fanfanyaya

> 不通过建议知识库的形式，感觉预训练的代码已经覆盖面很广了，RAG代码只能限制AI的发挥。如果有必要，建议提示词+上下文。 我们用的大模型代码生成太差了，答非所问，感觉按您这样分两列太麻烦了，我现在就是从网上爬了点代码块

> 理论上确实可以这样子的。但是代码片段对格式有强要求的吧？好像不适合“分割分割”和“模型分割”，保险起见建议还是手动添加吧。我的目前理解就是这样子，因为我还没配置成功~ :) :) 谢谢，我是刚接触大模型，以前就搞过点cv

> 如果一定要上传代码，建议用csv导入。 第一列描述代码实现的功能，列放代码。 那这知识库的作用是不是对大模型本身的生成效果提升不大，作用是查询资料的感觉

> > > 不通过建议知识库的形式，感觉预训练的代码已经覆盖面很广了，RAG代码只能限制AI的发挥。如果有必要，建议提示词+上下文。 > > > > > > 我们用的大模型代码生成太差了，答非所问，感觉按你这样分两列太麻烦了，我现在就是从网上爬了点代码块 > > 换个大模型，deepseek coder 尝试，以及提示词优化一下。一般你能找到的代码都已经被大模型训练过了。 换不了，要用公司的大模型加知识库构建应用体，唉

> 是的，我也是。。怎么办？谢谢 是opencv不支持gstreamer的缘故，找opencv源码重新编译一下就好了

> .....请大哥指教一下，是要怎么做呢？？修改源码的什么部分，我这个是Jetson xavier nx自带opencv4.1.1，，不支持gstreamer嘛？如果您方便的话可以说具体一点嘛。 额，自带的应该是支持的，但我当时调用不了自带的，所以从网上找了源码编译OpenCV的文章，你可以参照这个链接https://blog.csdn.net/Tracy_Baker/article/details/113808390 改一下cmake的参数，你可以搜一下如何修改的文章，我好久没弄过了，具体参数修改忘记了，，

> 知识库的存储方式取决于部署模式，主要有两种：公有云（fastgpt在线版）和本地部署。 > > 1. **公有云部署**： > > * **存储位置**：在公有云部署模式下，您的知识库数据将被存储在FastGPT的云服务器上。 > * **安全性**：有隐私协议，但是仍然存在一定风险。 > 2. **本地部署**： > > * **存储位置**：在本地部署模式下，知识库数据将被存储在您自己的服务器或数据中心内。 > * **安全性**：本地部署可以显著降低资料泄漏的风险，因为数据完全由您自己掌控。您可以根据自身需求实施严格的安全策略，如防火墙、入侵检测系统和数据加密等。 > > 此外，向量化处理步骤也需要特别注意。向量化是将文本数据转换为向量表示的过程，这一步骤同样可能导致资料泄露。因此，为了确保数据的绝对安全，建议在本地部署环境中也部署本地向量模型。这样，所有数据处理都在您的内部网络中进行，进一步降低了泄露风险。 也就是可以直接在内网环境下进行本地部署是吗