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学长，可以多讲讲关于dify和coze的课程吗？
请问，如果我要想 Chat RTX 直接读 system path 的 folder 里面的全部档案，是否能办到，因为 Chat RTX的需要内建太苛刻了。如果有的话，希望您可以介绍一下
类似这样的我试过很多了，基本没法用，即便是直接用Claude opus网页版，上传一个并不是那么长的文档，其回答也不是一定准确，更别说本地部署了。所以我再也没碰类似这样的项目了。再等等吧。
🙏🏻如果内容对你有帮助，拜托给我的视频点个赞
請問您試用過的工具，哪一個最好？感謝 最低硬體需求？大概希望可以十秒內回覆
請問目前來說 你用過最好的本地Ai是哪一個?
RAG的提示詞和ranking 都很關鍵，不是隨便填都可以，暫時只有gpt4o最簡單，本地模型的效果都很差，經常問非所答，應該要做一些微調才可以。
qwen2 在Obsidian copilot 和 anythingLLM 中对同一个问题给出的答案不同，为什么？qwen2 是用 Ollama 部署在本地的。
我的测试题目是：《春江花月夜》全文。qwen2 在Obsidian copilot 的回答完整无误。anythingLLM 中的回答就凌乱不堪，成了唐诗串烧。两者都是调用 Ollama 部署的 qwen2:7b 模型。
RAG的问题
先赞后看❤
先赞后看啊学长，必然是点赞完了😂
請問醫學領域的幻燈片(Slides)具有多種曲線與文字的純點陣圖內容，此軟體的切分向量資料庫與最終檢索結果質量夠好嗎? (所謂好，是能知道圖表的意義並且能交叉分析，並指出citation位置)
多模态这个项目效果不好，可以替换其他同类型的软件处理
和ollama哪个好呢
没可比性，不是一个类型的产品。这个用了ollama作为基础设施，再此基础上叠加知识库的功能
500万字的小说能上传到向量数据库吗？并能让模型正确理解
能，但是实际使用上影响的因素很多
ollma在本地已经安装成功了，大模型也在终端安装成功了，但是在Anything LLM中无法自动生成Ollama Base URL，也没有显示已经安装的大模型，请问URL在哪查找
url就是ollama生成的api地址，一般是默认的
请问这个和dify对比怎么样？
这个适用本地模型+知识库。dify是开发平台，定位不太一样
要是电脑性能不够怎么办，学长能不能出个教用线上云端GPU/CPU来进行运行的教程
我留意一下
安装了打不开 是要安装到C盘嘛？
不用
谢谢学长，本地知识库文件有大小限值吗？和数量限值
没有
对电脑什么要求
看你部署多大的模型、正常来说有个20系列的显卡就能玩
对本地电脑有什么要求吗
看部署多大的模型，比如我是40系列GPU+16G 显存，跑百亿以内的没问题。
这个能连去微信吗？
技术上能实现
那請問是否模型還會有道德限制?還是就可以隨心所欲了XD
不管开源闭源都有道德安全标准的
@@linbintalk 謝謝小林學長😭
多模态的支持一般，不少文件解析不了。刚出来就测试了
嗯，毕竟本地的、能力没那么强。不然闭源模型都没法玩了，视频最后有一些提高效果的建议
希望可以精簡一些, 沒有用的信息實在太多,感覺在堆砌時間
受众水平不一，众口难调。作为UP来说，没必要把堆砌时间作为目标，因为没好处。
跑不動
和硬件配置有关系，可以换小点的模型
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如果有的话，希望您可以介绍一下
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多模态这个项目效果不好，可以替换其他同类型的软件处理
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没可比性，不是一个类型的产品。这个用了ollama作为基础设施，再此基础上叠加知识库的功能
500万字的小说能上传到向量数据库吗？并能让模型正确理解
能，但是实际使用上影响的因素很多
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url就是ollama生成的api地址，一般是默认的
请问这个和dify对比怎么样？
这个适用本地模型+知识库。dify是开发平台，定位不太一样
要是电脑性能不够怎么办，学长能不能出个教用线上云端GPU/CPU来进行运行的教程
我留意一下
安装了打不开 是要安装到C盘嘛？
不用
谢谢学长，本地知识库文件有大小限值吗？和数量限值
没有
对电脑什么要求
看你部署多大的模型、正常来说有个20系列的显卡就能玩
对本地电脑有什么要求吗
看部署多大的模型，比如我是40系列GPU+16G 显存，跑百亿以内的没问题。
这个能连去微信吗？
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不管开源闭源都有道德安全标准的
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嗯，毕竟本地的、能力没那么强。不然闭源模型都没法玩了，视频最后有一些提高效果的建议
希望可以精簡一些, 沒有用的信息實在太多,感覺在堆砌時間
受众水平不一，众口难调。作为UP来说，没必要把堆砌时间作为目标，因为没好处。
跑不動
和硬件配置有关系，可以换小点的模型