鹅厂人真实的使用tips：让你的GPT不再答非所问。

本文探究ChatGpt等AI机器人能否帮助老板快速的做数据分析？用自然语言同老板进行沟通，满足老板的所有数据分析的诉求？

传统搜索系统基于关键字匹配，在面向：游戏攻略、技术图谱、知识库等业务场景时，缺少对用户问题理解和答案二次处理能力。本文探索使用大语言模型（Large Language Model, LLM），通过其对自然语言理解和生成的能力，揣摩用户意图，并对原始知识点进行汇总、整合，生成更贴切的答案。关于基本思路，验证效果和扩展方向，可以参考正文的介绍。

AI即将掀起新的一轮生产力革命。那么，怎样运用AI来帮助人们提高工作效率呢？

If the main goal is to learn new things from profound books and apply them in your own life, ChatGPT is your best friend.

一种让模型能够智能地选择并执行外部函数的新方法。

红遍全网的ChatGPT以及类似相关的AI工具，能给我们的游戏测试工作带来哪些启发和效率提升呢？让我们跟随作者，试用一下吧。

如今，人工智能已经成为了许多行业和领域的重要工具，随着技术的不断进步和数据的不断增长，它的应用范围也在不断扩大并且带来了更多实际的价值。而对于软件测试领域，也会经历一次重大的变革，人工智能的应用会使得测试工作变得更加智能化和高效化。ChatGPT作为一种强大的人工智能技术，在软件测试中的应用也会越来越广泛。本文将介绍利用ChatGPT可以从哪些方面协助软件测试人员进行测试，提升测试人员的工作效率。

面对AI工具的强大创作能力，设计师一直担心工作被AI所取代，然而AI真的会取代设计师吗？本篇文章从比较简单的绘本故事下手，整理一套全流程AI创作的方法。

Chatgpt的火热对信息安全领域产生了哪些影响？本文将从安全领域应用及大语言模型的安全隐患两方面进行实验课题分享。

随着大语言模型（LLM）不断涌现的各种能力，生成式 AI 的应用场景变得越来越广阔。本文将介绍网易云音乐大前端团队如何借助 LLM 的能力来扩展和增强低代码产品的研发体验。

本文介绍了ChatGPT问答系统中的数据结构，支持普通问答、编辑问题和重新回答等场景。在编辑问题和重新回答功能中，会产生分叉流程，形成树状结构。通过选择不同的分叉流程，用户可以获取树的不同路径，从而得到一个路径。此外，还介绍了从目标节点开始，从下往上查找数据的方法，从而得到目标节点到根节点的路径。

本文介绍如何使用marked渲染器结合highlight.js、自定义样式渲染代码块和表格，以及使用KaTeX渲染数学公式。通过定义内联公式解析和渲染规则，并使用KaTeX库，可以实现数学公式的高效渲染。这种方法不仅提高了用户阅读体验和代码、数学公式的可读性，同时还具有轻量级和快速渲染的优势。新的上下文提供了一些代码示例，显示了如何定义KaTeX内联公式的解析和渲染规则。

本文介绍了 SSE 技术，一种基于 HTTP 的实时通信技术，允许服务器向客户端实时推送消息。与 Websockets 相比，SSE 主要用于服务器向客户端的单向通信。作者提供了一些解决方法，如使用 URL 参数传递数据、使用 polyfill 解决无法携带 header 的问题等。此外，文章还介绍了通过多个请求实现 ChatGPT 的方法，即先通过 POST 请求将数据存入数据库，再通过 SSE 请求获取数据的方式。最后，文章提到了 ChatGPT 的 API 在服务器端获取答案，并通过 SSE 返回给前端。

GPT 出现之后，很多人推测大量的软件都会因为其出现而重写。本文主要是低代码平台与 ChatGPT 结合的一些思考以及实践。

与传统的文本生成技术相比，我们发现AutoGPT的能力进化令人震惊，它可以通过分析你的目标，自动拆解成它需要执行的任务，并在执行的过程中根据已有的经验和决策不断优化完善和总结。