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本文目录一览：

• 1、实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat
• 2、P4可编程设备在工业界的落地情况
• 3、如何构建一个基于知识库的任务型对话系统?

实操用Langchain,vLLM,FastAPI构建一个自托管的Qwen-7B-Chat

1、部署模型并使用FastAPI启动Web服务，处理请求并生成LLM响应。API在端口5001上运行，确保离线推理过程已经完成，无需重复下载模型。借助Langchain增加知识库功能，通过FAISS库构建向量数据库，并利用embedding模型将知识转换为向量形式。导入知识后，将向量数据库集成到代码中，引导LLM考虑背景知识。

P4可编程设备在工业界的落地情况

1、工业界使用P4可编程交换机的场景较少，主要集中在Overlay分流分发、INT网络测量、无线回传设备白盒化等领域。本文将持续更新，跟踪工业界的P4可编程落地情况。NAT64 Access是Ucloud基于Intel可编程芯片Tofino设计的一致性哈希网关，通过Maglev一致性哈希算法分发流量，实现限速与DDoS保护。

如何构建一个基于知识库的任务型对话系统?

1、利用开源工具如Bard-Proxy和DB-GPT，我们可以轻松地在本地构建知识库系统。Bard-Proxy作为Google Bard的访问代理，需要在国外服务器部署，并配置相应的API。DB-GPT则需要安装MySQL、Python依赖，以及下载特定的embedding模型，如text2vec-large-chinese。通过这些步骤，我们能够启动一个强大的知识问答环境。

2、首先，了解基本概念是关键。微调是指在预训练模型基础上，针对特定任务调整权重，如ChatGLM2-6B和Baichuan2-13B。Prompt作为输入引导，影响模型生成的输出。Embedding将文本转化为向量表示，便于处理和理解。Tokenization将文本分割成小单位，影响模型处理长度和复杂度。

3、通义千问 (Qwen)：这是阿里云推出的一款大型语言模型，具有很强的自然语言处理能力，可以用于基于知识库的问答场景。通过与特定知识库的结合，通义千问可以提供精确的答案。 百度文心一言 (ERNIE)：百度开发的一个大型语言模型，也被用于多种NLP任务，包括基于知识库的问