灵办AI:智能插件,办公与编程的得力助手

CSDN 2024-08-08 11:01:02 阅读 81

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引言一、灵办AI:智能化的办公伙伴二、编程能力:🔥代码阅读,学习助手🔥1、代码解读2、代码续写3、代码优化

三、插件端对话功能:智能交互,流畅体验四、翻译功能:一键翻译,高效准确1、一键翻译划中内容2、一键翻译网页3、一键翻译文档内容

五、全场景应用:文档写作、聊天、邮件六、安装简便,云端信息互通1、插件版(推荐)2、浏览器版3、小程序版

七、用户体验:国产应用的骄傲八、结语:智能办公的未来


引言

在人工智能技术的飞速发展下,一款名为“灵办AI”的插件正以其卓越的性能和多功能性,成为现代办公和编程领域的新宠。今天,我们将深入探索灵办AI的插件端,特别是其对话、翻译功能以及对编程能力的支持,了解它是如何成为我们工作中的得力助手。

一、灵办AI:智能化的办公伙伴

灵办AI是一款集多种智能服务于一体的AI平台,它通过人工智能技术,提供了包括翻译、对话、写作、搜索、阅读、文案改写以及代码生成和纠正等功能。这些功能不仅覆盖了学习和办公的各个方面,更以其高效和个性化的服务,满足了用户的多样化需求。

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二、编程能力:🔥代码阅读,学习助手🔥

对于开发者而言,灵办AI在编程领域的应用同样令人瞩目。它能够帮助用户理解代码结构,学习API的用法和程序逻辑,大大提高代码阅读和编写的效率。无论是代码生成还是纠正,灵办AI都能提供专业的支持,是编程学习者和开发者的得力助手。

1、代码解读

灵办AI的代码解读功能,就像一位经验丰富的导师,能够深入分析框架源码和项目代码,揭示其背后的设计思想和实现原理。它帮助开发者快速掌握复杂代码,理解其核心功能,让学习过程更加直观和高效。

代码提示词:

<code>你是一名AI领域智能编码助手,请帮忙解读下面代码:

from transformers import AutoTokenizer

from vllm import LLM, SamplingParams

# GLM-4-9B-Chat-1M

# max_model_len, tp_size = 1048576, 4

# GLM-4-9B-Chat

max_model_len, tp_size = 32768, 1

model_name = "THUDM/glm-4-9b-chat"

prompt = [{ "role": "user", "content": "你好"}]

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)

llm = LLM(

model=model_name,

tensor_parallel_size=tp_size,

max_model_len=max_model_len,

trust_remote_code=True,

enforce_eager=True,

gpu_memory_utilization=1

)

stop_token_ids = [151329, 151336, 151338]

sampling_params = SamplingParams(temperature=0.95, max_tokens=1024, stop_token_ids=stop_token_ids)

inputs = tokenizer.apply_chat_template(prompt, tokenize=False, add_generation_prompt=True)

outputs = llm.generate(prompts=inputs, sampling_params=sampling_params)

print(outputs[0].outputs[0].text)

AI助手解读后输出:

这段代码展示了如何使用transformers库中的AutoTokenizer来加载一个预训练的大型语言模型(LLM),以及如何使用vllm库来与这个模型进行交互,特别是生成文本响应。这里使用的是THUDM/glm-4-9b-chat模型,这是一个基于GLM(General Language Model)架构的大型聊天模型。下面是对代码的详细解读:

1.导入库和模型设置:

从transformers库导入AutoTokenizer,用于加载与模型匹配的分词器。

从vllm库导入LLM和SamplingParams,LLM用于加载和交互大型语言模型,SamplingParams用于设置生成文本时的采样参数。

2.设置模型参数:

model_name指定了使用的模型名称,max_model_len和tp_size分别指定了模型处理的最大序列长度和张量并行大小(这里tp_size对于模型加载和并行计算有影响)。

3.准备输入:

prompt是一个包含用户输入的字典列表,这里只有一个输入"你好",表示用户的聊天信息。

使用AutoTokenizer的from_pretrained方法加载与model_name对应的分词器,并设置trust_remote_code=True以允许加载远程代码(这通常用于从可信源加载自定义模型或分词器)。

使用tokenizer.apply_chat_template方法将用户输入转换为模型能理解的格式,这里tokenize=False表示不直接对文本进行分词(可能由apply_chat_template内部处理),add_generation_prompt可能用于添加一些生成文本时需要的特殊提示。

4.设置采样参数:

使用SamplingParams类设置生成文本时的参数,如temperature(控制生成文本的随机性),max_tokens(生成文本的最大令牌数),stop_token_ids(当遇到这些令牌ID时停止生成)。

5.生成文本:

使用LLM实例的generate方法,传入处理后的输入inputs和采样参数sampling_params,来生成文本的响应。

generate方法的返回值包含了生成的文本,这里通过outputs[0].outputs[0].text访问第一个(也是这里唯一的)生成的文本响应。

6.输出:

打印出生成的文本响应。

注意:

vllm库不是transformers库的一部分,也不是广泛认知的标准库,因此它可能是某个特定项目或研究团队提供的,用于加载和交互大型语言模型的自定义库。

trust_remote_code=True的使用需要谨慎,因为它允许从远程源加载和执行代码,这可能会带来安全风险。确保你信任正在加载的模型或代码的来源。

gpu_memory_utilization=1这个参数在LLM构造函数中的具体作用可能依赖于vllm库的实现,但通常这类参数用于控制GPU内存的利用率或分配。

2、代码续写

在编码过程中,灵办AI的代码续写功能能够基于当前的代码和上下文内容,智能地提供代码建议和续写方案。它不仅为开发者提供新的思路,还能在保持代码风格一致性的同时,高效地完成编码任务,极大地提高了编码工作的效率和质量。

代码提示词:

请帮忙续写下面Java实现的快速排序方法, 保证该方法可以直接提供给外部调用进行排序操作:

public int[] quickSort(int[] array

AI助手续写后输出:

当然,为了确保quickSort方法可以直接提供给外部调用进行排序操作,并且保持快速排序的递归特性,我们可以修改该方法,使其接受整个数组作为参数,并在内部处理数组的排序逻辑。不过,由于Java中的数组是引用类型,直接在方法内部修改数组会影响到外部传入的数组,因此实际上我们不需要返回数组,而是直接修改传入的数组。但为了符合某些编程习惯或API设计,我们可以让方法返回排序后的数组(尽管它是原始数组的引用)。

以下是修改后的quickSort方法,它可以直接被外部调用,并且会就地(in-place)修改传入的数组:

public class QuickSort {

/**

* 快速排序方法,直接提供给外部调用进行排序操作。

* 注意:此方法会就地修改传入的数组。

*

* @param array 待排序的整数数组

* @return 排序后的数组(实际上是传入数组的引用)

*/

public int[] quickSort(int[] array) {

if (array == null || array.length <= 1) {

// 如果数组为空或只有一个元素,则无需排序

return array;

}

// 调用辅助的quickSortHelper方法来实际执行排序

quickSortHelper(array, 0, array.length - 1);

// 返回排序后的数组(实际上是传入数组的引用)

return array;

}

/**

* 快速排序的辅助方法,用于递归排序。

*

* @param array 待排序的数组

* @param low 排序区间的起始索引

* @param high 排序区间的结束索引

*/

private void quickSortHelper(int[] array, int low, int high) {

if (low < high) {

// 分区操作,获取分区点的索引

int pivotIndex = partition(array, low, high);

// 递归地对分区点左侧的子数组进行快速排序

quickSortHelper(array, low, pivotIndex - 1);

// 递归地对分区点右侧的子数组进行快速排序

quickSortHelper(array, pivotIndex + 1, high);

}

}

/**

* 分区操作,用于快速排序。

*

* @param array 待排序的数组

* @param low 排序区间的起始索引

* @param high 排序区间的结束索引

* @return 分区点的索引

*/

private int partition(int[] array, int low, int high) {

// 选择最右侧的元素作为基准点

int pivot = array[high];

int i = low - 1; // 小于基准点的元素索引

for (int j = low; j < high; j++) {

// 如果当前元素小于或等于基准点

if (array[j] <= pivot) {

i++; // 扩大小于基准点的区域

// 交换元素

int temp = array[i];

array[i] = array[j];

array[j] = temp;

}

}

// 将基准点放到正确的位置

int temp = array[i + 1];

array[i + 1] = array[high];

array[high] = temp;

// 返回基准点的索引

return i + 1;

}

// 可以添加一个main方法来测试quickSort方法

public static void main(String[] args) {

QuickSort sorter = new QuickSort();

int[] array = { 10, 7, 8, 9, 1, 5};

int[] sortedArray = sorter.quickSort(array);

for (int num : sortedArray) {

System.out.print(num + " ");

}

}

}

在这个实现中,quickSort方法是公开的,可以直接被外部调用。它首先检查数组是否为空或只有一个元素,然后调用quickSortHelper方法来执行实际的排序逻辑。quickSortHelper是一个私有方法,用于递归地对数组的不同部分进行排序。partition方法用于执行分区操作,它是快速排序算法的核心部分。最后,main方法提供了一个测试quickSort方法的示例。

3、代码优化

灵办AI的代码优化功能,能够对项目中的代码进行深度分析,识别出潜在的BUG和性能瓶颈,提出优化建议。它帮助开发者提升代码质量,优化程序性能,确保软件的健壮性和可靠性。

代码提示词:

请优化下面代码:

file = open('file.txt', 'r')

content = file.read()

file.close()

AI助手优化后输出:

优化这段代码,主要可以从几个方面考虑:使用with语句来自动管理文件资源,以及考虑代码的可读性和健壮性。下面是优化后的代码:

try:

with open('file.txt', 'r') as file:

content = file.read()

except FileNotFoundError:

print("文件未找到,请检查文件名和路径是否正确。")

except Exception as e:

print(f"读取文件时发生错误:{ e}")

优化点说明:

1.使用with语句:

with语句会在代码块执行完毕后自动调用文件的close()方法,即使在读取文件时发生异常也能确保文件被正确关闭。这样可以避免文件泄露,提高程序的健壮性。

2.异常处理:

添加了try-except块来处理可能发生的异常。

FileNotFoundError用于捕获文件不存在的情况,这是一个更具体的异常,比捕获一般的Exception更合适。

捕获Exception作为后备,以防其他未预料的错误发生。

3.错误提示:

当文件不存在或读取文件时发生其他错误时,程序会打印出友好的错误提示,帮助用户了解问题所在。

4.代码清晰性:

通过使用with语句和异常处理,代码变得更加清晰和易于维护。

这种优化方式不仅提高了代码的健壮性,还增加了其可读性和可维护性。

三、插件端对话功能:智能交互,流畅体验

灵办AI的插件端对话功能,能够实时在线与用户互动,解答问题,提供创意文案灵感。它的表现堪比本地化的ChatGPT,性能与GPT3.5相媲美,但速度更快,无需翻墙即可使用。无论是探讨“新数字媒体简介”,还是日常的问答,灵办AI都能提供清晰、准确的回答。

灵办AI的插件版支持Chrome、Edge、360等多种浏览器,用户只需一键即可轻松扩展调用,享受即插即用的便利。

安装插件后,用户可以随时从浏览器的侧边图标中调度出灵办AI,进行即时的对话和咨询,无论是在网页浏览、文档编辑还是在线研究时,都能获得它智能而贴心的辅助。

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四、翻译功能:一键翻译,高效准确

灵办AI的翻译功能是其插件端的一大亮点。无论是阅读外文网站、浏览外刊,还是处理外文文档,灵办AI都能一键实现准确翻译。其翻译引擎由优质大模型提供支持,确保了翻译的准确性和地道性。此外,用户还可以通过选中特定文本,触发灵办的翻译功能,实现即时翻译和总结。

1、一键翻译划中内容

在浏览文章时,我只需划中需要翻译的文本便可触发灵办的翻译功能,可以对划中内容进行翻译,实现中英文对照,彻底解决外语阅读的障碍。

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2、一键翻译网页

它的翻译功能十分高效便捷。每当我阅读各类外刊或者浏览满是大段英语的网站时,仅需轻轻点击插件,就能一键翻译网页,不仅极大地节省了我的时间,还显著提高了我的工作效率!

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3、一键翻译文档内容

对于长文本文件,灵办AI提供了一个简单快捷的翻译解决方案。用户只需上传文档,稍作等待,便能下载到翻译后的文档。这一流程不仅简化了翻译工作,更确保了翻译的质量和效率。

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五、全场景应用:文档写作、聊天、邮件

灵办AI的应用场景极为广泛,无论是文档写作、微信聊天还是撰写邮件,都能随时提供协助。工作汇报思路中断时,灵办AI能迅速提供新的思路和内容;聊天时,灵办AI能帮助组织更恰当的语言;写邮件时,不满意的部分可以借助灵办AI的力量快速改写。

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六、安装简便,云端信息互通

灵办AI支持网页版、插件版以及小程序版,安装过程简便快捷,云端信息互通,避免了繁琐的步骤和问题。用户可以根据自己的需求和使用习惯,选择最合适的使用方式。

1、插件版(推荐)

专为浏览器设计,灵办AI插件版能够与您的网络浏览体验无缝融合。它不仅节省了桌面空间,而且提供了即插即用的便利性。无论是在撰写文档、浏览网页还是进行在线研究,插件版都能提供即时的智能辅助,让您的工作和学习更加高效。

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2、浏览器版

通过网页版,您可以随时随地通过浏览器访问灵办AI的强大功能。它不受设备限制,无论是在家中的个人电脑、办公室的笔记本电脑还是旅途中的平板电脑,只需打开浏览器,即可享受灵办AI带来的智能服务。

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3、小程序版

灵办AI的小程序版则是为移动设备用户量身定制的解决方案。它轻巧、快速,能够在您的智能手机或平板电脑上提供同样出色的体验。无论是在通勤路上、咖啡馆里还是任何地方,小程序版都能让您轻松访问AI助手,满足您的即时需求。

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七、用户体验:国产应用的骄傲

作为一款国产应用,灵办AI在用户体验上做到了极致。它不仅完成了度高,而且在实际使用中表现出了极高的稳定性和易用性。用户反馈显示,使用灵办AI大半天,没有遇到任何bug,上手极为简便。

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八、结语:智能办公的未来

灵办AI的出现,不仅仅是一款软件的创新,更是智能办公理念的一次革命。它以其全面的功能、高效的性能和人性化的设计,为用户带来了前所未有的办公体验。我们有理由相信,随着AI技术的不断进步,灵办AI将会在未来的智能办公领域扮演更加重要的角色。

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