chatgpt代码开源吗 getopt源码

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本文目录一览：

1、11个最流行的AI智能体开发框架
2、开源流程引擎比较【涛哥架构新知系列】
3、如何利用开源工具搭建AI大模型底座
4、一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答

11个最流行的AI智能体开发框架

MetaGPT是模仿传统软件公司结构的开源AI智能体框架，使用产品经理、项目经理和工程师角色的智能体协作完成编码任务。它适用于中等难度任务，生成完整项目成本约为2美元的OpenAI API费用。Camel是一个使用独特角色扮演设计的早期多智能体框架，允许多个智能体相互通信和协作。

要全面学习人工智能，以下十个工具是你的首选：TensorFlow：简介：谷歌开发的开源框架，以其灵活性、易用性和强大的社区支持著称。特点：支持深度学习模型构建与训练，高级API如Keras简化开发流程，低级API提供细致控制。适用于计算机视觉、自然语言处理、强化学习等领域。

TensorFlow：谷歌的开源机器学习框架，强大的计算能力和灵活的模型设计使其成为开发者的首选。PyTorch：以其简洁的API和动态计算图受到研究者和开发者的喜爱，尤其在自然语言处理和计算机视觉领域表现出色。百度PaddlePaddle：百度自主研发的深度学习平台，支持大规模分布式训练和丰富的预训练模型。

要全面学习人工智能，以下十个工具是你的首选：TensorFlow谷歌开发的开源框架，以其灵活性、易用性和社区支持见长。支持深度学习模型构建与训练，高级API如Keras简化开发，低级API提供细致控制。适用于计算机视觉、NLP、强化学习等领域，跨平台且支持GPU加速，文档丰富，适合新手和专家。

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开源流程引擎比较【涛哥架构新知系列】

1、主要的开源流程引擎包括Activiti、Camunda和Flowable。这些引擎多为Java开发，其中Activiti、Camunda和Flowable是较传统的办公自动化工作流引擎。在国内，许多OA产品采用Activiti作为基础。在流程图前端设计方面，阿里云小蜜智能客服采用G6进行开发。基于当前情况，可考虑的选项为Activiti和Logicflow+turbo。

如何利用开源工具搭建AI大模型底座

1、开源社区在AI大模型领域扮演着重要角色，通过利用开源工具，我们可以构建AI大模型的底座。具体技术包括使用Langchain构建对话应用，通过Flowise零代码搭建LLM应用平台，引入领域知识库，使用LocalAI构建本地可应用的模型，以及使用Llama2构建LLM应用。

2、开源社区在AI大模型构建中扮演重要角色，通过使用开源工具可以轻松搭建大模型底座。首先，利用Langchain构建对话应用，如简易版ChatGPT，只需引入两个额外组件。通过编写代码，可实现与人类友好的多轮对话。其次，借助Flowise，无需代码即可搭建LLM应用平台，支持在Windows、Mac或Linux上安装使用。

3、推理服务将预训练模型加载至本地服务器，提供模型预测接口，支持本地化使用LLM进行NLP任务，无需依赖云服务。使用GitHub上的一流开源项目，如LocalAI、openLLM等，一键部署热门开源模型。Dify.AI：“LLM操作系统”：使用开源平台Dify.AI，构建基于不同LLM能力的AI应用变得简单。

4、部署Dify，我们可通过Docker Compose。但首先，确保部署环境满足某些前提条件。完成前提设置后，只需克隆代码、进入Dify源代码的docker目录，一键启动，即可通过访问http：//localhost浏览器页面访问应用。初次登录时，需要创建管理员账号。完成登录后，可以设置AI大模型。

5、Dify，一款面向小白的易用大模型开发平台，因其便捷的部署和基础功能而备受关注。在寻求FastGPT的替代品时，我偶然发现了这款开源工具。Dify作为一款集成了AI Workflow、RAG和模型管理的平台，即使是初学者也能轻松上手。

一文教你基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答

1、LangChain组件：通过Models、Prompts、Indexes、Chains等组件实现大语言模型与外部数据的集成。实战案例：在ModelArts平台上，利用LangChain和ChatGLM3构建本地知识库问答系统，展示从代码运行到功能测试的全过程。

2、受GanymedeNil和AlexZhangji的启发，我们构建了一个全开源模型驱动的本地知识库问答系统，支持ChatGLM-6B和其他模型通过fastchat api接入，包括Vicuna、Alpaca、LLaMA、Koala、RWKV等。默认使用GanymedeNil/text2vec-large-chinese作为嵌入，并使用ChatGLM-6B作为语言模型。

3、本文介绍如何安装和使用LangChain-Chatchat，一个基于Langchain与ChatGLM等大语言模型的本地知识库问答应用。安装步骤分为三种方式：autoDL、docker和本地部署。本地部署虽然较为麻烦，但能提供更灵活的调试环境和深入了解项目运行机制的机会。

4、部署基于 Langchain 与 ChatGLM 的本地知识库问答应用 LangChain-Chatchat，我尝试了私有化部署，遵循仓库内的 readme 和 INSTALL.md。过程中遇到了一些小问题，如缺少某些库，导致一键启动脚本启动的服务无法通过服务器IP外部访问。

5、搭建自己的Chat大模型，可以按照以下步骤进行：准备服务器环境：确保拥有一个合适的服务器环境。可以利用阿里云的免费试用通道，搜索“dsw服务器”获取资源。进入控制台并创建DSW实例。安装所需环境：项目基于github上的LangchainChatchat，包含FastChat、Langchain和ChatGLM等组件。