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lm studio怎么样

Answer

LM Studio 是一个可以在本地运行语言模型的应用。用户能够从 HuggingFace 下载如 Llama、MPT 等任何兼容的模型文件，然后通过应用内聊天界面或兼容 OpenAI 的本地服务器与模型进行交互。所有数据和对话都保存在本地电脑中，不会上传到任何服务器。

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References

AIGC Weekly #48

它是一个Python库,用于在多个端点之间分配API请求(支持OpenAI和Azure)。它实现了轮询负载平衡机制,并包括每个API调用的指数回退。它支持OpenAI的ChatCompletion、Embedding和Completion功能。特点包括:轮询负载平衡、指数回退重试、故障检测、灵活的配置、易于集成、回退支持。它很简单就可以集成到使用OpenAI API的项目中。通过配置端点、失败阈值、冷却期间和更多设置进行自定义。它还提供了OpenAI模型到Azure引擎的映射,以在OpenAI和Azure之间切换。[heading2][content][LM Studio：发现、下载和运行本地LLM](https://lmstudio.ai/)[content]LM Studio是一个可以在本地运行语言模型的应用,用户可以从HuggingFace下载任何兼容的模型文件,如Llama、MPT等,然后通过应用内聊天界面或兼容OpenAI的本地服务器与模型交互,所有数据和对话都保存在本地电脑中,不会上传到任何服务器。[heading2][Musicfy voice to music：从声音变成乐器的音乐](https://music[content]讲你哼唱的任何声音变成任何乐器发出的音乐。网站还提供将文字生成音乐和音乐编辑器等功能。

9. 生成式 AI Studio 简介

04:13而且……您可以看到该模型输出了一个有用的项目列表，我们不想在没有这些项目的情况下露营。这种编写单个命令的方法使LLM可以采用某种行为，04:23称为零镜头提示。通常，您可以使用3种方法以您想要的方式塑造模型的响应。零样本提示-是一种方法，在这种方法中，LLM没有得到关于特定的额外数据04:35它被要求执行的任务。相反，它只会给出描述任务的提示。比如你想让LLM回答一个问题，你只要提示“what is prompt04:46设计？”。一次性提示-是一种方法，其中LLM被要求执行任务的单个示例。例如，如果您希望LLM写一首诗，您可以提供一个示例04:58诗。Few-shot prompting-是一种方法，其中LLM被要求执行任务的少量示例。比如你想让LLM写一篇新闻文章，你可能给它几个新闻05:11文章阅读。您可以使用结构化模式通过为模型提供上下文和其他示例来设计小样本提示。结构化提示包含几个不同的组件：05:24首先我们有上下文，它指示模型应该如何响应。您可以指定模型可以或不能使用的词、要关注或避免的主题，或者特定的05:33响应格式。每次您向模型发送请求时，上下文都会应用。假设我们想使用LLM来回答基于一些背景文本的问题。05:42在这种情况下，描述亚马逊热带雨林植被变化的段落。我们可以粘贴背景文本作为上下文。然后，我们添加一些可以从这篇文章中回答的问题示例05:55比如LGM代表什么？或者沉积物沉积物的分析表明了什么？我们需要添加这些问题的相应答案，以展示我们如何06:05想要模型做出回应。然后，我们可以通过发送一个新问题作为输入来测试我们设计的提示。到此为止，您已经基于背景文本制作了一个问答系统的原型

9. 生成式 AI Studio 简介

12:29即使您确实为您的用例发现了一个好的提示，您可能会注意到模型响应的质量并不完全一致。为了缓解这些问题，我们可以做的一件事是调整模型。12:40那么调音是什么？好吧，您可能熟悉的一个版本是微调。在这种情况下，我们采用在通用数据集上预训练的模型。我们复制了这个模型。12:51然后，以这些学习到的权重为起点，我们在新的特定领域数据集上重新训练模型。这种技术对于许多不同的用例都非常有效。13:01但是当我们尝试微调LLM时，我们遇到了一些挑战。顾名思义，法学硕士是大型的。因此更新每个权重可能需要很长时间的训练工作。13:12将所有这些计算与现在必须为这个巨大模型提供服务的麻烦和成本相结合……因此，微调大型语言模型可能不是您的最佳选择。13:21但是有一种创新的调优方法称为参数有效调优。这是一个非常令人兴奋的研究领域，旨在通过仅训练一部分参数来减少微调LLM的挑战。13:34这些参数可能是现有模型参数的子集。或者它们可以是一组全新的参数。例如，也许您向模型添加了一些额外的层或额外的嵌入13:45到提示。如果您想了解更多关于参数有效调整和一些不同方法的信息，本课程的阅读列表中包含一篇摘要论文。13:53但如果您只想着手构建，那么让我们转到Generative AI Studio，看看如何开始调优工作。从Generative AI Studio的语言部分，14:02选择调整。为了创建一个调整模型，我们提供了一个名称。然后指向训练数据的本地或Cloud Storage位置。参数有效调整非常适合您拥有“适度”数量的场景14:14训练数据，例如数百或数千个训练示例。您的训练数据应以文本到文本格式构建为受监督的训练数据集。数据中的每条记录或行都将包含输入文本，换句话说，提示，

Others are asking
notebookllm
NotebookLM 是谷歌推出的一款工具，具有以下特点和用途： 有人称它为笔记工具，有人说它是 AI 学习工具，还有人认为它是播客生成器。 只要上传文档、音频或感兴趣的网页链接，如 YouTube 等，就能轻松生成专业的播客。播客中两个主持人的对话生动自然，包含各种人类的语气和行为。 是 Google AI Lab 开发的笔记应用，基于 Gemini 1.5 Pro 的长文本理解和多模态能力。用户可通过上传文件或链接快速生成笔记和音频内容，适合教育和研究等场景。尽管产品界面设计一般，但其强大的文本理解能力在处理复杂内容时表现突出。支持协作，适合整理公众号文章、编写书稿等多种用途。 体验地址：https://notebooklm.google/
2025-03-22
使用llm的爬虫工具推荐下，开源免费
以下是为您推荐的开源免费的使用 LLM 的爬虫工具： 1. Jina 开源的网页内容爬取工具：Reader API 能从网址提取出核心内容，并将其转化为干净、易于大语言模型处理的文本，确保为您的 AI 智能体及 RAG 系统提供高品质的数据输入。 2. Scrapy 库（Python 语言）：在 crawlab 可以做到分布式爬取，非常高效。 3. GPT Crawler：主要运用 typescript 进行数据爬取。 4. 在开源的项目中，为实现对含有 JavaScript 内容的网页抓取，不使用 Python 自己的 request 库，而是使用 playwright 之类的浏览器，并将网页内容按照一定规则转化成 markdown 格式，方便 LLM 后续的理解和抓取。 同时，对于爬虫工具的选择，还需根据您的具体需求和技术熟悉程度来决定。
2025-03-06
llm项目
以下是一些与 LLM 项目相关的信息： 开源中文大语言模型及数据集集合： LuotuoChineseLLM：地址为，囊括了一系列中文大语言模型开源项目，包含基于已有开源模型进行二次微调的语言模型、指令微调数据集等。 Linly：地址为，提供中文对话模型 LinlyChatFlow、中文基础模型 LinlyChineseLLaMA 及其训练数据。 ChatYuan：地址为，是元语智能发布的一系列支持中英双语的功能型对话语言大模型，在微调数据、人类反馈强化学习、思维链等方面进行了优化。 ChatRWKV：地址为，开源了一系列基于 RWKV 架构的 Chat 模型（包括英文和中文），可以直接闲聊及进行诗歌、小说等创作。 无需微调，仅用提示词工程就能让 LLM 获得 tool calling 的功能：作者 ailm 提出一种仅使用提示词工程和精巧的代码设计，即可让 LLM 获得稳定的 tool calling 能力。使用多个不具备 tool calling 能力的 LLM 作为测试模型，在多个工具调用任务上实验成功率为 100%。工作基于 comfyui 开发，适合无代码基础的人员复现和修改。 XiaoHu.AI 日报 1 月 29 日： LLMsfromscratch 项目：详细解释 LLMs 的工作原理，提供创建自己的 LLM 的逐步指南，适合企业团队、初创公司和教育机构学习。链接： SliceGPT 微软开发的大语言模型压缩方法：在保持高性能的同时大幅减少模型参数，允许在更少的 GPU 上运行，提高运行速度，显著降低在消费级 GPU 上的总计算量。链接： VisualWebArena 自主智能体的视觉网络任务基准测试：评估智能体在网络环境中的规划、推理和执行任务能力，着重于视觉信息的重要性和多模态智能体评估，提供深入的定量和定性分析，揭示 LLM 智能体的限制。链接： 百川智能的 Baichuan 3 模型：中文任务评测表现卓越，超越 GPT4，在医疗领域和中华传统文化理解方面表现突出，引入创新技术，提高训练效率和数据质量。链接： Apple Vision Pro 最新宣传片：链接
2025-03-04
如何写适配多个llm的提示词
以下是关于如何写适配多个 LLM 的提示词的详细内容： 实现原理： 提示词工程主要由两部分代码组成，即提示词注入和工具结果回传。提示词注入用于将工具信息及使用工具的提示词添加到系统提示中，它包含 TOOL_EAXMPLE、tools_instructions、REUTRN_FORMAT 三个部分。TOOL_EAXMPLE 用于提示 LLM 如何理解和使用工具，编写时应注意用无关紧要的工具作示例以免 LLM 混淆。tools_instructions 是将通用工具字典转换成 LLM 可读的工具列表，实际使用时可动态调整以让 LLM 知晓可用工具及使用方法。REUTRN_FORMAT 定义了调用 API 的格式。工具结果回传则是解析 tool calling 的输出，并将工具返回的内容再次嵌入 LLM，利用正则表达式抓取输出中的“tool”和“parameters”参数，对于 interpreter 工具使用另一种正则表达式提取 LLM 输出的代码，以提高成功率。对于不接受某些角色的 LLM 接口，可改为回传给 user 角色。 相关成果： 目前绝大多数小型本地开源大语言模型以及部分商用大模型接口不支持稳定的 tool calling 功能，现有的微调 LLM 解决方案会浪费大量时间和算力。本文提出仅使用提示词工程和精巧的代码设计，让 LLM 获得稳定的 tool calling 能力。使用多个不具备该能力的 LLM 作为测试模型，在多个工具调用任务上实验成功率达 100%，且基于 comfyui 开发，适合无代码基础的人员复现和修改。
2025-03-03
什么是llm
LLM（大型语言模型）是一种具有重要地位和强大功能的人工智能系统。 从不同角度来看： 它更像是新操作系统的核心程序，能够协调跨多种模式的输入与输出（如文本、音频、视觉），具备代码解释和运行程序的能力，还拥有浏览器/上网功能、嵌入式数据库用于文件和内部内存存储与检索等。 在开发中，LLM 是 LangChain 平台与各种大模型进行交互的核心模型，是一个抽象概念，输入是字符串表示的用户请求或问题，输出也是字符串表示的模型回答或结果，能调用不同大模型完成不同语言任务，让开发者无需关心大模型细节，还能灵活选择和切换大模型，甚至自己封装 LLM 实现特定语言逻辑和功能。 简单理解，LLM 就像一个非常聪明、知识丰富的“朋友”，能够通过学习大量文字数据来理解和生成自然语言，回答各种问题、写故事、完成作文等。可以把它想象成一个从小读了很多书、知识不断丰富的小朋友，虽然不是真人而是计算机程序，但能处理和学习海量文字数据，这些数据来源广泛。如今的搜索引擎背后可能就有 LLM 的支持，能更准确完整地回答问题。 总的来说，LLM 是一种通过学习大量文本数据，能够理解和生成自然语言的人工智能系统。
2025-03-01
帮我推荐一本入门llm的书
以下是为您推荐的入门 LLM 的相关资源： 1. 《皇子：LLM 经典论文速读版，看完感觉自己通透了》：包含 31 篇 LLM 的经典论文速读版，涵盖大语言模型架构、RAG、预训练、微调、提示词等内容。阅读前可安装浏览器插件“沉浸式翻译”方便中文阅读，将 arxiv PDF 论文原地址域名中的 x 更换成 5 可调整为 HTM 版本方便阅读。 2. 课程学习： 首先学习大语言模型（LLM）入门者的课程，这是了解 LLM 的基础。 进一步学习面向开发者的课程，帮助更好地应用 LLM 于实际项目中。 3. AI 大神 Karpathy 再发的 LLM 入门介绍视频：时长三个半小时，详细介绍 LLM 训练的全部过程，包括预训练、有监督微调和强化学习。即使没有技术背景也能看懂，将提供对 ChatGPT 等 LLM 完整训练流程的直观理解，包含许多示例，并可能帮助思考当前的能力、所处的位置以及未来的发展方向。
2025-02-23
DEEP SEEK 本地部署(Olama + ChatBox)+私有知识库(cherrystudio)
以下是关于 Deep Seek 本地部署（Olama + ChatBox）+私有知识库（cherrystudio）的相关内容： 一、使用 Docker + RAGFlow + Ollama 搭建个人/企业知识库 1. 将 Ollama 部署的模型接入 GARFlow 返回 RAGFlow 中，打开右上角设置，进入模型提供商，配置 Ollama 相关信息，基础 URL 按要求设置，设置完成后点击确定。 导入一个 embedding 模型用于文本向量化，导入成功后设置系统模型设置，然后返回知识库创建知识库。 进入数据集，导入文件（可设置文件夹当作知识库），导入完毕后解析文件，解析速度取决于本机 GPU 性能，解析好后进行检索测试，测试没问题即可进入聊天界面，助理设置可自行设置。 2. 使用 Ollama 本地部署 DeepSeek 模型 先下载 Ollama 程序，官方网址：https://ollama.com/ 。 下载默认到 C 盘（一般为固态盘，运行速度快），若想修改安装目录到 D 盘，后续会有说明。 下载完右下角会出现 Ollama 图标，打开命令行输入相关命令回车。 若显卡是英伟达 2060Super，可选择 Deepseekr1:14b 的模型，根据自身独立显卡性能下载。 下载速度慢可按 Ctrl+C 强制退出重新下载。 下载完毕后再下载一个嵌入模型，Ollama 的 bge 模型官方网址：https://ollama.com/library/bgem3 ，输入相关命令，下载好后直接退出终端。 二、Flowith 相关报道、采访、使用指南 |标题|发布账号|社媒来源|日期|链接| |||||| |ChatGPT 的对话框过时了？这款 AI 产品提供了一种很新的聊天方式|爱范儿|公众号|2024/04/29|| |Flowith：革新你的工作方式，体验节点式 AI 的超流畅生产力|程序那些事儿|公众号|2024/05/03|| |体验 Flowith：探索人机交互从传统聊天对话到画布式知识管理的转变|AI 兔子洞|公众号|2024/04/22|| |deepseek 服务器繁忙？硅基流不动？看看这篇，内含 18 个平台，可能是最全的 deepseek 方案。|佐佐的 AI 笔记|公众号|2025/02/06|| |满血版自部署 DeepSeekR1+知识库+联网搜索,体验下来可能就只剩下这家了!|字节笔记本|公众号|2025/02/12|| |DeepSeek 让 AI 圈卷出了新高度：Flowith 宣布 DeepSeek R1 现在免费提供!|字节笔记本|公众号|2025/01/27|| |ShowMeAI 周刊 No.15|上周最有讨论度的 6 个 AI 话题：自由画布类产品密集更新、多主体一致成发展趋势、AGI、开源…|ShowMeAI 研究中心|公众号|2025/01/21||
2025-04-10
@ 在cherry studio可以是你openrouter的API吗？
在 Cherry Studio 中，不能直接将 @ 作为 OpenRouter 的 API。OpenRouter 有一些特定的使用方式和条件。 例如，Zeabur 模版自带 oneapi，支持一键部署。但想要同时使用 openrouter 和 simpleoneapi 需安装 cline 插件，将 openrouter api 放到 cline，再把 Cursor 设置换成 simpleoneapi，这样基本能在 Cursor 里使用全系大模型。 OpenRouter 新发布了 BYOK（Bring Your Own API Keys）功能，这是个第三方 Key 集成功能，能将 xAI、OpenAI、Mistral 等数十个平台的 Key 集中在一起，还能同时使用其他平台和 OpenRouter 的额度。目前支持白“赚”的平台包括 AI Studio/Cohere/DeepSeek/Mistral/SambaNova/Together/xAI 等。 在使用 OpenRouter 集成 API Key 时，不仅能整合免费额度，还能解放更多槽位。但在 Cursor 的设置里，deepseek 会与 gpt 的配置发生冲突，同一时间最多只能使用 4 个类型的模型。 如果觉得 OpenRouter 支持的模型不够，还可以使用 simpleoneapi。不过 simpleoneapi 不像 openrouter 支持直接在线配置多个 Key，熟悉代码的可以通过本地或者 Docker 启动。 另外，在进行相关实验时，需要准备本地安装好的 VS Code，在 VS Code 中安装 Cline（MCP 客户端之一），还需要注册 Cloudflare 和 Openrouter，在 Openrouter 注册后在 Keys 中申请一个 API key 并妥善保存。
2025-03-24
cherry studio中助手如何使用
以下是关于在不同场景中使用助手的方法： 在 Cherry Studio 中使用助手 1. 创建大模型问答应用 进入百炼控制台的，在页面右侧点击新增应用。在对话框，选择智能体应用并创建。 在应用设置页面，模型选择通义千问Plus，其他参数保持默认。您也可以选择输入一些 Prompt，比如设置一些人设以引导大模型更好的应对客户咨询。 在页面右侧可以提问验证模型效果。不过您会发现，目前它还无法准确回答你们公司的商品信息。点击右上角的发布。 2. 获取调用 API 所需的凭证 在我的应用>应用列表中可以查看所有百炼应用 ID。保存应用 ID 到本地用于后续配置。 在顶部导航栏右侧，点击人型图标，点击 APIKEY 进入我的 APIKEY 页面。在页面右侧，点击创建我的 APIKEY，在弹出窗口中创建一个新 APIKEY。保存 APIKEY 到本地用于后续配置。 在 Stable Diffusion 中使用 Civitai 助手 您可以去 C 站搜索下载 Civitai 助手，如果上不了 C 站可以去我的百度云盘里下载，然后放在“……\\sdwebuiakiv4\\extensions”路径文件夹下。安装完成后，重启 webUI，就可以在上方的标签选项卡中找到这个插件。 Civitai 助手的功能包括： 1. 下载预览图：它可以自动扫描您的所有文件，如果模型是从 C 站下载的，会帮您自动匹配好缩略图。对于其他来源的模型，可能无法匹配成功，需要手动添加。点击刷新旁边的按钮，再把鼠标放在模型的名字上，可以看见新的四个图标，分别是用当前生成图替换为预览图、在新标签页打开这个模型的 Civitai 页面、一键添加这个模型的触发词到关键词输入框、一键使用这个模型预览图所使用的关键词。 2. 下载文件：当您看到 C 站上喜欢的模型，只需要将网址粘贴进来，点击“从 Civitai 链接拉取模型信息”，等拉取完之后，选择要放置的文件夹和模型的版本，点击下载即可，下载完之后预览图也会自动配好。 3. 检查更新：模型和 lora 的更新迭代很快，点击这个按钮可以自动检索您电脑上目前的模型有没有更新的版本。 在 Trae 中指定上下文进行 AI 对话 通过File，您可以将指定文件中的所有内容作为与 AI 助手对话的上下文。列表中默认展示近期在编辑器中打开过的文件。您可以预览这些文件所在的目录，以免因存在同名文件而导致错选。若展示的文件非您所需，您可以通过关键词搜索所需文件。 1. 在输入框中输入，或直接点击输入框左下角的引用按钮。 2. 输入框上方显示上下文类型选择列表。 3. 在列表中选择 File（或在符号后手动输入 File），然后按下回车键。 4. 列表展示近期在编辑器中打开过的文件。将鼠标悬浮在列表中的某个条目后，左侧会展示该文件所在的目录。 5. 若推荐的文件非您所需，在File:后输入您想要的文件的名称或关键词。 6. 从列表中选择需指定为上下文的文件。 7. 在输入框的文件标识后，输入您的问题并发送。
2025-03-20
我想让cursor帮我编程一个能在Android studio编译的Android应用，它的主要功能是接受esp32通过websocket协议发送过来的opus数据，保存opus并把数据转换成wav，再使用sherpa-onnx语音识别成文字。我该使用什么提示词让cursor帮我写出这个Android应用？
很抱歉，目前没有适用于让 Cursor 生成您所需 Android 应用的特定提示词。编写这样一个复杂的 Android 应用需要对 Android 开发、网络通信、音频处理和语音识别等多个领域有深入的了解和专业知识。您可能需要逐步向 Cursor 描述应用的架构、各个模块的功能和实现逻辑，例如先描述如何建立与 ESP32 的 WebSocket 连接，如何接收和处理 Opus 数据，如何进行数据转换以及如何调用 Sherpaonnx 进行语音识别等。但需要注意的是，仅仅依靠提示词让 Cursor 生成完整可用的复杂应用可能具有一定的局限性，建议您在具备相关基础知识的前提下，结合 Cursor 的辅助来逐步完成开发。
2025-03-06
我想让cursor帮我编程一个能在Android studio编译的Android应用，它的主要功能是接受esp32通过websocket协议发送过来的opus数据，保存opus并把数据转换成wav，再使用sherpa-onnx语音识别成文字。我该使用什么提示词让cursor帮我写出这个Android应用？
很抱歉，目前没有关于使用 Cursor 生成您所需的这种特定 Android 应用的提示词的相关内容。一般来说，您可以向 Cursor 提供以下关键信息作为提示词的参考： 1. 明确应用的功能需求，如“编写一个在 Android Studio 中编译的 Android 应用，用于接收 ESP32 通过 WebSocket 协议发送的 Opus 数据，保存 Opus 并转换为 WAV 格式，然后使用 Sherpaonnx 进行语音识别成文字。” 2. 描述应用的技术架构和关键技术点，例如“应用需基于 Android 平台，使用合适的网络库处理 WebSocket 连接，采用有效的数据存储方式保存 Opus 数据，利用特定的音频转换库将 Opus 转换为 WAV，以及集成 Sherpaonnx 语音识别库实现文字转换。” 3. 提及开发环境和工具要求，比如“在 Android Studio 开发环境中，遵循 Android 应用开发规范和最佳实践。” 但需要注意的是，Cursor 生成的代码可能并不完全满足您的需求，还需要您进行进一步的修改和完善。
2025-03-06
我是小白用户，已经建立cherry studio本地知识库，我想更自动化的使用知识库，有什么具体操作方法
以下是关于更自动化使用 cherry studio 本地知识库的具体操作方法： 使用知识库： 将知识库直接与 Bot 进行关联用于响应用户回复，或者在工作流中添加知识库节点，成为工作流中的一环。 在 Bot 内使用知识库： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在 Bots 页面，选择指定 Bot 并进入 Bot 详情页。 4. 在 Bot 编排页面的知识库区域，单击加号图标，添加指定的知识库。 5. （可选）添加知识库后，可以在自动调用下拉界面内，调整知识库的配置项。 配置项说明： 最大召回数量：Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，返回的数据片段数量，数值越大返回的内容越多。 最小匹配度：Bot 在调用知识库匹配用户输入内容时，会将达到匹配度要求的数据片段进行召回。如果数据片段未达到最小匹配度，则不会被召回。 调用方式：知识库的调用方式。 自动调用：每轮对话将自动从所有关联的知识库中匹配数据并召回。 按需调用：您需要在人设与回复逻辑中提示 Bot 调用 RecallKnowledge 方法，以约束 Bot 在指定时机从知识库内匹配数据。 6. （可选）在预览与调试区域调试 Bot 能力时，扩展运行完毕的内容可以查看知识库命中并召回的分片内容。 在工作流内使用 Knowledge 节点： 1. 登录。 2. 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 3. 在页面顶部进入工作流页面，并打开指定的工作流。 4. 在左侧基础节点列表内，选择添加 Knowledge 节点。 创建知识库并上传文本内容： |上传方式|操作步骤| ||| |本地文档|1. 在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。<br>2. 将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。<br>目前支持上传.txt,.pdf,.docx 格式的文件内容。<br>每个文件不得大于 20M。<br>一次最多可上传 10 个文件<br>1. 当上传完成后单击下一步。<br>2. 选择内容分段方式：<br>2.1. 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。<br>2.2. 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。<br>分段标识符：选择符合实际所需的标识符。<br>分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。<br>文本预处理规则：<br>替换掉连续的空格、换行符和制表符<br>删除所有 URL 和电子邮箱地址<br>1. 单击下一步完成内容上传和分片。| 创建知识库并上传表格数据： |上传方式|操作步骤| ||| |本地文档|选择将本地文件中的表格数据上传至知识库中。<br>1. 在表格格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。<br>2. 将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档，然后单击下一步。<br>目前支持上传.csv 和.xlsx 格式的文件内容，且表格内需要有列名和对应的数据。<br>每个文件不得大于 20M。<br>一次最多可上传 10 个文件。<br>1. 配置数据表信息后，单击下一步。<br>1.1. 指定数据范围：通过选择数据表、表头、数据起始行指定数据范围。<br>1.2. 确认表结构：系统已默认获取了表头的列名，您可以自定义修改列名，或删除某一列名。<br>1.3. 指定语义匹配字段：选择哪个字段作为搜索匹配的语义字段。在响应用户查询时，会将用户查询内容与该字段内容的内容进行比较，根据相似度进行匹配。<br>2. 查看表结构和数据，确认无误后单击下一步。<br>3. 完成上传后，单击确定。|
2025-03-06