分类： 笔记本

当我们在不知疲倦的问AIGC和LLM大模型的问答问题时，在AI智能体给出答案以后，我们是否需要跟大模型再说谢谢。
我个人习惯在他回答的内容解决我的问题后已回复一句谢谢你，你的回答有帮助来结束会话。
但从api接口的角度来说，在开始聊天时说你好，在聊天结束后说谢谢，其实会多消耗无谓的token和对应的运算电力，更专业的是在大模型的回复点赞，并选择相应的答案质量评价。
那么我来问问大模型，看看他对聊天最后跟他致谢的说法。

我：
好的，谢谢你。
ChatGPT-4o mini：
不客气！如果你还有其他问题或需要进一步的帮助，随时告诉我！祝你顺利解决问题！

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最近我拿到一个笔记本电脑，还是 win7 的系统，然后装了一个虚拟机 VirtualBox 学习了一下使用虚拟化安装 centos 服务器，再安装了一套宝塔软件，基于宝塔的 docker服务搭建了一个 openwebui。

这样再经过 tplink 路由器虚拟机和 tpddns 服务将联通宽带的映射出去。

把上面装了搭建了一个基于 api 的 ChatGPT 类的聊天软件就完成了。

在配置上 openai 的接口或者通义千问的接口。

现在就可以尝试问问 ChatGPT，看看他能不能回答我们的问题。

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最近带上了红米手表，看看运动状态的心率情况，有个运动记录是热身、有氧、燃脂、无氧的状态，不太了解这些健身相关的概念，问了 ChatGPT-4o mini 看看他的回答怎么样，记录知识。

使用one-api统一各个大模型的接口，提供openai 的api兼容格式。

最近安装了 openwebui ，openwebui不支持其他大模型的在线接口。只能使用兼容openai的api模式的。

宝塔安装docker模块：

one-api代码地址：

https://github.com/songquanpeng/one-api/

宝塔面板安装one-api的官方教程：

https://github.com/songquanpeng/one-api/issues/175

我在宝塔面板安装one-api 的操作记录，基于新加坡腾讯云服务器。

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AIGC 具有极高的内容理解和反馈能力，那么我们的 AIGC 返回和理解内容，我们又如何让 AIGC 与现实世界的机械或者智能物联网设备、生活应用、办公应用等交互，将 AIGC 的理解能力应用到现实世界中？

将 AIGC 的内容理解和反馈能力应用到现实世界中，尤其是与机械设备、智能物联网（IoT）设备和各类应用的交互，确实是一个很有前景的方向。以下是一些可能的方式和思路：

1. 语音助手与智能家居：通过集成 AIGC 技术的语音助手，可以实现自然语言的理解和执行。例如，用户可以通过语音指令控制家中的智能设备，如调整灯光、改调整温度或播放音乐，这些指令能够通过 AIGC 的自然语言处理能力进行更精确的理解。
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半小时部署自己的AIGC 助手，LLM大模型。

最近搭建一个基于chatgpt 的api的 界面chatgpt类似的会话应用，发现使用Ollama 开源分离的出来的 openwebui很合适，这样以后自己有服务器可以自己部署 llama、qianwen等的开源模型，如果没有服务器，可以直接使用openai的api接口能力搭建自己的chatgpt应用服务，只要是兼容openai 的api的接口也都可以用起来。国内大模型据我了解是智普好像兼容了openai 的api格式，其他的还没有尝试。 不知道coze支不支持。

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如何安排每天的新计划，是在晚上安排明天的任务还是在早上再开始计划一天的新事情?

对话式AI让我的求助越来越少，在我的知识盲区里AI已经成文我的第一个询问选择。但在我的知识盲区里，我发现给AI提问获得回答的内容也取决于我的问题，如果我问的太宽泛，AI给我的内容也不太精确，让我无法继续深入了解，如何提升这种完全没有接触过的知识入门和AI的知识库的获取。

我现在有一个需求就是购物助手，能帮我挑选网上购物的内容，能在海量的评论和产品描述中挑选符合我需要的优质和性价比搞的产品。现在购物筛选、比价和辨别真伪太困难了，比如我最近在拼多多的百亿补贴频道买的飞鸽电动车，标价虽然很低，但买回的电动自行车的锂电池与标注的容量不符，而且商家贴的是标注的标签，这是明显的刻意售假低配按高配卖的情况，却无法在购物之前分辨。

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