大模型生成短视频
之前的大模型介绍一直停留在文字交互上，这节部署一个ChatTTS实现文字转语音，而且语音十分接近真人，是最近比较热的一个文字转语音的开源项目了。此前我在window上部署过一次，部署成功了，但是过程稍微复杂些，官网提供的部署方法更适合liunx系统，对window不友好，但如果有liunx系统可以参考尝试下。下面我用一个非常简单的方式来部署，是一个封装好各种包的部署包。&n
这节一起用Vanna来实现自然语言转SQL，之前的大模型一直停留在问答阶段，答案基本都是大模型提供的，至多是加点本地知识库，text，pdf等文档，丰富大模型的内容，但是想要大模型与一些管理系统对接还是无能为力，这节就一起尝试下用Vanna对接数据库，将自然语言转成标准的SQL对数据库进行查询。这也是很多管理系统的开发者最需要落地实践的内容。 &nbs
之前已经尝试过AI Agent功能开发，这节演示下工作流的使用，工作流顾名思义就是工作流程，类似表单的审批流程，是一步步执行下去的，Dify是把任务拆分成多个任务，分步骤执行，最终形成一个工作流的模式去执行。首先打开Dify主页面，点击创建空白应用，在弹窗中上面选择工作流，下面输入名称和描述后点击创建，创建后就会有一个可拖拽的工作流页面，因为还没设置，默认只有一个开始，我们创建一个条件语句，就是根
Dify.AI是一个基于云的AI平台，集成了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等技术，提供了一系列开箱即用的解决方案。主要有四个功能：聊天助手，文本生成，AI Agent，工作流。聊天助手和文本生成其实是普通的大模型都自带的功能，这里就不做过多赘述，我们主要来看后面的Agent和工作流两种。上一节我在本地搭建好了Dify，可以先尝试搭建一个AIAgent，点击创建空白应用，选择Ai Agent，输
Dify与之前的MaxKB不同，MaxKB可以实现基础的问答以及知识库功能，但是如果要开发一个Agent，或者工作流就还是需要额外开发，而Dify 是一个开源 LLM 应用开发平台。其直观的界面结合了 AI 工作流、RAG 管道、代理功能、模型管理、可观察性功能等，让您可以快速从原型开发到生产。以下是核心功能的列表：工作流程，全面的模型支
上一个章节中已经实现使用maxKB搭建本地知识库了，但是在使用的时候还是会有一些问题，比如上面的提示内容是MaxKB小助手，显然不符合我们后期对外开放的，同时问题虽然是中文，但是大模型还是默认用英文回答，所以这节课就一起来对MaxKB进行个性化配置。 首先打开MaxKB的应用，点击设置，接下来
上节已经可以通过MaxKB创建简单的问答系统了，这节开始做自己的知识库，实际上就是把一些本地文件上传到大模型中，让大模型学会这些文件内容，你在问他问题的时候可以通过此文件的内容来回答你，尤其是在针对特定场景或者特定领域的时候非常适用。首先我们打开知识库的菜单，目前是空的，点击创建知识库，开始创建知识库点
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