于生成预训练Transformer（GPT）技术。生成模型就像一个创意无限的艺术家，能根据已有的数据创作出新内容。设置Auto-GPT就像组装拼图，首先，从GitHub等平台获取预训练的GPT模型，然后根据你的需求微调参数，个性化为你的任务服务。

       要实际操作，你需要Python环境，从GitHub获取Auto-GPT源代码。接着，设置API密钥，包括从OpenAI获取的个人密钥和Pinecone等矢量数据库的访问权限。确保妥善保管这些敏感信息，因为它们将决定Auto-GPT的性能。通过一系列命令，你可以激活Auto-GPT与这些服务的连接，使其成为你业务中的得力助手。

       最后，体验Auto-GPT的语音功能，通过ElevenLabs创建API密钥并将其配置在.env文件中。同样，如果你想要生成图像，设置DALL-E并调整图像大小，一切准备就绪，只需在终端中运行命令，人工智能的未来就在你的掌握中。

听GPT 讲K8s源代码--cmd(一)

       在 Kubernetes（K8s）的cmd目录中，包含了一系列命令行入口文件或二进制文件，它们主要负责启动、管理和操控Kubernetes相关组件或工具。这些文件各司其职，如：

       1. **check_cli_conventions.go**: 该文件作用于检查CLI约定的规范性，确保命令行工具的一致性和易用性。它提供函数逐项验证命令行工具的帮助文本、标志名称、标志使用、输出格式等，输出检查结果并提供改进意见。

       2. **cloud_controller_manager**: 这是启动Cloud Controller Manager的入口文件。Cloud Controller Manager是Kubernetes控制器之一，负责管理和调度与云平台相关的资源，包括负载均衡、存储卷和云硬盘等。

       3. **kube_controller_manager**: 定义了NodeIPAMControllerOptions结构体，用于配置和管理Kubernetes集群中的Node IPAM（IP地址管理）控制器。此文件包含配置选项、添加选项的函数、应用配置的函数以及验证配置合法性的函数。

       4. **providers.go**: 用于定义和管理云提供商的资源。与底层云提供商进行交互，转换资源对象并执行操作，确保Kubernetes集群与云提供商之间的一致性和集成。

       5. **dependencycheck**: 用于检查项目依赖关系和版本冲突，确保依赖关系的正确性和没有版本冲突。

       6. **fieldnamedocs_check**: 检查Kubernetes代码库中的字段名称和文档是否符合规范，确保代码的规范性和文档的准确性。

       7. **gendocs**: 生成Kubernetes命令行工具kubectl的文档，提供命令的用法说明、示例、参数解释等信息，方便用户查阅和使用。

       8. **genkubedocs**: 生成用于文档生成的Kubernetes API文档，遍历API组生成相应的API文档。

       9. **genman**: 用于生成Kubernetes命令的man手册页面，提供命令的说明、示例和参数等信息。

       . **genswaggertypedocs**: 生成Kubernetes API的Swagger类型文档，提供API的详细描述和示例。

       . **genutils**: 提供代码生成任务所需的通用工具函数，帮助在代码生成过程中创建目录和文件。

       . **genyaml**: 为kubectl命令生成YAML配置文件，方便用户定义Kubernetes资源。

       . **importverifier**: 检查代码中的导入依赖，并验证其是否符合项目中的导入规则。

       . **kube_apiserver**: 实现kube-apiserver二进制文件的入口点，负责初始化和启动关键逻辑。

       . **aggregator**: 为聚合API提供支持，允许用户将自定义API服务注册到Kubernetes API服务器中，实现与核心API服务的集成。

       这些文件共同构建了Kubernetes命令行界面的底层逻辑，使得Kubernetes的管理与操作变得更加高效和灵活。

AUTOGEN | 上手与源码分析

       AUTOGEN是一个开源平台，主要功能是创建和管理自动化对话代理(agent)。这些代理能执行多种任务，包括回答问题、执行函数，甚至与其它代理进行交互。本文将介绍AUTOGEN中的关键组件，即Conversation Agent，并简单分析其多代理功能的源码实现。

       根据官网文档和参考代码，AUTOGEN利用OpenAI提供的服务来访问语言模型(Logic Unit)。任何部署了OpenAI兼容API的语言模型都可以无缝集成到AUTOGEN中。利用OpenAI的Tool功能，AUTOGEN能够调用函数，而不是使用自定义提示来引导逻辑模型选择工具。在请求体中提供候选函数信息，OpenAI API将从中选择最有可能满足用户需求的函数。每个agent都可使用send和receive方法与其他agent进行通信。

       在Autogen中，每个agent由Abilities & Prior Knowledge、Action & Stimuli、Goals/Preference、Past Experience等部分组成。语言模型(逻辑单元)通过调用OpenAI服务来实现，利用OpenAI提供的Tool功能调用函数。每个agent都维护自己的历史记录，以List[Message]的形式保存，包含对话信息和执行函数的结果等。

       Conversable Agent是Autogen的基本智能体类型，其他如AssistantAgent或UserProxyAgent都是基于此实现。在初始化时，通过配置列表来初始化OpenAI对象。generate_reply是核心功能，根据接收到的消息和配置，通过注册的处理函数和回复生成函数产生回复。此过程包括消息预处理、历史消息整理和回复生成。通过定制化钩子处理特定逻辑，考虑到调用工具、对话、参考历史经验等功能，generate_reply的大致运行流程如下：首先处理最后接收的消息，然后整理所有消息进行回复生成。

       Autogen将多种不同功能的agent整合到Conversable Agent中。generate_reply时，会根据消息判断是否需要终止对话或人工介入。回复逻辑包括关联或不关联函数的情况。通过代码执行器，代理安全执行GPT生成的代码，AutoGPT自带了Docker、Jupyter和本地三种代码执行器。多Agent对话通过initiate_chat函数启动，使用send和receive函数确保信息正确传递。这种设计允许灵活组合多个ConversableAgent，实现自定义的Agent系统。

       Autogen还提供GroupChat功能，允许多个Agent进行自由讨论或固定流程的工作流。开源社区的autogen.agentchat.contrib部分提供了许多自动化对话系统的贡献。此外，官方notebook中讨论了Agent优化器，允许自定义输出，将对话信息输出到前端UI界面。

       总之，Autogen作为Agent搭建工具，提供了基础功能，允许创建和管理自动化对话代理。其设计将执行工具与逻辑模型整合，简化了多代理对话和多功能任务的实现。通过源码分析，可以看到其灵活的架构和丰富的功能实现，为开发者提供了构建复杂对话系统的基础。

基于FastGPT和芋道源码挑战一句话生成代码

       芋道源码在编程社区中广为人知，为了解决代码生成问题，我们尝试通过FastGPT实现芋道框架的自动化代码生成。芋道的代码生成功能依赖于数据库表字段，因此，我们的目标在于借助GPT技术自动生成数据库表结构。一旦数据库表结构确定，相应的代码便能随之生成。实现这一需求的关键在于利用FastGPT的高级编排功能。编排的核心逻辑如下：

       首先，通过FastGPT的高级编排，我们设计了一个流程，用于解析数据库表字段。这个流程可以接收数据库表字段信息作为输入，然后利用GPT模型生成相应的代码模板。这样的设计使得生成的代码高度符合数据库表的结构，从而保证了代码的准确性和可用性。

       接下来，我们构建了一个示例，展示了如何使用FastGPT与芋道源码结合生成自定义接口。在示例中，我们首先定义了数据库表结构，然后利用FastGPT的解析功能将其转化为代码生成的输入数据。通过GPT模型，我们生成了符合数据库表结构的自定义接口代码。这个过程不仅简化了代码开发流程，也极大地提高了代码生成的效率。

       通过将FastGPT与芋道源码相结合，我们不仅实现了数据库表结构到代码的自动化生成，还为开发者提供了一种高效、便捷的编程方式。这种方法不仅能够显著提升开发效率，还能够确保生成的代码质量，为开发者节省了大量时间和精力。在未来，随着FastGPT功能的进一步优化，我们期待它在代码生成领域的应用能取得更大的突破。