ChatGPT-Mirror部署和体验
Foreword cws一直有问题，而且只支持access token，经常要换很麻烦。之前有关注到dairoot的mirror，这次刚好试一下，发现体验还行 ChatGPT-Mirror https://github.com/dairoot/ChatGPT-Mirror 项目很简单 https://chatgpt.dairoot.cn/ 官方体验站，也可以使用免费账号测试，基本都差不多 部署 脚本内是docker，所以机器需要提前安好docker git clone https://github.com/dairoot/ChatGPT-Mirror.git cd ChatGPT-Mirror/ # 修改管理后台账号密码 cp .env.example .env &a..
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一日一技：真正的自然语言编程
在之前的文章《一次性数据抓取的万能方法，半自动抓取任意异步加载网站》中，我讲到一个万能的爬虫开发方法。从浏览器保存HAR文件，然后写Python代码解析HAR文件来抓取数据。但可能有同学连Python代码都不想写，他觉得还要学习haralyzer太累了，有没有什么办法，只需要说自然语言，就能解析HAR文件？最近我在测试open-interpreter，发现借助它，基本上已经可以实现自然语言编程的效果了。今天我们用小红书为例来介绍这个方法。如下图所示，我现在要抓取小红书首页游戏频道的帖子。通过不停往下滑动页面，我已经抓到了不少数据包。现在，把所有数据包保存为xiaohongshu.har文件（方法看我上一篇文章）。接下来，我们来安装open-interpreter，使用pip进行安装就可以了：pip ins..
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一日一技：三分钟离线运行开源大模型
经过一年多的发展，各种开源大模型现在已经相当不错了。国产的Qwen 1.5的生成效果已经能满足一些日常使用。有一些同学可能之前一直在用网页版的ChatGPT、Kimi Chat、文心一言或者通义千问，那么你可能会遇到如下一些问题：网络问题。例如ChatGPT需要特殊的网络才能访问。审查问题。国产大模型会大量屏蔽关键字，有一些你觉得完全没有任何问题的回答，它会告诉你不符合法律规范，不能回答。不能自定义模型，网页版的这些大模型，你没有办法做微调，难以自定义内容。当你花了大量时间设计了一个高级Prompt，把模型洗脑成了猫娘，结果第二天它又不能用了。隐私泄漏问题，担心大模型的开发商把你问的问题和上传的信息挪作他用。当你被这些问题困扰，那么你可以考虑离线运行开源大模型。完全不需要网络，因此不存在隐私泄漏的问题。你..
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ChatGPT Plus 单账号共享合租服务
Foreword 单个ChatGPT Plus 账号共享合租，各自会话独立分割，就好像一个人使用一样，方便给一个组织或者多人使用。 CWS 源于chatgpt-web-share项目，适用于个人、组织或团队的 ChatGPT 共享方案。共享一个 ChatGPT Plus 账号给多人使用，提供完善的管理和限制功能。 https://github.com/chatpire/chatgpt-web-share 部署 新建目录 cd ~ mkdir cws && cd cws mkdir -p data/config 配置初始密码 export MONGODB_PASSWORD=password # MongoDB 密码 export INITIAL_ADMIN_PA..
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一日一技：自动提取任意信息的通用爬虫
使用过GNE的同学都知道，GNE虽然是通用爬虫，但只是文章类页面的通用爬虫。如果一个页面不是文章页，那么就无能为力了。随着ChatGPT引领的大语言模型时代到来，这个问题基本上已经不是问题了。我们先来看一个效果。首先打开Linkedin，随便找一个招聘的岗位，如下图所示：然后，我们直接使用GPT从这里提取信息：对应的Prompt为：12345你是一个数据提取小助手，能够从一大段招聘相关的文本中提取有用的信息并以JSON格式返回。{经过清洗的网页源代码或者文本}请从上面的文本中，提取招聘相关的信息，返回数据格式如下： {"title": "岗位名称", "full_time": "是否为全职", "employee_num": "雇员数量", "level": "岗位等级", "skill": "岗位需要的..
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老板让我加班怎么办？GPTs创建机器人实战
前两天的OpenAI发布会，相信很多同学看完以后都热血沸腾。我之前一直使用的是ChatGPT的免费版本，看完这个发布会以后，立刻就充值了ChatGPT Plus，来试一试这些高级功能。这两天GPTs功能上线了，短短三天时间，全球网友创建了几千个GPT机器人。我今天也来搞一个玩玩。使用GPTs创建机器人非常简单，不需要懂任何编程知识，甚至不需要懂Prompt工程，你只需要跟着他的向导，一步一步描述你的想法就可以了。当我们成为了ChatGPT Plus会员以后，在ChatGPT页面会看到一个Explore的栏目，如下图所示。进入这个栏目，点击Create a GPT就可以开始创建自己的机器人了。在左侧，是机器人创建向导，它会首先让你描述一下，你想实现什么功能。这个地方不需要懂Prompt工程，你只需要像平时说..
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一日一技：如何同时使用多个GPT的API Key？
相信很多同学或多或少都在Python中使用过GPT API，通过Python安装openai库，来调用GPT模型。OpenAI官方文档中给出了一个示例，如下图所示：如果你只有一个API账号，那么你可能不觉得这样写有什么问题。但如果你想同时使用两个账号怎么办？有些同学可能知道，微软的Azure也提供GPT接口，在Python中也需要通过openai库来调用，它的调用示例为：当你全局设置了openai.api_type = 'azure'以后，你怎么同时使用OpenAI的GPT接口？这两个文档中给出的示例写法，都是全局写法，一但设定以后，在整个运行时中，所有调用GPT接口的地方，都会使用这里设置的参数：123import openaiopenai.xx = yy有些同学不知道怎么在Python SDK中同时使..
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基于企业微信搭建一个ChatGPT应用
Foreword 基于企业微信搭建一个ChatGPT服务，比较巧妙的是刚好这个GPT是不想公开的，又想限制权限，又怕被滥用，在企微里使用刚刚好。最好这个服务还是不需要我去专门找VPS，解锁ChatGPT等服务的IP，也不用管国内能不能正常访问。 chatgpt-on-wechat 主要是基于以下项目 https://github.com/zhayujie/chatgpt-on-wechat Wechat robot based on ChatGPT, which using OpenAI api and itchat library. 使用ChatGPT搭建微信聊天机器人，基于GPT3.5/4.0 API实现，支持个人微信、公众号、企业微信部署，能处理文本、语音和图片，访问操作系统和..
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一日一技：在LangChain中使用Azure OpenAI Embedding服务
如果大家深入使用过ChatGPT的API，或者用过听说过AutoGPT，那么可能会知道，它背后所依赖的语言框架LangChain。LangChain能够让大语言模型具有访问互联网的能力，以及与其他各种API互动交互，甚至是执行系统命令的能力。ChatGPT的prompt支持的Token数量是有限的，但是使用LangChain，能够很容易实现ChatPDF/ChatDoc的效果。即使一段文本有几百万字，也能让ChatGPT对其中的内容进行总结，也能让你针对文本中的内容进行提问。Question Answering over Docs这是LangChain官方文档给出的示例，如果你使用的是OpenAI官方的API，你只需要复制粘贴上面的代码，就可以实现针对大文本进行提问。如果你使用的是Azure OpenAI..
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助力大语言模型训练，无压力爬取六百亿网页
ChatGPT一炮而红，让国内很多公司开始做大语言模型。然后他们很快就遇到了第一个问题，训练数据怎么来。有些公司去买数据，有些公司招聘爬虫工程师。但如果现在才开发爬虫，那恐怕已经来不及了。即使爬虫工程师非常厉害，可以破解任意反爬虫机制，可以让爬虫跑满网络带宽，可是要训练出GPT-3这种规模的大语言模型，这个数据并不是一天两天就能爬完的。并且，有很多老网站的数据，早就被删除了，爬虫想爬也爬不到。如果你看了今天这篇文章，那么恭喜你，你即将知道如何快速获取600亿网站的数据。从2008年开始爬取，这些网站数据横跨40多种语言。截止我写这篇文章的时候，最新的数据积累到了2023年2月。只要是Google现在或者曾经搜索得到的网站，你在这里都能找到。唯一制约你的，就是你的硬盘大小——仅仅2023年1月和2月的网页加..
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