chgpt规划分析，规划cpi是什么意思

chagpt开发实践之问题总结--前端

在前端开发中，关于ChatGPT的实践问题总结如下：中文输入判断问题：问题描述：GOOGLE浏览器支持iscomPOSing属性来判断用户是否在进行中文输入，但Safari浏览器存在兼容性问题。

chaGPT开发实践之问题总结--前端在前端开发中，遇到的问题主要包括chatinput中文输入判断和聊天记录的处理。对于中文输入的判断，尽管Google的某些浏览器支持isComposing，但Safari存在兼容性问题。

多场景应用：ChaGpt支持多场景应用，能够适应不同的自媒体平台和场景需求。例如，当我们在知乎上回答一些技术类问题时，可以利用ChaGpt快速撰写答案，增加回答的准确性和权威性。总结ChaGpt是一个强大的工具，能够为自媒体运营工作者持续输出高质量内容提供有效的支持。

当遇到 gptcha failed to load 的问题，首先需要检查是否能正常连接到Google服务器。如果链接失败，可以尝试以下步骤来解决问题：首先，检查并清理临时文件夹 E_4，确保没有隐藏的文件。如果找不到此文件，可以在工具 → 文件夹选项 → 查看 选项中取消选中 隐藏受保护的操作系统。

图灵测试是一种评估标准，用于判断人工智能是否能够模仿人类的智能，以至于无法被人类区分。 如果一个AI系统在对话中无法被人类识别出来，那么它就被认为通过了图灵测试。 CHATGPT是OpenAI开发的一款聊天机器人，它基于深度学习模型。

图灵测试是用来评测人工智能与人类之间的对话，是否达到无差别的程度。如果人工智能在对话中无法被区分出来，就算通过了图灵测试。chatgpt是OPENAI开发的一款针对聊天的深度学习模型。它的出现提高了人工智能在图灵测试中的表现，因为它学会了更自然和连贯的对话能力。

目前deepseek是如何构建和完善其知识库的?

1、明确目标：确定构建知识库是为了提高员工工作效率、提升客户服务质量、辅助决策还是促进创新等，如客户服务部门的知识库目标是快速准确回答客户常见问题。 确定知识范围：梳理企业业务流程和需求，明确知识库涵盖的知识领域，如制造业企业可能包括产品设计、生产工艺、质量控制等方面知识。

2、设置模型服务：在平台中设置DeepSeek模型服务，包括选择合适的模型（如DeepSeek-V3或DeepSeek-R1）和配置API密钥。上传和管理知识内容：上传文档、图片、音频等多种格式的内容，并对知识进行分类和标签化管理。DeepSeek提供了友好的管理界面，方便用户进行这些操作。

3、选择工具：使用 蓝凌aiKM、Ollama、Page Assist、AnythingLLM 等工具搭建本地知识库。上传资料：将需要更新的资料上传到本地知识库中。向量化处理：通过嵌入模型（如 bge-m3）将上传的资料向量化并存入向量数据库。配置模型：选择合适的 DeepSeek 模型（如 R1 或 V3）进行配置。

如何构建GPT——数据标注篇

构建GPT中的数据标注主要包括以下几个关键步骤：数据收集和预处理：从网页、书籍、文章等多种来源收集文本数据。使用自动方法进行文本数据的预处理，如去噪、分词等，但最终的数据准确性和一致性需要通过人工过程保证。数据标注：文本标注：对文本数据进行序列标注、关系标注、属性标注和类别标注。

数据标注在GPT中的应用包括数据审核、清洗、加工和挖掘，特别是非结构化数据的结构化处理。标注数据通常以json、XML格式交付，包括图像、语音、文本、视频等。文本标注也可使用TXT格式。其他数据，如医学影像数据，需单独定义输出标准。DICOM类型的数据需存储在DICOM数据集中。

支持计算机视觉：语义分割、矩形框标注、多边形标注、关键点标注、3D立方体标注、2D3D融合标注、目标追踪、属性判别等多类型数据标注；支持自然语言处理：文本清洗、OCR转写、情感分析、词性标注、句子编写、意图匹配、文本判断、文本匹配、文本信息抽取、NLU语句泛化、机器翻译等多类型数据标注。

文本提取：从电子书中提取文本内容，为后续的关键字提取和标签化打下基础。关键字提取：在文本提取的基础上，进一步提取关键字，这些关键字将用于书籍的标签化。GPT标注：采用GPT5进行数据标注，格式为书名和对应的标签索引。这一过程的结果将直接用于BERT模型的训练。