chgpt4写综述？ 综述如何书写？

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。总结：基于LangChain和ChatGLM3搭建本地知识库问答系统，需要结合大语言模型与外部数据源，利用LangChain框架的组件实现集成。

2、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。

3、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。

4、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。

什么是大型语言模型

1、大型语言模型（LLM）是指包含数千亿（或更多）参数的语言模型，这些参数是在大量文本数据上训练的，例如模型 gpt-PaLM、Galactica 和 LLaMA。具体来说，LLM 建立在 Transformer 架构之上，其中多头注意力层堆叠在一个非常深的神经网络中。

2、大型语言模型（LLM）是指拥有数以千亿计参数的语言模型，这些参数是在大量文本数据上训练得来的，如GPT-PaLM、Galactica和LLaMA等模型。具体来说，LLM基于Transformer架构，其中包含多个注意力层和一个深层的神经网络。

3、大语言模型（LLM）是指使用大量文本数据训练的深度学习模型，能够生成自然语言文本或理解语言文本的含义。 大语言模型（Large Language Model，LLM）是基于深度学习的人工智能模型，其主要特点在于使用大量的文本数据进行训练，以便更好地理解和生成自然语言文本。

AI写作是什么意思?

AI写作，即人工智能写作，是指利用人工智能技术来生成和创作文本内容的过程。以下是关于AI写作的详细解释：核心技术：AI写作的核心在于自然语言处理和机器学习技术的运用。通过这些技术，AI能够理解和分析大量的文本数据，学习语言的规则和模式，从而生成符合语法和语境的文本。

AI写作，全称为人工智能写作，是指利用人工智能技术来辅助或完全进行写作的过程。这一领域结合了自然语言处理（NLP）、机器学习、深度学习等先进技术，旨在通过计算机算法生成连贯、有逻辑且符合人类阅读习惯的文本内容。

总的来说，AI写作是一个结合人工智能技术和人类创造力的过程。通过明确写作目的、使用合适的AI工具、加工润色以及加入个人风格，可以有效地利用AI技术提高写作效率和质量。

AI写作是一个由人工智能驱动的写作过程，旨在提高写作效率和准确性。 选择一个合适的AI写作平台是必要的，平台将根据提供的输入内容自动生成文章。 输入内容可能包括标题、关键词、段落大纲等，以便AI平台理解写作方向。 生成文本后，作者可以进行编辑和修改，以确保内容符合个性化需求。

AI写作是指利用人工智能技术辅助或自动完成写作任务的过程。这种技术能够模拟人类的写作风格和思维过程，通过自然语言处理、机器学习等先进技术，帮助用户快速生成高质量、符合要求的文本内容。AI写作不仅提高了写作效率，还能够在一定程度上保证文本的准确性和逻辑性。

AI写作是一种由人工智能驱动的写作过程。它可以帮助作者快速生成文章、博客、新闻报道等内容，同时还可以提高写作的效率和准确性。在AI写作中，我们需要先选择一个适合的AI写作平台。然后，我们需要提供一些输入内容，如标题、关键词、段落或整个文章的大纲。

【文章综述】LLM驱动的UI自动化:大家都是怎么做的?

1、文章1：DroidBot-GPT：为Android应用UI自动化注入GPT力量。该方法通过自然语言描述任务，由DroidBot-GPT自动生成并执行操作，如创建联系人Alice，并保存其手机号、邮箱等信息。核心步骤包括组合任务描述、界面状态、操作历史和输出要求为LLM提示。

2、自动化生成：通过chrome插件，用户模拟操作后，平台能够自动生成测试脚本，支持常见的UI操作。降低手写成本：解决了手写测试脚本成本高、易出错的问题。数据沙箱：隔离测试数据：通过数据沙箱技术，隔离和控制测试数据，确保测试的稳定性和可重复性。

3、Open API：支持与开发、发布流程无缝集成，通过API调用执行测试，实现自动化测试的标准化流程。 平台的实现原理涉及目标元素定位的增强、基于LLM的智能识别、DOM压缩以及prompt设计，通过这些技术，即使页面结构发生改变，也能保持测试的有效性。

4、涌现能力和交互控制。学习范式分为Training-free（few-shot和zero-shot）和Finetuning。角色包括控制器、决策者和语义细化者，评估方法有基准指标和人工评估。文章最后讨论了MLLM面临的挑战和未来方向，包括更高效的数据生成、跨模态对齐的改进、多模态任务的自动化决策和更全面的评估标准。