BIRD Chinese Community 宣布推出针对 BIRD 文档知识库搜索的 DocsLLM 2.0 AI助手,可以帮助您快速检索和理解文档内容、配置检查、对话问答等多种功能。
DocsLLM 2.0 的主要功能亮点包括:
🔍 实时检索功能 :您可以通过 DocsLLM 快速检索互联网上的文档内容,包括 BIRD 最新的版本信息、某个 ASN/IP/域名 的实时信息等。
📖 学习基础知识 :用户可以向 DocsLLM 学习 BIRD 的基础知识,包括协议概念、配置示例等。
📚 强大检索能力 :DocsLLM 可以检索/解释海量优质的文档预训练内容,帮助您更加准确地获取所需信息。
✍️ 书写 BIRD 配置 :DocsLLM 可以帮助您书写 BIRD 配置,包括 OSPFv3 配置、IBGP 模板代码等。
🧑💻 查阅 BIRD 命令行 :DocsLLM 可以帮助您查阅 BIRD CLI 命令,包括查看 BGP 路由表、查看协议状态等。
💠 模拟命令行输出 :DocsLLM 可以模拟 BIRD CLI 命令的输出,帮助您更好地理解命令的使用方法。 (目前还未开发完成,敬请期待!)
💻 💻 🍥 💻 💻 💻 💻 学习更多计算机知识
🔛 如何开始体验 Docs LLM?
进入本频道 @bird_cnn 后通过置顶消息申请体验资格!
注:
*: 目前已实现 ASN 的查询功能,后续版本迭代中会逐步增加更多能力。
*: DocsLLM 可能会生成错误的回答,如果您发现了错误,欢迎您将依照指引向我们反馈,感谢您的支持!
*: DocsLLM 无法确保生成的配置和 CLI 代码完全符合您的需求,建议您在使用前仔细检查,投入生产环境前请进行充分测试。
*: 欢迎您根据置顶消息加入讨论群组,与我们一起讨论 DocsLLM 的使用和改进,我们期待您的反馈和建议!
*: 商务合作请发送邮件至 <llm-bird@xmsl.dev> 联系我们,我们将尽快与您取得联系。
DocsLLM 2.0 的主要功能亮点包括:
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注:
*: 目前已实现 ASN 的查询功能,后续版本迭代中会逐步增加更多能力。
*: DocsLLM 可能会生成错误的回答,如果您发现了错误,欢迎您将依照指引向我们反馈,感谢您的支持!
*: DocsLLM 无法确保生成的配置和 CLI 代码完全符合您的需求,建议您在使用前仔细检查,投入生产环境前请进行充分测试。
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BIRD 中文社区 (BIRDCC) - 中文频道 pinned «BIRD Chinese Community 宣布推出针对 BIRD 文档知识库搜索的 DocsLLM 2.0 AI助手,可以帮助您快速检索和理解文档内容、配置检查、对话问答等多种功能。 DocsLLM 2.0 的主要功能亮点包括: 🔍 实时检索功能 :您可以通过 DocsLLM 快速检索互联网上的文档内容,包括 BIRD 最新的版本信息、某个 ASN/IP/域名 的实时信息等。 📖 学习基础知识 :用户可以向 DocsLLM 学习 BIRD 的基础知识,包括协议概念、配置示例等。 📚 强大检索能力…»
请点击邀请链接申请加入讨论组,社区管理员审核您的请求后就可以进入群聊体验 DocsLLM 2.0!
符合以下规则就可以进群:
硬性要求: 昵称头像和 bio 以及 status emoji 不涉及硬广
加分要求: 至少有个公网 ASN or DN42 Player (看情况放)
讨论组邀请链接: https://t.me/+hhz7ktgsMJI1NWZl
资源快速指路: https://t.me/c/2222621190/718 (需要加群)
注:BIRD Chinese Community (BIRD 中文社区) 与 nic.cz 无任何隶属关系,是一个非官方的开放社区。
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硬性要求: 昵称头像和 bio 以及 status emoji 不涉及硬广
加分要求: 至少有个公网 ASN or DN42 Player (看情况放)
讨论组邀请链接: https://t.me/+hhz7ktgsMJI1NWZl
资源快速指路: https://t.me/c/2222621190/718 (需要加群)
注:BIRD Chinese Community (BIRD 中文社区) 与 nic.cz 无任何隶属关系,是一个非官方的开放社区。
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/画图 <绘画风格> <提示词描述> 以体验画图模型。进入本频道 @bird_cnn 后点击置顶消请链接即可申请内测资格!
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1. 扩展 BIRD 知识库,放下此前由于成本所限的 2022~2024 时间线训练门槛,继续向前推进。
2. 初步将 Juniper OS / Cisco IOS XR / NX-OS 官方知识库纳入 RAG 知识库范围。
3. 针对 Juniper / IOS XR/NX-OS 的 Commit 层级结构类配置进一步优化问答逻辑。
现有的网站暂时下线,将在重构完成后重新上线,届时将会在交流群中另行通知。
BIRD 中文社区
2024年10月26日
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DocsLLM 现已开始公测
现可在 https://bird.xmsl.dev/ 文档网站中右下角中参与公测体验,公测使用的模型是内测渠道的上一代模型。
欢迎加入 交流群 中体验最新模型和前端并提供建议。
*公测不代表最终品质
现可在 https://bird.xmsl.dev/ 文档网站中右下角中参与公测体验,公测使用的模型是内测渠道的上一代模型。
欢迎加入 交流群 中体验最新模型和前端并提供建议。
*公测不代表最终品质
计划维护公告
为了提升服务能力并满足未来扩展需求,我们将进行系统架构升级,于近日开始架构分离维护。
本次维护将会逐步拆分知识库、问答框架、向量检索模型、队列数据库的关联,分离后将大大降低服务耦合性、提升应对更多服务流量的能力。
维护期间可能暂时遇到包括但不限于:前端无法访问、后端无响应的问题,维护结束将发布公告告知大家。
维护开始时间:即日起
预计维护结束时间:~ 1 周
感谢您的支持与理解。
BIRD 中文社区
2024年12月7日
------
2024/1/14
忘记更新了,前几天修复了无法使用的问题,暂时先固定这样吧
API 那边先对冲了一点余额,最终回答的模型改成了 Claude,成本相比之前会高一些,不过实际测试下来问答精度确实更好了。
为了提升服务能力并满足未来扩展需求,我们将进行系统架构升级,于近日开始架构分离维护。
本次维护将会逐步拆分知识库、问答框架、向量检索模型、队列数据库的关联,分离后将大大降低服务耦合性、提升应对更多服务流量的能力。
维护期间可能暂时遇到包括但不限于:前端无法访问、后端无响应的问题,维护结束将发布公告告知大家。
维护开始时间:即日起
预计维护结束时间:~ 1 周
感谢您的支持与理解。
BIRD 中文社区
2024年12月7日
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2024/1/14
忘记更新了,前几天修复了无法使用的问题,暂时先固定这样吧
API 那边先对冲了一点余额,最终回答的模型改成了 Claude,成本相比之前会高一些,不过实际测试下来问答精度确实更好了。
DocsLLM 将在这几天接入 DeepSeek R1 和 v3 模型,并增加联网搜索模块,以替换之前微调的 Gemini 1.5 Pro / Claude 3.5 Sonnet & Qwen2 模型。
更新后成本将大幅缩减,并有望提升知识库检索精确度
经过粗略计算,即便全量使用 DeepSeek R1 模型,相对于此前的 Claude 方案也能降低至少 80% 的成本。
更新后成本将大幅缩减,并有望提升知识库检索精确度
经过粗略计算,即便全量使用 DeepSeek R1 模型,相对于此前的 Claude 方案也能降低至少 80% 的成本。
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BIRD 中文社区 (BIRDCC) - 中文频道
DocsLLM 将在这几天接入 DeepSeek R1 和 v3 模型,并增加联网搜索模块,以替换之前微调的 Gemini 1.5 Pro / Claude 3.5 Sonnet & Qwen2 模型。 更新后成本将大幅缩减,并有望提升知识库检索精确度 经过粗略计算,即便全量使用 DeepSeek R1 模型,相对于此前的 Claude 方案也能降低至少 80% 的成本。
硅基流动 使用华为云昇腾平台部署了全尺寸的 DeepSeek R1 模型,有适当量化 (8bit),可能比官网的差一点,但差距很小。
主要是硅基流动的 API 和官网 API 完全隔离,用起来速度还可以,经过测试 R1 能稳定 17 Tokens/s,v3 也能稳定 20 Tokens/s。
现在使用我们的 aff 链接注册,您能立即获得 14 元余额,我们也能获得等额的余额激励。
https://cloud.siliconflow.cn/i/FJJvIhOr
十分感谢您的支持。
* 虽然是 .cn 域名,但可以非 +86 手机号注册,不需要实名认证,只需要验证手机号即可。
国内群友如果不放心可以拉入 PROXY 规则 / 开启全局,硅基流动有海外 CDN 节点。
主要是硅基流动的 API 和官网 API 完全隔离,用起来速度还可以,经过测试 R1 能稳定 17 Tokens/s,v3 也能稳定 20 Tokens/s。
现在使用我们的 aff 链接注册,您能立即获得 14 元余额,我们也能获得等额的余额激励。
https://cloud.siliconflow.cn/i/FJJvIhOr
十分感谢您的支持。
* 虽然是 .cn 域名,但可以非 +86 手机号注册,不需要实名认证,只需要验证手机号即可。
国内群友如果不放心可以拉入 PROXY 规则 / 开启全局,硅基流动有海外 CDN 节点。
BIRD 中文社区 (BIRDCC) - 中文频道
DocsLLM 将在这几天接入 DeepSeek R1 和 v3 模型,并增加联网搜索模块,以替换之前微调的 Gemini 1.5 Pro / Claude 3.5 Sonnet & Qwen2 模型。 更新后成本将大幅缩减,并有望提升知识库检索精确度 经过粗略计算,即便全量使用 DeepSeek R1 模型,相对于此前的 Claude 方案也能降低至少 80% 的成本。
更新:目前已使用 DeepSeek v3 作为 DocsLLM 输出模型,效果表现不错,可以在以下渠道开始试用:
1. https://bird.xmsl.dev/?b=v3-flags (右下角小窗版)
2. 加入交流群 https://t.me/+WK2MDt3YLnE3ZmY1 后找到置顶链接以体验全屏版
现已支持一键导出聊天记录为 Markdown (聊天对话框右上角横向三点)
1. https://bird.xmsl.dev/?b=v3-flags (右下角小窗版)
2. 加入交流群 https://t.me/+WK2MDt3YLnE3ZmY1 后找到置顶链接以体验全屏版
现已支持一键导出聊天记录为 Markdown (聊天对话框右上角横向三点)
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