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项目简介

知识库微调大模型，大模型回答新生问题。
每个高校精准化，所有高校统一化。
涉及如下技术： RAG微调、模糊匹配、知识库缓存（避免重复内容的反复调用）、如何降低调用LLM的成本、前端的大模型流式回复、回复内容支持Markdown格式、各高校知识库与数据库的输入输出、大模型根据用户问答反向更新数据库。
项目演示地址：https://b23.tv/0bOWzAd

立项理由

在信息爆炸的时代，大学生们迫切需要打破信息壁垒，获取更全面、准确、及时的信息。如何过好大学四年？是每一个大学生和准大学生都会面临的问题。而AI（人工智能）行业正以前所未有的速度发展，本项目就是将AI+教育的产物。

项目受众

大学生、高考后准大学生

项目亮点

受众对此需求强烈；
大模型回复问题的个性化、准确化；
极低的大模型调用成本（目前是0.001元/1k tokens）；
极低的程序运行要求（1h1g的服务器即可）；

项目规划

目录

• 1.技术落地
• 2.技术开源教程
• 3.数据库收集
• 4.目前进度
• 5.可预见的困难

1.技术落地

负责人： 张飞航，微信：TuT6676
涉及工作： 代码实现、部署上线

2.技术开源教程

负责人： 张飞航，微信：TuT6676
涉及工作： 将代码开源并录制、编制教程，技术共享

3.数据库的收集

负责人： 来自不同高校的参与者，期望大家踊跃报名
涉及工作： 围绕“如果过好本校四年生活？”收集整理清洗本校的知识库，可参考如下图片案例

4.目前进度

已完成项目开发；
已完成备案上线；
已完成沈航知识库导入；
正在收集其他学校知识库；
正在录制项目源码教程；
准备内测进行技术迭代优化；

5.可预见的困难

每个高校库的收集和清洗；
信息的来源和准确性；
时间的紧迫性（需要在2024.6.7高考时间内收集完）；
技术迭代优化人才需求；

项目负责人

张飞航
github: https://github.com/CloudBrainNet
微信：TuT6676

备注：发起立项申请后DOPMC成员将会在7天内给出审核意见，若7天内无反对意见则默认立项通过~

• 我已知悉上述备注

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联系人：TuT6676

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7天内无反对意见则默认立项通过