Umaxing - 个人GPT知识库定制

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应用地址:https://www.umaxing.com/model/share

Umaxing 是一个涵盖了大型语言模型(如GPT系列)开发、部署、维护和优化的一整套实践和流程。Umaxing 的目标是确保高效、可扩展和安全地使用这些强大的 AI 模型来构建和运行实际应用程序。它涉及到模型训练、部署、监控、更新、安全性和合规性等方面。

如果你对诸如 GPT-4 之类的 LLM 技术高速发展感到惊奇和兴奋,迫不及待的想用它做点什么有用的东西!可你的头脑里又有一切令人困惑的问题:

  • 我该如何“训练”一个基于我的内容的模型?
  • 怎么让 AI 知道 2021 年以后的事情?
  • 如何避免让 AI 跟用户胡说八道?
  • 微调(Fine-tuning)和嵌入(Embedding)是什么意思?

那么,Umaxing 正好能满足你的需要。

Umaxing 的目标是让开发者(甚至非开发者)可以快速基于大型语言模型搭建出有用的东西,并确保它是可视化、可运营、可改进的。

Umaxing 的核心理念是在一个可视化的界面中创建、配置、改进你的应用。基于 LLM 的应用开发有一个持续改进的生命周期,你可能需要基于自己的内容让 AI 给予正确的回答,或是想提升 AI 的准确性和叙述风格,甚至让它去 YouTube 上下载一个字幕作为上下文。

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Q&A

Q: 我能用 Umaxing 做什么?

A: Umaxing 是一个简单且能力丰富的自然语言编程工具。你可以用它搭建商用级应用,个人助理。如果你想自己开发应用,Umaxing 也能为你省下接入 OpenAI 的后端工作,但使用我们逐步提供高的可视化运营能力,你可以持续的改进和训练你的 GPT 模型。

Q: 如何使用 Umaxing 训练自己的模型?

A: 一个有价值的应用由 Prompt Engineering、上下文增强和 Fine-tune 三个环节组成。我们创造了一种 Prompt 结合编程语言的 Hybrid 编程方式(类似一个模版引擎),你可以轻松的完成长文本嵌入,或抓取用户输入的一个 Youtube 视频的字幕——这些都将作为上下文提交给 LLMs 进行计算。我们十分注重应用的可运营性,你的用户在使用 App 期间产生的数据,可进行分析、标记和持续训练。以上环节如果没有好的工具支持,可能会消耗你大量的时间。

Q: 如果要创建一个自己的应用,我需要准备什么?

A: 我们内置了重种流行大模型,你选择一个模型供应商,随后你可以创建一个应用,基于 Prompt 或自己的上下文。

Q: Umaxing 搭建的应用能够保持会话吗?

A: 可以,如果你创建了对话型应用,它内置了会话保存的能力,在生成的 WebApp 和 API 中都支持。

Q: LLMOps 和 MLOps 有什么区别?

A: 过去的 MLOps 是让开发者从零开始训练模型,而 LLMOps 基于诸如 GPT-4 这样的强大模型之上开发 AI 原生应用。