chatgpt对接本地数据库 连接本地数据库代码

本文目录一览：

• 1、通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序
• 2、为什么要是用虚拟数据室？
• 3、GPT开发应用利器:LangChain
• 4、最新版本AutoGPT简要介绍与本地部署教程
• 5、如何使用GPT4做科研——插件篇

通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序

1、通过NextChat(ChatGPT-Next-Web)低成本给自己或客户部署GPT程序的方案 NextChat简介 NextChat（又名ChatGPT-Next-Web）是一个面向用户的GPT类应用程序，用户可以通过这个程序与GPT进行交互。

2、Docker部署 为了在国内搭建聊天机器人，我们可以选择使用PandoraNext这一项目。PandoraNext不仅提供了演示站点供用户简单体验，更重要的是，通过部署自己的PandoraNext，我们可以使用proxy模式，该模式提供了API接口，方便我们自定义ChatGPT服务。

3、NextChat 项目链接：https：//github.com/ChatGPTNextWeb/ChatGPT-Next-Web 优势：用于访问开源和专有LLM的统一平台，灵活的模型选择，可以通过API密钥减少对基于订阅的服务的依赖，潜在的成本节省，数据隐私。NextChat提供了一个统一的平台来与各种LLM进行交互。

4、OPENAI_API_KEY=sk-xxxxxx，即API键 OPENAI_API_BASE=https：//：/v1，为本地API的IP地址和端口号 使用这些信息，即可与One API服务进行交互，其使用方式与OpenAI API基本一致。对于ChatGPT-Next-Web的集成，部署过程十分便捷。

为什么要是用虚拟数据室？

1、公司并购与重组过程，需要共享敏感商业数据，bestCoffer Virtual Data Room 提供安全平台加速交易进程，确保信息安全。 企业融资或寻求投资时，bestCoffer Virtual Data Room 保障敏感信息安全，增强投资者信任，促进交易顺利进行。

2、直观性：虚拟实验室环境中体现的数据形式，是通过计算机的分析能力，而利用直接展示出数据体现的。这样就避免一些实验器材收到环境等影响，造成实验结果表示不准确等问题。网络化：虚拟实验室还可以利用网络实现远程实验以及多人试验模式，加强互动感，扩大实验范围，增强实验者实验的合作感和兴趣。

3、减少实验器材耗损：虚拟实验无需使用真实的实验器材，从而减少了器材的耗损和成本。替代复杂危险实验：对于一些操作复杂、有危险的实验，虚拟实验室可以替代真实实验，确保学生的安全。提供“试错”机会：虚拟实验室的互动模式允许学生模拟出实际实验中不能做的情况，提供“试错”的机会，加深学习印象。

GPT开发应用利器:LangChain

总之，LangChain作为应用利器，为开发者提供了一站式集成所有工具的解决方案，简化了使用大型语言模型构建复杂应用的过程。通过LangChain，开发者可以更自由地在多个LLM、Embedding引擎等之间切换，降低单点风险和成本，构建具有上下文理解、行动能力和长期记忆的智能应用。

技术能力：LangChain框架带来的核心优势多模型集成能力：LangChain作为LLM编程框架，支持GPT、BERT、LLaMA等主流模型的无缝切换。程序员可通过统一接口调用不同模型，例如在文本生成任务中对比GPT-4与Claude的输出效果，快速选择最优方案。这种能力使开发者能突破单一模型的局限，构建更灵活的应用。

这使得开发人员可以根据实际需求，灵活调整缓存的命中率和准确性。GPTCache在LangChain中的实际应用 在LangChain中使用GPTCache，可以通过以下步骤进行：初始化GPTCache：通过定义初始化函数init_gptcache_map，配置GPTCache所需的参数，如embedding函数、数据管理器等。

组件：Ollama， Chroma， Redis等 作用：为上层提供具体的实现支撑，包括模型服务、数据库、缓存等基础设施。关键组件详解 大语言模型（LLMs）：作用：作为整个Langchain应用的核心动力，LLMs能够理解用户的问题、生成文本、进行翻译、编写代码等。例子：OpenAI的GPT-3/Google的Gemini等。

通过Docker和Streamlit部署开发应用：使用LangChain、OpenAI API和Streamlit框架创建聊天应用程序，确保应用功能完整且可运行。

LangChain，作为一个开源框架，致力于为构建基于大型语言模型的AI应用提供所需的模块和工具，显著降低了开发门槛，让任何人都能基于GPT-4等模型实现创意。在过去的一年里，LangChain经历了显著的发展，迎来首个稳定版本LangChain v0.0的发布。

最新版本AutoGPT简要介绍与本地部署教程

1、到这里，就可以访问部署在本地的AutoGPT了。直接在浏览器输入localhost：3000/，然后完成注册与登录。登录之后，即可开始使用AutoGPT。注意事项 官方文档中也有详细的部署步骤，如果有些地方和官方文档中记载不一样，请以官方为准。后续版本可能会有更新和变化，请持续关注官方文档和社区动态。

2、fork代码空间：你只需要在GitHub上找到AutoGPT的开源项目，并点击fork按钮，将项目复制到你的个人GitHub空间中。运行AutoGPT：fork完成后，根据项目的README文件或提供的指南，通常可以通过简单的几步操作来启动AutoGPT。

3、在Mac笔记本上本地安装AutoGPT的步骤如下：准备环境：确保已安装Python 8及以上版本。获取OpenAI API密钥。克隆源代码：使用git命令从GitHub克隆AutoGPT的源代码。例如：git clone github.com/Significant...。进入AutoGPT目录：使用cd命令切换到AutoGPT的目录。例如：cd AutoGPT。

4、AutoGPT的本地安装步骤如下：安装Git：在浏览器中搜索git for windows。选择官方下载链接进行安装。安装Python：访问Python官网下载最新版本。在安装过程中勾选添加到PATH，以便在命令行中直接调用Python。下载AutoGPT代码：访问AutoGPT项目的GitHub地址。复制项目的git地址。

如何使用GPT4做科研——插件篇

借助GPT4插件Consensus查找文献及文献综述 搜索论文数据库：Consensus插件允许用户直接在ChatGPT界面中搜索超过2亿的论文数据库，以查找答案、搜索论文和起草基于科学研究的内容。使用方式：安装并选取Consensus后，在ChatGPT输入框中用引号包括提问，即可激活插件。

推荐国内GPT4镜像服务 在国内使用GPT镜像服务时，选择可靠的镜像服务商非常重要。以下是推荐的国内GPT正版镜像服务平台：服务入口：http：//oai.moba-ai.cc 这是一个经过验证的国内正版GPT镜像服务平台，用户可以通过该网址直接访问GPT4服务，享受与原版GPT相同的功能和体验。

使用GPT4功能：登录后，用户可以直接在网页上使用GPT4的各项功能，如发起对话、生成文本等。操作界面与原版GPT4完全一致，用户无需适应新的操作方式。注意事项 保护个人信息：在使用GPT4镜像服务时，注意保护个人信息和隐私，避免泄露敏感信息。