使用deepseek提供的api接口對接，提供一個顯示窗口進行智能問答對話

deepseek70B+AnythingLLM本地部署，需推薦合適的向量化模型或其它模型。完成本地向量化數(shù)據庫搭建。數(shù)據有純文本和結構化數(shù)據(excel表格)。期望搭建后的產品能對建筑設計方案提供輔助。希望所有使用的軟件都為第三方開源，或接受少量編程二開。不接受個人團隊接單

大概是在工作群接入Deepseek做客服助手，需要訓練公司自己的專業(yè)知識庫，我們是燈具行業(yè)。

開發(fā)周期一個月內，服務商自帶報價，投標記得聯(lián)系 · 軟件類型：基于deepseek的聊天app · 核心功能：deepseek一樣的聊天app，app鏈接deepseek的api接口。由于deepseek數(shù)據的截止日期為2024年7月，我們要自建實時更新的數(shù)據庫，補全deepseek的時間斷差，讓用戶能夠在我的app上獲得實時數(shù)據分析效果。當然，邏輯推理還是需要deepseek來分析，我們的服務器只是在中間起到鏈接用戶和deepseek的作用。 · 其他要求：1、使用deepseek的api實現(xiàn)用戶的問題答復，需對應的處理顯示及應答邏輯（深度思考+結果回復）；2、服務器提前將數(shù)據分倉存儲，快速調用；3、聊天內容可選后生成圖片分享，包含APP信息及下載二維碼；4、聯(lián)網搜索、對話記錄、添加新對話、推薦用用可能問到的問題，這些基礎的功能；5、對接免費數(shù)據接口（或收費）；6、開通收費通道；

我需要開發(fā)一個deepseek本地前端，可以調用本地deepseek模型并返回結果。附件是前端外觀的需求。

· 核心功能：使用云服務器算力結合訓練的deepseek輸出一段語音到實體微型主機，微型主機連接網卡設備輸出到手機端 微型主機與網卡設備有多臺，一個微型主機帶一個網卡設備 微型主機是租賃給其他人使用的所以需要用戶管理與會員權限 目前在實體訓練好的模型使用3060ti即可滿足 主要想解決的問題 1、通過租賃服務器用服務器的算力傳輸音頻給一臺微型主機，讓商機不需要沉重的臺式機 2、通過用戶管理與會員權限控制可使用用戶的時長

數(shù)據處理與模型訓練預測外包需求 項目信息 任務名稱 光譜數(shù)據處理、deepseek模型訓練與預測外包 客戶需求 客戶擁有 22 個波段的光譜數(shù)據組，先提供每組包含結果標簽的數(shù)據。希望將這些數(shù)據導入deepseek進行模型訓練，以建立光譜數(shù)據分析模型。之后，再將無標簽的光譜數(shù)據導入該模型，進行預測并輸出結果標簽。 數(shù)據處理 數(shù)據格式 輸入數(shù)據：客戶端提供一個 CSV 文件，包含 22 個波段的光譜數(shù)據和一個結果標簽列。例如： 復制 Waveband_1,Waveband_2,...,Waveband_22,Label 0.1,0.2,...,0.5,ClassA 數(shù)據清洗 處理缺失值：如果數(shù)據中存在缺失值，需要刪除含有缺失值的行。 異常值處理：對于異常值，采用刪除或插值方法處理。 數(shù)據預處理 標準化：對 22 個波段的光譜數(shù)據進行零均值單位方差標準化。 模型訓練 模型選擇 使用隨機森林分類器進行訓練。 訓練過程 將數(shù)據集劃分為訓練集和測試集，比例為 80%（訓練）：20%（測試）。 調整模型超參數(shù)，如 n_estimators 和 max_depth，使用網格搜索進行優(yōu)化。 模型評估 使用測試集計算模型的準確率、精確率、召回率和 F1 分數(shù)。 模型預測 預測流程 將新數(shù)據標準化，與訓練集進行相同的預處理。 使用訓練好的模型對新數(shù)據進行預測。 輸出結果 輸出結果標簽 項目交付 交付物： 訓練好的模型文件。 數(shù)據處理和預測的代碼文檔。 模型評估報告。 交付時間：合同簽訂后 5個工作日內。 后續(xù)支持 提供模型維護和更新支持，響應時間為 2 個工作日內。

剛接到領導派發(fā)的一個任務，需要在deepseek、豆包或是元寶這三款軟件中檢索出8000個基礎漢字的字形字義演變過程，并把檢索的結果逐字登記在一個word文檔里，手動一個字一個字的輸入、檢索、復制黏貼，太費時了，有沒有一個現(xiàn)成的工具或是寫一個腳本能一鍵導入自動檢索，并能逐字把結果復制黏貼歸檔成一個word文檔。