什么是GPT-4？完整指南
先來(lái)看下效果,這是我上傳了一份《人體損傷致殘程度分級(jí)》資料詢問(wèn)后的結(jié)果：
DeepSeek部署有兩種方式，一種是本地部署、一種是接入第三方API。
這兩種的優(yōu)缺點(diǎn)：
首先你本機(jī)需要確保已經(jīng)安裝ollama，并且ollama能正常運(yùn)行。
其實(shí)我原本打算這篇文章只寫(xiě)本地部署的方式的…..
不過(guò)呢，由于 DeepSeek 網(wǎng)頁(yè)版最近一直在”罷工”，我被迫嘗試了本地 ChatBox 工具來(lái)接入 API。沒(méi)想到體驗(yàn)了一把滿血版的 R1，爽得飛起！覺(jué)得這個(gè)方案也很香，所以就順手把 API 的方式也寫(xiě)進(jìn)來(lái)。
這里我提供兩個(gè)平臺(tái)，大家自行選擇接入。
先要獲取APIkey，后續(xù)我們需要將APIkey填入知識(shí)庫(kù)配置中。
官網(wǎng)
https://console.volcengine.com/ark
價(jià)格
輸入：￥2/ M Tokens
輸出：￥8/ M Tokens
進(jìn)入側(cè)的APIKey管理，創(chuàng)建APIkey
新建秘鑰，復(fù)制APIkey
官網(wǎng)
https://cloud.siliconflow.cn/account/ak
價(jià)格
輸入：￥4/ M Tokens
輸出：￥16/ M Tokens
進(jìn)入左側(cè)的API秘鑰，點(diǎn)擊新建秘鑰后復(fù)制秘鑰
接著我們需要接入知識(shí)庫(kù)，這里使用AnythingLLM這個(gè)項(xiàng)目。
AnythingLLM 是一個(gè)開(kāi)源的大語(yǔ)言模型（LLM）應(yīng)用框架，旨在幫助用戶輕松構(gòu)建和部署基于私有數(shù)據(jù)的智能問(wèn)答、文檔分析等應(yīng)用。
進(jìn)入官網(wǎng)并下載安裝程序
運(yùn)行安裝程序，中間會(huì)下載所需要的額外依賴項(xiàng)(GPU、NPG支持)
如果下載失敗了，或者是你關(guān)閉這個(gè)下載窗口跳過(guò)了這一步，AnythingLLM還是會(huì)成功安裝。
這個(gè)時(shí)候不要擔(dān)心，可以手動(dòng)進(jìn)行安裝。
網(wǎng)盤(pán)鏈接中有一個(gè)lib壓縮包。
解壓壓縮包，并將解壓后的文件夾放入你的安裝目錄\AnythingLLM\resources\ollama目錄內(nèi)。
安裝完成，進(jìn)入AnythingLLM界面，這里需要選擇一個(gè)默認(rèn)的大模型。
如果你使用的是本地部署DeepSeek的方式，向下拉找到Ollama選擇即可。
如果你使用的是第三方API，這一步不需要選擇ollama，向下找到Generic OpenAI
Generic OpenAI：
通過(guò)自定義配置連接到任何兼容OpenAI接口格式的服務(wù)。
這里需要填寫(xiě)5個(gè)參數(shù)
使用硅基流動(dòng)API：
BaseURL請(qǐng)求地址
APIkeyAPI秘鑰，填寫(xiě)剛才獲取的即可
ChatModelName模型名稱
Pro/deepseek-ai/DeepSeek-R1
Token context window（上下文窗口）
4096
Max Tokens（最大tokens數(shù)量）
4096或者是8192根據(jù)自己情況來(lái)
使用火山方舟API：
BaseURL請(qǐng)求地址
https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3
APIkeyAPI秘鑰，填寫(xiě)剛才獲取的即可
ChatModelName模型名稱
這里比較特殊，火山方舟模型名稱需要填寫(xiě)接入點(diǎn)ID。我們需要去平臺(tái)上創(chuàng)建接入點(diǎn)。
首先先開(kāi)通DeepSeekR1的服務(wù)
來(lái)到在線推理–創(chuàng)建接入點(diǎn)
確認(rèn)接入
這個(gè)ID就是接入點(diǎn)ID，填寫(xiě)這個(gè)值即可。
Token context window（上下文窗口）
4096
Max Tokens（最大tokens數(shù)量）
4096或者是8192根據(jù)自己情況來(lái)
以上設(shè)置完成后，別忘了點(diǎn)SaveChanage保存。
下一步進(jìn)入這個(gè)隱私界面，就是告訴你數(shù)據(jù)怎么存、怎么用的那些說(shuō)明書(shū)，反正都是套話，直接跳過(guò)下一步就可以
這一步是歡迎界面，沒(méi)啥特別的，直接跳過(guò)它
這里創(chuàng)建一個(gè)工作區(qū)名稱，建議使用英文，因?yàn)橐呛竺嫦胗?API 來(lái)調(diào)用的話，這個(gè)名字可就派上用場(chǎng)了。
現(xiàn)在進(jìn)入 AnythingLLM 的主界面了。它會(huì)用一段示例對(duì)話來(lái)教你怎么玩
點(diǎn)擊左邊我們剛才起好名字的工作區(qū)，進(jìn)入新的對(duì)話界面。
這里簡(jiǎn)單對(duì)話來(lái)測(cè)試模型是否調(diào)用成功。
點(diǎn)擊工作區(qū)右側(cè)的設(shè)置按鈕進(jìn)入設(shè)置界面。
進(jìn)入聊天設(shè)置，我們可以在這里對(duì)模型進(jìn)行細(xì)節(jié)上的調(diào)整
這里是調(diào)整當(dāng)前使用的大模型。默認(rèn)使用系統(tǒng)設(shè)置的，也就是剛才設(shè)置的ollama
也可以選擇其他本地大模型或是API服務(wù)
模式分聊天和查詢，查詢表示只使用查詢上下文功能（需要有自己上傳的文檔），聊天表示使用聊天功能+查詢
上下文數(shù)量
你可以理解為是人設(shè)提示詞，可以修改為中文，也可以保持默認(rèn)。
接下來(lái)需要給知識(shí)庫(kù)投喂資料，點(diǎn)擊工作區(qū)旁的上傳按鈕
進(jìn)入知識(shí)庫(kù)管理界面
支持批量上傳，支持Excel、world、txt等文件格式。這里我上傳了一個(gè)《人體損傷致殘程度分級(jí)》.pdf。
選中文件，點(diǎn)擊Move to WorkSpace,這一步是將臨時(shí)區(qū)的文件加入到工作空間。
可以看到上傳的文件轉(zhuǎn)移至右邊，這里點(diǎn)擊Sace and Embed進(jìn)行保存。
下方提示WorkSpace updated successfully表示保存成功。
這里需點(diǎn)擊Pin to workspace這個(gè)按鈕。
Pin to workspace：
如果在使用 AnythingLLM 時(shí)，發(fā)現(xiàn)默認(rèn)情況下沒(méi)有得到滿意的答案，那么可以通過(guò)釘住文檔來(lái)提高回答質(zhì)量。這是一種快速提升回答準(zhǔn)確性和相關(guān)性的方法。
簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，文檔釘住就是把文檔內(nèi)容直接“喂”給語(yǔ)言模型，讓它在回答問(wèn)題時(shí)能夠參考這些內(nèi)容，從而提供更好的答案。
然后我們回到對(duì)話頁(yè)面，新建一個(gè)對(duì)話，提問(wèn)問(wèn)題，驗(yàn)證知識(shí)庫(kù)是否添加成功。
可以看到DeepSeek已經(jīng)結(jié)合上傳的資料進(jìn)行回答，但是回答的問(wèn)題有誤差。
比如第一個(gè)問(wèn)題：
問(wèn)：
兩根肋骨骨折是什么等級(jí)？
答：
根據(jù)提供的上下文信息，人體損傷致殘程度分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)中關(guān)于肋骨骨折的規(guī)定如下：
重傷二級(jí)：四肋以上骨折或者兩肋以上并有反常活動(dòng)；
輕傷一級(jí)：一至三肋骨骨折。
對(duì)于兩根肋骨骨折的情況，如果沒(méi)有伴隨反常活動(dòng)或其他嚴(yán)重情況（如超過(guò)四根），則屬于輕傷一級(jí)。因此，兩根肋骨骨折的等級(jí)是：
輕傷一級(jí)
但這在上傳的文件中，兩根肋骨骨折屬于輕傷二級(jí)。這對(duì)于法律咨詢方面的應(yīng)用來(lái)說(shuō)是比較嚴(yán)重的錯(cuò)誤。
遇到這種回答不準(zhǔn)的問(wèn)題，也不用著急，我們來(lái)排查下原因。
我仔細(xì)看了下上傳的 PDF 文件，發(fā)現(xiàn)里面有很多表格、特殊格式，還有一大堆用不到的內(nèi)容。這些”雜質(zhì)”會(huì)影響 AI 理解我們真正想要它學(xué)習(xí)的內(nèi)容。
這些雜亂的格式會(huì)讓 AI 抓不住重點(diǎn)，就像我們看到一本亂糟糟的書(shū)一樣，所以我把關(guān)鍵內(nèi)容重新整理成了一個(gè)簡(jiǎn)潔的 Word 文檔，刪掉了那些用不到的內(nèi)容，然后重新喂給了 AI。
整理后的文檔內(nèi)容節(jié)選：
5.6.4輕傷二級(jí)
b)肋骨骨折2處以上。
c) 胸骨骨折；鎖骨骨折；肩胛骨骨折。
d)胸鎖關(guān)節(jié)脫位；肩鎖關(guān)節(jié)脫位。
e) 胸部損傷，致皮下氣腫1周不能自行吸收。
f) 胸腔積血；胸腔積氣。
g)胸壁穿透創(chuàng)。
h)胸部擠壓出現(xiàn)窒息征象。
5.6.5輕微傷
a)肋骨骨折；肋軟骨骨折。
5.7 腹部損傷
5.7. 1重傷一級(jí)
a)肝功能損害(重度)。
b)胃腸道損傷致消化吸收功能嚴(yán)重障礙，依賴腸外營(yíng)養(yǎng)。
c) 腎功能不全(尿毒癥期)。再試著問(wèn)了一遍，這次回答準(zhǔn)確多了！
這只是最簡(jiǎn)單的解決方案。如果你想讓 AI 回答得更準(zhǔn)確，還可以試試調(diào)整文檔格式、優(yōu)化搜索方式、調(diào)整 AI 參數(shù)等方法。不過(guò)這些高級(jí)玩法我們后面再聊。
打開(kāi)AnythingLLM界面，進(jìn)入設(shè)置-API秘鑰-生成新的API秘鑰
我已經(jīng)將AnythingLLM的接口接入到NGCBOT中并制做成整合包。
解壓網(wǎng)盤(pán)鏈接中的NGCBOT_LLM.zip壓縮包，雙擊啟動(dòng)器.exe即可運(yùn)行。
在使用之前需要做三件事！
在使用之前需要做三件事！
在使用之前需要做三件事！
第一，確認(rèn)你整合包目錄下沒(méi)有中文，有中文必報(bào)錯(cuò)！
正確示范
F:\AI\AIpackage\NGCBot
錯(cuò)誤示范
F:\微信BOT\AIpackage\NGCBot
第二，安裝指定版本微信。
在網(wǎng)盤(pán)鏈接中有一個(gè)微信版本
WeChatSetup-3.9.10.27.exe
安裝這個(gè)版本，電腦上原本有微信不用刪除，直接覆蓋安裝。
第三，修改NGCBOT的配置文件。
需要對(duì)Config\Config.yaml配置文件就行修改。
配置文件一共修改三處
1.修改超級(jí)管理員配置。
這里填入你設(shè)定的微信號(hào)的ID，記住一定要改！不然都發(fā)給我了….
這個(gè)ID如何獲取？用你想設(shè)為管理員的微信號(hào)，給機(jī)器人發(fā)個(gè)消息，然后在控制臺(tái)就能看到發(fā)送消息人的id。
2.修改ai優(yōu)先級(jí)配置。
這里是ai接口執(zhí)行的次序，前面的數(shù)字越小代表優(yōu)先執(zhí)行。默認(rèn)設(shè)定是AnythingLLM優(yōu)先。
3.AnythingLLM配置。
這里需要修改workspace、AnythingLLMkey這兩個(gè)值就好。
workspace填寫(xiě)你AnythingLLM創(chuàng)建的工作區(qū)的名稱，就是那個(gè)小寫(xiě)的。
AnythingLLMkey填寫(xiě)你AnythingLLM中獲取的秘鑰。不是硅基流動(dòng)或者是火山方舟的那個(gè)秘鑰！！
記住前面的Bearer不要去掉
按照以上步驟修改后，雙擊啟動(dòng)器.exe就可以愉快的玩耍咯！
整合包獲取在文章末尾。
恭喜你！看到這里的都是????????
如果你只想快速上手玩轉(zhuǎn)知識(shí)庫(kù)機(jī)器人，看到這里就可以。
下面是寫(xiě)給想深入研究的小伙伴的內(nèi)容
感興趣的可以繼續(xù)往下看
此步驟適合想拓展開(kāi)發(fā)研究的小伙伴，如果你是小白，想直接玩整合包，請(qǐng)?zhí)^(guò)此步驟。
OK，我們來(lái)玩點(diǎn)高級(jí)的，瀏覽器輸入[http://localhost:3001/api/docs/](http://localhost:3001/api/docs/)進(jìn)入API頁(yè)面。
這里由于官方原本的API文檔網(wǎng)頁(yè)訪問(wèn)不了，所以改成本地訪問(wèn)API文檔。
進(jìn)入API說(shuō)明網(wǎng)頁(yè)后，可以看到這里面有各種各樣的接口。并且支持在這個(gè)網(wǎng)頁(yè)上直接進(jìn)行調(diào)試。
在開(kāi)始接入之前，我們需要授權(quán)一下秘鑰，點(diǎn)擊Authorize。
在打開(kāi)的界面將AnythingLLMAPI秘鑰粘貼進(jìn)去，授權(quán)成功
接著向下找到/v1/workspace/{slug}/chat這個(gè)API
參數(shù)說(shuō)明
| 參數(shù) | 說(shuō)明 | 備注 |
|---|---|---|
| slug | 工作空間 | 拒絕中文字符、大寫(xiě)等特殊字符，只能小寫(xiě) |
| message | 消息內(nèi)容 | 你要發(fā)送的消息 |
| mode | 模式 | 模式分chat和query，query表示只使用查詢上下文功能（需要有自己上傳的文檔），chat表示使用聊天功能 |
請(qǐng)求示例(Request body)
curl --location 'http://localhost:3001/api/v1/workspace/newwork/chat' \
--header 'Authorization: Bearer 7X26VBD-0824RMG-MD0VV2X-PC02ZJ4' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
"message": "兩根肋骨骨折是什么等級(jí)？",
"mode": "chat"
}'Responses
{
"id": "488ff13e-0206-4014-bf50-ea2d8e78c1c3",
"type": "textResponse",
"close": true,
"error": null,
"chatId": 17,
"textResponse": "<think>\n好的，我現(xiàn)在需要解決用戶的問(wèn)題：“兩根肋骨骨折是什么等級(jí)？” 用戶之前已經(jīng)詢問(wèn)過(guò)這個(gè)問(wèn)題，并且我給出了一個(gè)回答，但現(xiàn)在他再次提問(wèn)，可能希望得到更詳細(xì)或不同的解釋。\n\n首先，回顧一下上下文。在提供的Context 0中，5.6.4輕傷二級(jí)部分提到了b)肋骨骨折2處以上屬于輕傷二級(jí)。因此，兩根肋骨骨折符合這一標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)定級(jí)為輕傷二級(jí)。\n\n用戶可能是一名法律工作者、家屬或受傷者本人，想要了解骨折的嚴(yán)重程度以便處理工傷賠償或其他相關(guān)事宜。他們可能對(duì)分級(jí)標(biāo)準(zhǔn)不太熟悉，所以才會(huì)多次詢問(wèn)。\n\n在思考過(guò)程中，我需要確認(rèn)是否還有其他相關(guān)的評(píng)定標(biāo)準(zhǔn)會(huì)影響結(jié)果。例如，是否有特殊情況如骨折的位置、是否伴隨內(nèi)臟損傷等，這些因素可能會(huì)改變?cè)u(píng)定等級(jí)。但根據(jù)提供的Context，沒(méi)有提到這些情況，因此只能基于給出的信息進(jìn)行判斷。\n\n此外，用戶可能希望知道如何申請(qǐng)工傷認(rèn)定或后續(xù)的賠償流程，但由于信息有限，我無(wú)法提供具體步驟，但可以建議他們聯(lián)系勞動(dòng)保障部門(mén)或醫(yī)療機(jī)構(gòu)獲取專業(yè)指導(dǎo)。\n\n總結(jié)來(lái)說(shuō)，兩根肋骨骨折屬于輕傷二級(jí)，這是根據(jù)提供的標(biāo)準(zhǔn)得出的結(jié)論。用戶可能需要進(jìn)一步的法律或醫(yī)療咨詢來(lái)處理相關(guān)事宜。\n</think>\n\n根據(jù)您提供的上下文信息：\n\n在 **5.6.4 輕傷二級(jí)** 中提到：\n- **b) 肋骨骨折2處以上**。\n\n因此，**兩根肋骨骨折屬于輕傷二級(jí)**。",
"sources": [
{
"text": "5.2.4輕傷二級(jí)\n\na)面部單個(gè)創(chuàng)口或者瘢痕長(zhǎng)度4.5cm 以上；多個(gè)創(chuàng)口或者瘢痕長(zhǎng)度累計(jì)6.0cm 以上。\n\nb)面頰穿透創(chuàng)，皮膚創(chuàng)口或者瘢痕長(zhǎng)度1.0cm以上。\n\nc)口唇全層裂創(chuàng)，皮膚創(chuàng)口或者瘢痕長(zhǎng)度1.0cm 以上。\n\nd) 面部塊狀瘢痕，單塊面積3.0cm2以上或多塊面積累計(jì)5.0cm2以上。\n\ne) 面部片狀細(xì)小瘢痕或者色素異常，面積累計(jì)8.0cm2以上。f)眶壁骨折(單純眶內(nèi)壁骨折除外)。\n\ng)眼瞼缺損。\n\nh) 一側(cè)眼瞼輕度外翻。\n\ni) 一側(cè)上眼瞼下垂覆蓋瞳孔。\n\nj) 一側(cè)眼瞼閉合不全。\n\nk)一側(cè)淚器損傷伴溢淚。\n\n1)耳廓?jiǎng)?chuàng)口或者瘢痕長(zhǎng)度累計(jì)6.0cm以上。\n\nm)耳廓離斷、缺損或者攣縮畸形累計(jì)相當(dāng)于一側(cè)耳廓面積15%以上。n)鼻尖或者一側(cè)鼻翼缺損。\n\no) 鼻骨粉碎性骨折；雙側(cè)鼻骨骨折；鼻骨骨折合并上頜骨額突骨折；鼻骨骨折合并鼻中隔骨折；雙側(cè)上頜骨額突骨折。\n\np) 舌缺損。\n\nq) 牙齒脫落或者牙折2枚以上。\n\nr) 腮腺、頜下腺或者舌下腺實(shí)質(zhì)性損傷。\n\ns) 損傷致張口困難I 度 。\n\nt)頜骨骨折(牙槽突骨折及一側(cè)上頜骨額突骨折除外)。u)顴骨骨折。\n\n5.2.5輕微傷\n\n\n\n\n\n\n\n\n\na)面部軟組織創(chuàng)。\n\nb)面部損傷留有瘢痕或者色素改變。\n\nc) 面部皮膚擦傷，面積2.0cm2以上；面部軟組織挫傷；面部劃傷4.0cm以上。\n\nd)眶內(nèi)壁骨折。\n\ne)眼部挫傷；眼部外傷后影響外觀。\n\nf) 耳廓?jiǎng)?chuàng)。\n\ng) 鼻骨骨折；鼻出血。h)上頜骨額突骨折。\n\ni) 口腔粘膜破損；舌損傷。\n\nj) 牙齒脫落或者缺損；牙槽突骨折；牙齒松動(dòng)2枚以上或者Ⅲ度松動(dòng)1枚以上。\n\n5.3 聽(tīng)器聽(tīng)力損傷\n\n5.3. 1重傷一級(jí)\n\na) 雙耳聽(tīng)力障礙(≥91dB HL)。\n\n5.3.2重傷二級(jí)\n\na) 一耳聽(tīng)力障礙(≥91dB HL)。\n\nb) 一耳聽(tīng)力障礙(≥81dB HL),另一耳聽(tīng)力障礙(≥41dB HL)。\n\nc) 一耳聽(tīng)力障礙(≥81dB HL),伴同側(cè)前庭平衡功能障礙。\n\nd) 雙耳聽(tīng)力障礙(≥61dB HL)。\n\ne) 雙側(cè)前庭平衡功能喪失，睜眼行走困難，不能并足站立。\n\n5.3.3輕傷一級(jí)\n\na)雙耳聽(tīng)力障礙(≥41dB HL)。\n\nb)雙耳外耳道閉鎖。\n\n5.3.4輕傷二級(jí)\n\na) 外傷性鼓膜穿孔6周不能自行愈合。b...continued on in source document...",
"id": "210f98f0-d656-4c0f-b3d5-d617f6398eca",
"url": "file://C:\\Users\\XX\\AppData\\Roaming\\anythingllm-desktop\\storage\\hotdir\\新建 DOCX 文檔.docx",
"title": "新建 DOCX 文檔.docx",
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}
],
"metrics": {
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"outputTps": 63.178294573643406,
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}這樣我們完成了AnythingLLM接口的調(diào)用測(cè)試。根據(jù)這個(gè)接口你可以實(shí)現(xiàn)自己的業(yè)務(wù)邏輯，下面我們結(jié)合微信BOT來(lái)實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)機(jī)器人。
NGCBOT項(xiàng)目中需要在ApiServer\AiServer\AiDialogue.py腳本中增加調(diào)用AnythingLLM的邏輯。
這里我直接放代碼。
def getAnythingLLM(self, content, messages):
"""
本地 AnythingLLM 模型
:param content: 對(duì)話內(nèi)容
:param messages: 消息列表
:return:
"""
op(f'[*]: 正在調(diào)用本地AnythingLLM對(duì)話接口... ...')
messages.append({"role": "user", "content": f'{content}'})
data = {
"model": self.anythingLLMConfig.get('anythingllmModel'),
"message": content
}
headers = {
"Content-Type": "application/json",
"Authorization": self.anythingLLMConfig.get('anythingllmKey')
}
try:
resp = requests.post(
url=self.anythingLLMConfig.get('anythingllmApi').format(workspace=self.anythingLLMConfig.get('workspace')),
headers=headers,
json=data,
timeout=300
)
resp.encoding = 'utf-8'
json_data = resp.json()
assistant_content = json_data['textResponse']
if "</think>" in assistant_content:
assistant_content = assistant_content.split("</think>")[1].strip()
messages.append({"role": "assistant", "content": f"{assistant_content}"})
if len(messages) == 21:
del messages[1]
del messages[2]
return assistant_content, messages
except Exception as e:
op(f'[-]: 本地AnythingLLM對(duì)話接口出現(xiàn)錯(cuò)誤, 錯(cuò)誤信息: {e}')
return None, [{"role": "system", "content": f'{self.systemAiRole}'}]init中添加anythingLLMConfig
self.anythingLLMConfig = {
'anythingllmApi': configData['apiServer']['aiConfig']['AnythingLLM']['AnythingllmApi'],
'anythingllmKey': configData['apiServer']['aiConfig']['AnythingLLM']['AnythingllmKey'],
'anythingllmModel': configData['apiServer']['aiConfig']['AnythingLLM']['AnythingllmModel'],
'workspace': configData['apiServer']['aiConfig']['AnythingLLM']['workspace']
}本文章轉(zhuǎn)載微信公眾號(hào)@嘟嘟實(shí)驗(yàn)室
對(duì)比大模型API的內(nèi)容創(chuàng)意新穎性、情感共鳴力、商業(yè)轉(zhuǎn)化潛力
一鍵對(duì)比試用API 限時(shí)免費(fèi)
