物流園區(qū)一體化，高速公路相關(guān)，審計(jì)大模型分析系統(tǒng)相關(guān)系統(tǒng)

基于開源大模型，如千問，文心一言，私有化部署，功能滿足問答，知識(shí)庫(kù)管理，檢索

定制化文章生成腳本開發(fā)

了解工業(yè)AI大模型，有這方便的需求

> "需要幫忙部署一個(gè)中醫(yī)診斷模型，已有數(shù)據(jù)和模型要求，求Python工程師遠(yuǎn)程協(xié)助"

基于文檔大模型開發(fā)，針對(duì)能源行業(yè)實(shí)現(xiàn)指定格式輸出

python大模型部署，對(duì)話模型部署調(diào)試

接大模型API

· 行業(yè)類型：軟件行業(yè) · 核心功能：設(shè)計(jì)院信息管理一體化系統(tǒng) · 其他要求：有過大模型集成、RAG、大模型微調(diào)經(jīng)驗(yàn)，并有實(shí)際成果落地 -背景：我們的信息管理系統(tǒng)（包含人力資源、項(xiàng)目管理、出版等各種模塊），里面涉及很多菜單欄（這個(gè)存放于傳統(tǒng)orcale數(shù)據(jù)庫(kù)跳轉(zhuǎn)鏈接存放于某張表的某個(gè)字段），目前公司菜單搜索是分詞檢索 + 數(shù)據(jù)庫(kù)查詢來實(shí)現(xiàn)的。 ? 比如：輸入“人”，會(huì)列出所有跟人相關(guān)的菜單欄，點(diǎn)擊某條具體列表，會(huì)跳轉(zhuǎn)到對(duì)應(yīng)的菜單位置 -當(dāng)前任務(wù)：現(xiàn)在想借助AI大模型來實(shí)現(xiàn)公司系統(tǒng)的菜單欄搜索，根據(jù)用戶輸入的搜索詞給出可能的菜單欄并給出跳轉(zhuǎn)鏈接地址，實(shí)現(xiàn)上面的類似效果。（目前公司菜單搜索是分詞檢索?+?數(shù)據(jù)庫(kù)查詢來實(shí)現(xiàn)的） ? ? 目前預(yù)計(jì)技術(shù)：Ubuntu下面Langchain + llama3 + rag搜索，自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成sql查詢數(shù)據(jù)庫(kù)

有一個(gè)產(chǎn)品明細(xì)表，數(shù)據(jù)10萬條，帶價(jià)格，現(xiàn)在有一個(gè)1000條產(chǎn)品的表格，需要到10萬條數(shù)據(jù)里面找最相似的，并將價(jià)格列出來，同一產(chǎn)品名稱不同，比如數(shù)據(jù)庫(kù)里有大竹桿，大掃把，竹掃把1.9米，大掃帚等，我們查的產(chǎn)品可能是芨芨草掃把，需要從里面找到最相似的，我們現(xiàn)在的做法是系統(tǒng)一個(gè)字符一個(gè)字符去比對(duì)，找到比對(duì)上最多的，列出來，人工判定，今天通過大模型比對(duì)了一些案例，感覺效果很好，主要體現(xiàn)在：1、分詞很好，能找出一條數(shù)據(jù)里面的關(guān)鍵詞，能識(shí)別規(guī)格型號(hào)，材質(zhì)、工藝、品牌等等，都能識(shí)別出來；2、有邏輯，比如，燒杯有50ml、100ml、500ml，能找到最接近的；3、能根據(jù)邏輯判斷哪個(gè)最相似，我們可以設(shè)定一個(gè)簡(jiǎn)單的評(píng)分系統(tǒng)，其中每個(gè)匹配的特征得到一定的分?jǐn)?shù)，不匹配的特征得0分。假設(shè)滿分為3分（每項(xiàng)1分），我們可以這樣計(jì)算： 1. 關(guān)鍵名詞：燒杯與高型燒杯在功能上相似，但高型燒杯更具體，考慮到這一點(diǎn)，我們可以給“燒杯”與“高型燒杯”之間相似度評(píng)分為0.5分（因?yàn)楦咝蜔菬囊环N，但不是所有燒杯都是高型的）。 2. 3. 材質(zhì)：“玻璃”在第一個(gè)描述中出現(xiàn)，而在后兩個(gè)描述中未提及。但由于燒杯通常默認(rèn)為玻璃材質(zhì)，我們可以假設(shè)相似度為1分，除非有相反的證據(jù)。 4. 5. 規(guī)格尺寸：容量不同，這意味著在這一項(xiàng)上沒有相似性，得分為0分。 6. 基于以上，我們可以計(jì)算兩兩之間的相似度得分： ? 玻璃燒杯/100ml 與 高型燒杯|50ml ? o名稱相似度 = 0.5分 o材質(zhì)相似度 = 1分 o規(guī)格尺寸相似度 = 0分 o總相似度 = 1.5分 ? 玻璃燒杯/100ml 與 高型燒杯|3000ml ? o名稱相似度 = 0.5分 o材質(zhì)相似度 = 1分 o規(guī)格尺寸相似度 = 0分 o總相似度 = 1.5分 ? 高型燒杯|50ml 與 高型燒杯|3000ml ? o名稱相似度 = 1分（因?yàn)閮烧叨际歉咝蜔?o材質(zhì)相似度 = 1分（假設(shè)兩者都是玻璃材質(zhì)） o規(guī)格尺寸相似度 = 0分 o總相似度 = 2分 如果將總分3分視為完全相同，那么可以認(rèn)為： ?“玻璃燒杯/100ml”與另外兩種燒杯的相似度為50%（1.5/3）。 ?“高型燒杯|50ml”與“高型燒杯|3000ml”的相似度為66.67%（2/3）。 但是，大模型只能一個(gè)一個(gè)去問，如果我有一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，存了10萬條數(shù)據(jù)，現(xiàn)在有1000條數(shù)據(jù)去一條一條找10萬條數(shù)據(jù)里面最相似的，有人能做嗎，能做的聯(lián)系我，價(jià)格面議

1、有個(gè)大模型項(xiàng)目，可以采用開源大模型； 2、部署環(huán)境為Windows，檢索效率可以低一點(diǎn)，能正常使用及運(yùn)行即可； 3、資源處理：需要將本地的一些文本資源加載到大模型中，然后能檢索即可。 4、需要在Windows部署成功過開源大模型，而且有例子，部署環(huán)境我們提供。 5、工期為3-10天左右。如果真正干過類似任務(wù)的人，3天即可完成。

我需要AI大模型私有化部署

為高校課題組網(wǎng)站開發(fā)一套部署在私有云和本地的課題組定制問答知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)訪客可通過網(wǎng)絡(luò)頁(yè)面訪問問答，管理員可在后臺(tái)更新數(shù)據(jù)和管理用戶。指導(dǎo)課題組在本地服務(wù)器上完成部署該系統(tǒng)。

? 應(yīng)用場(chǎng)景：人像寫真，海報(bào)生成，Logo生成（支持中文），圖片高清放大，背景消除等。 ? 參考效果：參考可圖大模型 可以在已有模型基座上進(jìn)行訓(xùn)練，并且不斷優(yōu)化模型效果，支持更多場(chǎng)景，期待長(zhǎng)期合作。 有大模型備案經(jīng)驗(yàn)的團(tuán)隊(duì)優(yōu)先考慮。 有優(yōu)質(zhì)圖片數(shù)據(jù)積累的團(tuán)隊(duì)優(yōu)先考慮。

1、網(wǎng)頁(yè)具有輸入功能 2、可以調(diào)用訊飛大模型的能力 可以上傳PDF文檔 根據(jù)提問返回訊飛大模型對(duì)于文檔的分析結(jié)果

· 行業(yè)類型：安全生產(chǎn) · 小程序用途：安全生產(chǎn)管理，隱患排查，安全檢查，法律法規(guī)檢索等 · 核心功能：智能隱患排查，法規(guī)檢索

采用b/s架構(gòu)，選用先進(jìn)的大模型進(jìn)行微調(diào)。 我已錄入需要的定義的參數(shù)。我們主要是用于制作投標(biāo)文件。

自動(dòng)文本生成，不用部署網(wǎng)站

做本地智能平臺(tái)，給當(dāng)?shù)厝嗣衤糜危惋?，辦公等工作有效建議，嵌入公眾號(hào)

應(yīng)用場(chǎng)景：行業(yè)垂直大模型.、知知識(shí)識(shí)圖譜

LOGO名稱：老中醫(yī)大模型（老中醫(yī)大模型是某醫(yī)療科技公司的產(chǎn)品，針對(duì)中醫(yī)藥領(lǐng)域，結(jié)合AI大模型） LOGO設(shè)計(jì)要求： 1、體現(xiàn)老中醫(yī)的概念，并結(jié)合醫(yī)療AI科技元素 2、logo設(shè)計(jì)圖形需簡(jiǎn)約、大氣，有科技感 3、提交的作品需提供logo釋義 4、提交作品中標(biāo)后，需進(jìn)行后續(xù)的修改，定稿之后需進(jìn)行商標(biāo)注冊(cè)

設(shè)計(jì)私有化大模型，類似文言一心，PC端界面設(shè)計(jì)，提供Python語(yǔ)言接口，首期先做幾個(gè)頁(yè)面，后續(xù)需要整個(gè)系統(tǒng)

一、服務(wù)器端需要部署的模型類別 語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本模型（STT），即語(yǔ)音識(shí)別模型：服務(wù)器端部署或在機(jī)器人端實(shí)現(xiàn)。 自然語(yǔ)言理解模型（NLU）：服務(wù)器端部署。 文本語(yǔ)言大模型（LLM）：可采用私有化部署到本地的方案。也可采用通過API調(diào)用大廠LLM的方案。 文本合成語(yǔ)音模型（TTS）：服務(wù)器端部署。 二、服務(wù)端功能需求 接收機(jī)器人端傳來的語(yǔ)音，將將語(yǔ)音轉(zhuǎn)文本后進(jìn)行意圖識(shí)別。 如果是“喚醒意圖”，則向機(jī)器人發(fā)送“喚醒指令”文本。 如果是“語(yǔ)音控制意圖”，則向機(jī)器人發(fā)送“控制指令”文本。 如果是聊天意圖，則將機(jī)器人端傳來的語(yǔ)音進(jìn)行處理后，生成回復(fù)語(yǔ)音返回給機(jī)器人。處理鏈路大致為：speech → STT → NLU → LLM → TTS → audio_response。 三、機(jī)器人端功能需求 提供機(jī)器人端SDK，機(jī)器人端通過調(diào)用API(C++)向服務(wù)端發(fā)送語(yǔ)音數(shù)據(jù)。 如果語(yǔ)音喚醒功能是在機(jī)器人本地實(shí)現(xiàn)，則需要提供語(yǔ)音喚醒功能的SDK。