去阿里云，腾讯云，字节火山云官网看看，这几家都有很多家模型的 API

@neptuno 先看看这个吧，能解释你好多疑惑 https://www.promptingguide.ai/zh

Amazon AWS 啊
https://aws.amazon.com/bedrock/claude/

同推荐，以及，熊家的第二季比第一季精彩

@zx900930 很正常，本身计算就不是 GPT 的强项，所以 OpenAI 在 GPT4 加了个 analysis 功能，把计算交给外部工具去算

如果只涉及统计 excel 行数，这事就简单了。

不上代码了，直接说思路，python+pandas 方便很多

待处理 excel 放一个文件夹

使用 pandas 创建一个 dataframe ，列名：excel 文件名，行数，（有必要的话可以列数，甚至可以列名拿出来）

标准库 pathlib 拿到所有 xls/xlsx 文件 path
循环遍历这些 path
with Path.open as f 读取文件
读取 excel 内容到 pandas 的 dataframe
获取文件名，行数，并记录到开头新建的 dataframe 里

循环遍历完后，df.to_excel 导出统计文件

想搜贴吧直接搜的 query 加上 site:tieba.baidu.com ？

如果单是读 pdf 做文档问答，国内，月之暗面的 kimi 不错

你说的这种不就是 AI Agent 么

@teddybun Function 定义时候把参数定义好，大模型会理解需要交互收集哪些参数，你可以看下 GPT 的 Assistant 的接口文档 https://platform.openai.com/docs/assistants/overview

这是生成的 GPTs 啊，创建时候如果选 Public 就是公开的，当然能被检索到。

@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？