OpenAI发布新嵌入模型，降低GPT-3.5 Turbo价格 | blog

OpenAI发布新嵌入模型，降低GPT-3.5Turbo价格OpenAI发布了新的嵌入模型和API更新，包括两个新的嵌入模型、更新的GPT-4Turbo预览模型、更新的GPT-3.5Turbo模型和更新的文本审核模型。新的嵌入模型包括一个小型高效的text-embedding-3-small模型和一个大型高性能的text-embedding-3-large模型，允许开发者在使用嵌入时权衡性能和成本，特别是可以通过减少嵌入的维数(即从序列的末尾移除一些数字)来实现。这些模型能够创建最多3072维的嵌入。OpenAI表示，发送到OpenAIAPI的数据默认不会被用来训练或改进OpenAI模型。

Sycamore：一个对话式搜索和分析平台，适用于复杂的非结构化数据，例如文档、演示文稿、成绩单、嵌入式表格和内部知识存储库。

：一个对话式搜索和分析平台，适用于复杂的非结构化数据，例如文档、演示文稿、成绩单、嵌入式表格和内部知识存储库。它通过将人工智能引入数据准备、索引和检索来检索和综合高质量的答案。Sycamore可以轻松准备用于搜索和分析的非结构化数据，提供用于数据清理、信息提取、丰富、汇总和生成封装数据语义的向量嵌入的工具包。Sycamore使用你选择的生成式AI模型来使这些操作变得简单而有效，并且可以实现快速实验和迭代。此外，Sycamore使用OpenSearch进行索引，支持混合（向量+关键字）搜索、检索增强生成(RAG)管道、过滤、分析功能、会话记忆和其他功能来改进信息检索。特征自然语言、对话界面，可针对非结构化数据提出复杂问题。包括对来源段落和对话记忆的引用。包括对非结构化数据的各种查询操作，包括混合搜索、检索增强生成(RAG)和分析函数。通过高级数据分段、用于数据丰富的LLM支持的UDF、使用Python进行的高性能数据操作以及使用各种AI模型的向量嵌入，准备和丰富用于搜索和分析的复杂非结构化数据。自动数据爬虫（AmazonS3和HTTP）和Jupyter笔记本支持等有用的功能可用于创建和迭代数据准备脚本。可扩展、安全且可定制的OpenSearch后端，用于索引和数据检索。

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如何在线处理PDF文档——直接在浏览器中编辑和转换文件，无需安装任何其他软件。PDFCandy是一种可轻松处理PDF文档的服务。该服务提供47种在线PDF处理工具：编辑、拆分、合并、压缩等。此外，PDFCandy还支持20多种格式与PDF格式之间的转换。如果您经常使用PDF，可以安装它的Chrome浏览器扩展。https://pdfcandy.com/#tools

DOCKER 容器官网文档迎来人工智能助手

DOCKER容器官网文档迎来人工智能助手5月28日消息，Docker博客宣布官网文档现已提供人工智能助手，可以回答用户问题并帮助在知识库中搜索相关内容。浏览大型文档网站可能令人望而生畏，尤其是当您急于解决特定问题或实现新功能时。上下文切换、尝试查找正确信息以及拼凑来自不同部分的信息都是用户在查找复杂命令或配置文件时面临的痛点例子。人工智能助手通过简化搜索流程、解释您的问题并在您需要时引导您找到所需的精确信息来解决这些痛点。新的文档人工智能搜索还可以用您首选的语言回答用户的问题，例如简体中文。——

动手学大模型应用开发：旨在帮助小白开发者通过实践构建个人知识库助手，学习大模型应用开发的基础入门

：旨在帮助小白开发者通过实践构建个人知识库助手，学习大模型应用开发的基础入门主要内容包括：大模型简介，何为大模型、大模型特点是什么、LangChain是什么，针对小白开发者的简单介绍；如何调用大模型API，本节介绍了国内外知名大模型产品API的多种调用方式，包括调用原生API、封装为LangChainLLM、封装为Fastapi等调用方式，同时将包括百度文心、讯飞星火、智谱AI等多种大模型API进行了统一形式封装；大模型开发流程及架构，大模型应用开发的基本流程、一般思想和本项目的架构分析；数据库搭建，不同类型知识库文档的加载、处理，向量数据库的搭建；Prompt设计，如何设计Prompt来让大模型完成特定任务，PromptEngineering的原则和技巧有哪些；验证迭代，大模型开发如何实现验证迭代，一般的评估方法有什么；前后端开发，如何使用Gradio、FastAPI等框架快速开发大模型Demo，展示应用能力。

如何基于 ChatGPT 创建个人的知识库 AI

如何基于ChatGPT创建个人的知识库AI经过几周的内测，现在正式发布CopilotHubhttps://app.copilothub.coCopilotHub是一个帮助你基于私有数据创建智能知识库&人格化AI的平台。你可以基于文档、网站、Notiondatabase或其他数据源在几分钟内创建一个自定义的ChatGPT。平台上已经预训练了一些AI，例如：-基于SteveJobs传记、演讲、书信训练的SteveMindAI，可以以SteveJobs的视角来回答你的问题-基于HowtoStartaStartup这门课的语料训练的StartupLaunch创业导师，可以回答任何关于创业的问题如何创建一个自己的Copilot第一步：选择数据源目前对免费用户仅开放了单文件上传的数据源，可以选择对应的文档上传，CopilotHub会自动在云端进行解析。未来会支持：-更多的文档格式-GitHubRepo接入-NotionDatabase接入-URL接入第二步：定义Copilot的配置最重要的就是UserPrompt的配置，使用恰当的prompt可以让你的Copilot输出的结果更好。一般的用户直接省略即可，默认的prompt已经可以完成大部分场景的需求了。第三步：Chat创建完Copilot之后就可以直接和AI进行聊天了，使用方式和ChatGPT类似。目前所有的生成结果都是根据数据源中对应的内容来生成的（会在后面几个版本增加source的展示），所以一定程度上可以解决ChatGPT胡说八道的问题。CopilotHub同时也是一个社区，你可以在Gallery中浏览到其他人创建的公开Copilot并进行交互。