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ChatGPT-On-CS ist eine intelligente Plattform zur Automatisierung des Kundenservice, die große Sprachmodelle (LLMs) nutzt, um Interaktionen über soziale Medien und E-Commerce-Plattformen hinweg zu automatisieren. Sie fungiert als Brücke zwischen diesen Modellen und externen Diensten und bietet eine einheitliche Schnittstelle zur Verwaltung von Chats aus verschiedenen Netzwerken und Online-Shops. Die Plattform verfügt über eine benutzerdefinierte Wissensdatenbank-Engine, die das Erstellen privater KI-Agenten ermöglicht, die mit hochgeladenen Unternehmensdokumenten trainiert wurden. Zudem enthält sie ein Plugin-Framework, mit dem KI-Agenten auf Echtzeit-Internetdaten und lokale Betriebssystemfunktionen zugreifen können, um ihre Fähigkeiten zu erweitern. Das System verarbeitet multimodale Inhalte, einschließlich Text, Sprache und Bilddaten, um vielfältige Kommunikationsanforderungen zu erfüllen. Es unterstützt die Generierung von Antworten durch eine Kombination aus Retrieval-Augmented Generation (RAG) für domänenspezifische Antworten, externen Plugins und statischen Vorlagen für häufige Interaktionen.

This project is a WhatsApp chatbot that integrates large language models and image generation into the WhatsApp messaging platform. It acts as a bridge connecting WhatsApp messages to OpenAI services to provide automated text and visual responses. The bot features the ability to convert spoken audio messages into written text using automated speech recognition, facilitating conversational interactions via voice. It also functions as a generative image bot, creating custom visual assets from text descriptions. The system is designed for containerized deployment, using Docker to package the ap

Pretrained-Language-Model is a machine learning library and natural language processing toolkit designed for pretraining, tokenizing, and compressing large language models using transformer architectures and specialized optimization techniques. It supports Chinese and multilingual natural language processing tasks, including text classification and conversational response generation. The framework provides specialized capabilities for training large-scale autoregressive and contextual language models, alongside model compression techniques like knowledge distillation and quantization to reduc