💡 为啥我要从头手搓AI框架，而不是直接使用类似 langchain、AutoGen、LMQL 等现成框架呢？
最初我也尝试了多个框架（包括LangChain、AutoGen、LMQL、Outlines、MemGPT等），但它们都无法完全满足我的需求。我想要的是一个极度灵活可配置的AI应用框架，用来打造我设想的「真·AI PC」——而非当前大多数AI产品那种“远程AI服务+本地空壳”的模式。
在当前阶段，我认为面向应用的AI框架应聚焦于提示词（Prompt）的工程化——这是人类与AI交互的唯一桥梁。我的核心目标是：
✅ 将提示词转化为可编程的“函数”或“类”，支持自由组合、独立调用，并能持续迭代优化。
目前，langchain 和 llamaindex 都缺乏基于语义分割的分片机制，这会导致文本重叠和信息冗余。
我计划采用基于语义分割的分片方法，将文本分割成语义完整且独立的块。
当谈及使用大型语言模型（LLM）时，许多人常将其比作神秘莫测的“魔法”。这样的看法固然有趣，但其实它限制了我们探索其真正潜力的机会。想象一下，如果你把一台超级计算机视为施魔法的巫师，那么你可能会永远困惑于它何时能施展奇迹。✨
实际上，与其视其为魔法，不如将其比作一种精妙的“咒语”艺术——沟通的艺术。🤝
当我们将LLM的提示词视为魔法时，它们便成了难以捉摸的神秘力量，我们无法预测它们何时能精准命中目标，何时又会失之交臂。🤔 就像一个不善于表达的孩子，我们无法知道他们想要什么，只能不停地尝试不同的“魔法”直到找到合适的答案。
与小学三年级的ChatGPT一起学JS编程
心智为9岁的ChatGPT大约相当于我们小学3年级的学生,所以让我们与小学3年级的ChatGPT一起来深入学习编程吧.
下面是对ChatGPT的第一次提问:
你知道吗?编写一个js函数模拟实现 super 访问父类方法的功能有几种方法?
要求:该函数的调用方式要从语法上尽可能的接近原生super的调用方式,实现尽量简洁明了.
约定该函数名以及函数签名(返回值根据具体实现方式而定)为: getSuper(instance: Object)
每一种方法都必须用该函数签名来实现,并具体说明,哪一种方法从语法上最接近原生super.
最近这几个月，我一直在断断续续的使用ChatGPT. 并对它有了一些感受,首先感觉就是笨,智力有限,就像一个8、9岁孩子的智商一样；但是另一方面，我发现ChatGPT的知识面非常广泛，它似乎可以对几乎所有的话题都能够做出头头是道的回答。当然ChatGPT同样也是经常犯错,而且错得是一塌糊涂，但是我却从中总感觉到它是在真的在思考.
我不知道它的思考能力到底是从何而来，也很难想象一个“机器”可以像人一样去思考。但我知道ChatGPT是基于Transformer架构的语言模型。在产生回答时，它所依赖的是从大规模的文本语料库中学习得到的统计模式和规律，通过计算预测下一个词汇的概率来生成下一步的预测和生成的结果。
ChatGPT并不是基于真正的自然语言理解和知识图谱技术开发的。在它的“脑子”里并没有可供查询的知识库和推理算法，全是通过模型参数进行预测和生成回答。谁也没想到，这样的方式居然能够推理、解决问题，甚至产生出类似于心智的能力。
HA是跑在PC上还是盒子里,这是个问题!
因此如果不在乎功耗和硬盘损耗,以及能够保持24小时开机(不能离线),无脑PC即可.
注意: 最新HA版本(2022.8以后)的官方蓝牙集成开始直接支持Passive BLE 设备,目前还在移植更多的蓝牙设备.官方蓝牙集成不能与BLE Monitor集成同时工作!请做好选择,官方蓝牙集成同样支持蓝牙网关.
Zigbee2MQTT的低功耗是源于它的低速,但某些场合则要求高带宽,比如IP摄像头. 而对IP摄像头来说支持 ONVIF(Open Network Video Interface Forum) 协议是必须的,不支持开放网络视频协议的都是在耍流氓,当用户是羊!比如:萤石私有协议,看似可以接入HA,你不知道的是所有的控制都要去他们公司云上绕一圈才回来,为了达到偷窥家庭的目的,特意废弃一贯支持的ONVIF,搞了萤石私有协议,让他们公司的有权限的人可以随时随地观看场景剧甚至动作片,不旺一番苦心.
要注意区分产品和服务,产品才是自己的,服务是别人的,是可以随时改变条款的. 不要花大价钱,买回一堆服务.
现在越来越多"智能"产品,都要求注册/登陆后才能使用, 这不荒唐么,这是什么产品,还是服务?
听上去全屋智能高达上,其实只是是换了个词忽悠.你兴匆匆的东看看西看看,这家这个不错,便宜;那家那个功能强,都提全屋智能了,那还不赶紧随便挑.
嘿嘿,那你就想错了,各家是各家的,各家设备彼此是无法直接沟通的,没有互联互通,谈不上智能,唯有智障,弄一大堆按钮铺满在手机上遥控就是智能?
