@crazychang 格式文档预处理有一些开源框架能做，比如 PDF 、Excel 之类的解析，不过如果长期方案，建议做下归一化处理成结构、半结构化的统一格式做索引——比如 Markdown or json ，这样有其他诉求，上 DB 也方便
大模型自己去解析封装好的格式文档基本不靠谱，GPT 之类的应该也是做了前置解析处理的

@hui9000 如果直接调取 GPT ，有一定安全合规风险，要求不是很高可以考虑 RAG 完的结果做下脱敏再扔给 GPT ，回复结果里再把脱敏信息还原。
如果安全合规要求很高，保险期间用私有化部署的开源模型也行，可以找下魔改过的对中文友好的 llama2 ，或者国产可以看下 Yi / Baichuan 之类的

RAG 检索 / ES 检索，得出 TopN 结果，输出给 GPT ，然后再融合生成最终结果。
效果关键：
1. 语料预处理要好，本身的结构清晰、不重不漏。
2. Prompt 约束完整，写清楚目标，链路，给出正例。并对 badcase 情况明确说 Don't Do It!

龙冠龙井，长者同款

https://vim.fisadev.com/
这个项目可以参考

自从年中爆 Evernote 裁员，就彻底迁到 Notion 了

@awesomes 真实不完全是像素大小吧。光影色彩还原这种都很重要。其实只要是光学影像系统，就很难完全一致。
我感觉你只是对那种浅景深虚化、大畸变大压缩、各种滤镜偏色比较不感冒？

如果「真实」指的是跟肉眼当时看到的一样，那太难了。

富士相机+富士自带胶片模拟滤镜+数码照片打印机就完了。

outlook

GPTs 不能满足么？

@TimePPT 所以官方肯定不行……

国内政策不允许接 GPT

《原则》，越早看越好

会话开始时跟它约定好。
```
你将扮演一名图片生成机器人。当我给出要求时，你需要：
1. 按照要求生成一组图片。
2. 生成的每张图片需将结果的唯一识别码显示出来。
3. 当我指定某个已生成内容的 ID 时，你将在 ID 对应的结果上进行修改。
```

开头告诉 GPT 请对生成的代码/图片分配一个唯一的 id 号

skip-proxy = 127.0.0.1, 192.168.0.0/16, 10.0.0.0/8, 172.16.0.0/12, 100.64.0.0/10, 17.0.0.0/8, localhost, *.local

@JNian 做通用能力肯定死，主要还是找落地场景。我现在就每天想 N 遍，提供的价值是什么，到底有没有必要通过 AI 解决

看是想割韭菜还是真想搞点事。
割韭菜就你说的那种讨论卖课卖套壳，赚一笔走。
真想搞点事，其实可以尝试场景不少。现在工具链都比较丰富，能包装出一些有意思的东西