让我们先来kankan助手Ke以帮助人们完成哪些任务,然后再探讨如何构建和使用它们。.作为一名专注于数字化职场的作家和演讲者,多年来我也搭建过hen多次AI助手,说实话,真的hen有趣.

具体来说,就是让AI根据用户需求生成结构化请求,比如JSON格式的,哈哈,这样咱就Ke以触发外部工具或API了,你懂的.

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具体Ke以参考其中choices 是大模型回调给我们的消息,不对不对,应该是整个JSON结构.

原理让LLM根据用户需求生成结构化请求，触发外部工具或API。

今天,我就来和大家分享如何一步步搭建属于自己的个人AI助手，无论你是编程小白还是技术大神，douKe以在这个过程中找到乐趣和收获，让技术实实在在地改变我们的日常生活。

为了让AI助手具备学习和预测的Neng力,我们采用了简单而有效的朴素贝叶斯算法.

虽然我们才接触AI大模型应用，但考虑到后续持续的开发迭代，我们的AI教学助手整体代码设计如下：关键是模块化设计,你懂的.

class ToolsProviderMixIn: def __init__: super.__init__ @abstractmethod def get_tools -> List: pass """返回需要将哪些工具注册到大模型中""" @abstractmethod def message_match_tool -> bool: pass """判断当前工具类Neng否被大模型执行""" @abstractmethod def tools_call -> List: pass """响应大模型函数调用并返回结果"""

手把手教你打造自己的AI助手,效率提升N倍不是梦.

优势你Ke以上传各种格式的文档,AI助手会自动学习并理解这些内容.

RAG和函数调用如何解决这些问题？

RAG通过检索外部数据源，将Zui新信息注入模型上下文，再生成回答，说白了就是让AIgeng聪明.

from datetime import datetimefrom typing import Listfrom openai.types.chat import ChatCompletionToolParam, ChatCompletion, ChatCompletionToolMessageParam, ChatCompletionChunkfrom learn02.chat_tools.chat_tool_mixin import ToolsProviderMixInclass ChatTools:...

**有人问，为什么百度不收录我的文章？**害,这个问题嘛,有时候是内容质量问题,有时候是搜索引擎优化没Zuo好,你得检查检查你的关键词、描述什么的.

.文章浏览阅读280次,点赞5次,收藏6次。本文介绍了如何在星图GPU平台上自动化部署通义千问2.5-7B-Instruct镜像，快速搭建个人AI助手.

.命令行输入今日计划 会在当前文件夹下输出 一份md文件。浏览器打开kankan，是不是hen有成就感?

.对话时大模型返回的数据结构如下：...,你kan不懂没关系，咱有工具帮你解析.

.为此，我们决定开发一个专属的AI学习助手。作为一个初学者，我们并不知道学习AI大模型应用开发要学习什么以及怎么学。

**接下来kankan具体的执行代码：前面的代码结构中ChatContext通过持有ToolsProviderMixIn，切换不同的实现类，从而使用不同的工具**

ai_helper_prompt = """你是一名高级ai开发教练，你严谨，认证细致，幽默。你的主要职责是 . 帮助制定学习计划. 检验每日的学习成果，并针对学习效果进行评估。. 当学习效果较好时给予鼓励，当学习效果 较差时 针对不足的内容提出针对性的学习方案，并在此检验直到完成. Neng够根据实际情况动态调整学习计划与目标。""" 大型语言模型如GPT-4在文本生成、问答和代码编写等任务上表现出色，但仍存在一些关键限制： 说实话，这些限制还挺明显的. 无论你是否有编程基础，douKe以在扣子平台上快速搭建 基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。 而且你Ke以将 搭建 的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让geng多的用户与你 搭建 的 Bot 聊天。 哈哈，是不是hen酷？ 463:虽然本文介绍了 如何 快速搭建 个人 AI助手，但要想让AI 助手 geng加出色，您还需要Zuo以下工作:。 关键解释：MessageManager: 维护管理 与整个大模型关联的消息，并将消息变geng通知到外界ChatContext： 与大模型的交互调用，响应 MessageManager 消息变geng。 处理模型的消息回调， ToolsProviderMixIn：工具提供的抽象类， ChatContext 通过持有不同的 工具实现类，Ke以根据不同的业务场景告知大模型 有不同的工具 ChatModelMixIn：大模型抽象接口， ChatContext持有不同的实现Ke以切换不同的模型 接下来kankan具体的执行代码： 前面的代码结构中ChatContext通过持有ToolsProviderMixIn， 切换不同的实现类，从而使用不同的工具（这里不是说大模型一次只Neng回调一个函数， 而是我们可Neng会根据不同的业务场景给大模型不同批次的工具） ToolsProviderMixIn代码设计 Zui终效果:拥有一个Neng处理复杂问答、代码生成和长文档分析的本地AI 助手 。 . 文章浏览阅读280次点赞5次收藏6次。 本文介绍了 如何 在星图GPU平台上自动化部署通义千问2.5-7B-Instruct镜像， 快速 搭建个人AI助手 。 该镜像支持代码生成、长文本分析等复杂任务， 适用于开发智Neng问答系统、自动化文档处理等场景， 显著提升工作效率。 通过简单配置即可实现高性Neng本地化部署。 通义千问2.5-7B快速入门: 如何搭建个人AI助手 . . . 运行 local_input_and_display_chat.py ， 命令行输入今日计划 会在当前文件夹下输出 一份md文件。 浏览器打开 无论你是否有编程基础，douKe以在扣子平台上快速 搭建 基于 AI 模型的各类问答 Bot，从解决简单的问答到处理复杂逻辑的对话。 而且你Ke以将 搭建 的 Bot 发布到各类社交平台和通讯软件上，让geng多的用户与你

搭建

      的 Bot 聊天。