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2.webrtc linphone 到底哪个
3.笔记︱几款多模态向量检索引擎：Faiss 、milvus、什语Proxima、擎源vearch、语音引擎源码音引意思Jina等

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       Auto-GPT 是一种新型 GPT 框架，具备自主迭代、擎源钩子注入dll源码联网查询、语音引擎源码音引意思自我提示等功能。什语它能在第一轮对话中接收需求后，擎源自主分解任务并完成，语音引擎源码音引意思无需人工干预。什语未来，擎源Auto-GPT 将能调用更多工具和插件，语音引擎源码音引意思甚至桌面应用，什语e语言简单源码从而极大解放人力。擎源本教程将指导新手如何安装 Auto-GPT 的全部功能。

       一、安装环境

       1. Git 和 Anaconda（Python）安装

       （1）如果已安装 Python，可跳过此步骤。

       （2）安装 Git：访问 git-scm.com/download/wi...

       （3）安装 Anaconda：访问 anaconda.com/，下载并安装

       （4）安装 Python：访问 python.org/downloads/，下载并安装

       二、Auto-GPT 安装

       1. 下载项目

       （1）访问 github.com/Significant-...，复制项目地址

       （2）新建文件夹，按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”，输入项目地址下载源代码

       （3）解压项目到新建文件夹

       2. 安装依赖库

       （1）打开 Auto-GPT 源码文件夹

       （2）在空白处按住 Shift 键右键选择“在此处打开 Powershell 窗口”，输入命令下载依赖库

       3. 更名与新建

       （1）将 .env.template 改名为 .env

       （2）创建 auto-gpt.json 文件

       三、javaweb人脸识别源码API-key 获取

       1. OpenAI API-key

       （1）进入 platform.openai.com/acc...

       （2）复制 key，粘贴到 .env 文件中

       2. Pinecone API-key（可选）

       （1）打开 app.pinecone.io/，注册并复制 key

       （2）粘贴 key 到 .env 文件中

       3. Google API-key（可选）

       （1）打开 console.cloud.google.com...

       （2）创建项目，创建 API 密钥，复制 key

       （3）打开 programmablesearchengine.google.com...

       （4）点击“添加”，填写信息，复制搜索引擎 ID

       （5）将 key 和搜索引擎 ID 粘贴到 .env 文件中

       4. HuggingFace API-key（可选）

       （1）打开 huggingface.co/settings...

       （2）点击“Access Tokens”，复制 key

       （3）粘贴 key 到 .env 文件中

       5. ElevenLabs API-key（可选）

       （1）打开 beta.elevenlabs.io/

       （2）复制 key 和 voice ID

       （3）将 key 和 voice ID 粘贴到 .env 文件中

       四、运行 Auto-GPT

       1. 打开命令行，cd 到 Auto-GPT 目录下，或打开 Powershell 窗口

       2. 输入命令运行 Auto-GPT，设置任务、目标等参数

       五、小白代刷源码解决 APIConnectionError 错误

       在 Python 安装目录下的 site-packages\openai\api_requestor.py 代码中，添加红框内容，并在使用到该函数的地方增加接受 proxy 的变量

webrtc linphone 到底哪个

       æ¯”较推荐webrtc。webrtc基本技术已经有了，包括p2p传输，音视频codec,音频处理技术等。【点击免费试用，0成本启动】

       Linphone是老牌的sip，支持平台广泛 windows, mac,ios,android,linux，技术会比较成熟。但是linphone在Android上的bug有点多。imsdroid,csipsimple,linphone都想法设法调用webrtc的音频技术，测试过Android端的webrtc内网视频通话效果比较满意。但是要把webrtc做成一个移动端的IM软件的话还有一些路要走，不过webrtc基本技术都已经有了，包括p2p传输，音视频codec,音频处理技术。不过其因为目前仅支持VP8的视频编码格式（QQ也是）想做高清视频通话的要注意了。VP8在移动端的硬件编解码支持的平台没几个（RK可以支持VP8硬件编解码）。不过webrtc代码里看到可以使用外部codec,这个还是有希望调到H的。

       æƒ³è¦äº†è§£æ›´å¤šå…³äºŽwebrtc的相关信息，推荐咨询ZEGO即构科技。ZEGO即构科技自主研发的高音质语音视频引擎，能够提供实时清晰的多人语音视频通话。支持多路视频画面，保障每一路语音视频都清晰流畅提供端到端的SDK、分布式转码、接入鉴权云服务接入、摆脱运维、轻松支撑海量用户运营。

笔记︱几款多模态向量检索引擎：Faiss 、milvus、Proxima、vearch、Jina等

       向量化搜索，利用人工智能算法将物理世界中的非结构化数据（如语音、、视频、文本等）抽象为多维向量，以便进行高效检索。这些向量在数学空间中代表实体及其关系，thinkphp项目源码部署通过将非结构化数据转换为向量（Embedding）并检索生成的向量，可以找到相应的实体，广泛应用于人脸识别、推荐系统、搜索、语音处理、自然语言处理和文件搜索等领域。随着AI技术的广泛应用和数据规模的增长，向量检索成为AI技术链路中不可或缺的部分，补充并强化了传统搜索技术，并具备多模态搜索能力。

       向量检索技术在不同场景下发挥着关键作用，覆盖了包括人脸识别、基因比对、智能客服等常见领域，以及图像视频检索、智能问答机器人、音频数据处理等新兴应用。以深度学习模型为基础，向量检索技术能够支持文本、图像、语音、视频、源代码等各类内容的高性能搜索与分析。

       Milvus是一款高性能的开源特征向量相似度搜索引擎，提供方便、实用、扩展性好、稳定高效的向量数据处理能力，支持GPU加速，实现对海量数据的近实时搜索，同时也支持标量数据的过滤功能。支持集群分片，适用于大规模数据存储和搜索服务。

       Faiss库由Facebook开发，专为稠密向量匹配设计，支持C++和Python调用，具备多种向量检索方式，包括内积和欧氏距离等。它支持精确检索和模糊搜索，广泛应用于人脸比对、指纹比对、基因比对等场景。

       京东开源的vearch是一个分布式向量搜索系统，能够存储和计算海量特征向量，用于图像、语音、文本等机器学习领域。vearch基于Facebook AI研究机构的Faiss实现，提供了灵活易用的RESTful API，支持管理和查询表结构及数据。

       阿里达摩院的Proxima和蚂蚁金服的ZSearch也提供了高性能向量检索能力，Proxima集成在阿里巴巴和蚂蚁集团的多个业务中，如淘宝搜索、推荐、人脸支付、视频搜索等。ZSearch则在ElasticSearch基础上构建，为用户提供了通用搜索平台。

       这些向量检索引擎通过不同算法和技术优化，满足了不同场景下的需求，如标签+向量的联合检索、语音/图像/视频检索、文本检索等，为AI领域提供高效、准确的搜索能力。通过深度学习和向量计算，它们能够实现全内容搜索，包括文本、、语音、视频等多模态数据，显著提升了信息检索的效率和准确性。