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引言

在人工智能技术的飞速发展下，一款名为“灵办AI”的插件正以其卓越的性能和多功能性，成为现代办公和编程领域的新宠。今天，我们将深入探索灵办AI的插件端，特别是其对话、翻译功能以及对编程能力的支持，了解它是如何成为我们工作中的得力助手。

一、灵办AI：智能化的办公伙伴

灵办AI是一款集多种智能服务于一体的AI平台，它通过人工智能技术，提供了包括翻译、对话、写作、搜索、阅读、文案改写以及代码生成和纠正等功能。这些功能不仅覆盖了学习和办公的各个方面，更以其高效和个性化的服务，满足了用户的多样化需求。

二、编程能力：🔥代码阅读，学习助手🔥

对于开发者而言，灵办AI在编程领域的应用同样令人瞩目。它能够帮助用户理解代码结构，学习API的用法和程序逻辑，大大提高代码阅读和编写的效率。无论是代码生成还是纠正，灵办AI都能提供专业的支持，是编程学习者和开发者的得力助手。

1、代码解读

灵办AI的代码解读功能，就像一位经验丰富的导师，能够深入分析框架源码和项目代码，揭示其背后的设计思想和实现原理。它帮助开发者快速掌握复杂代码，理解其核心功能，让学习过程更加直观和高效。

代码提示词：

你是一名AI领域智能编码助手，请帮忙解读下面代码：

from transformers import AutoTokenizer
from vllm import LLM, SamplingParams
# GLM-4-9B-Chat-1M
# max_model_len, tp_size = 1048576, 4
# GLM-4-9B-Chat
max_model_len, tp_size = 32768, 1
model_name = "THUDM/glm-4-9b-chat"
prompt = [{"role": "user", "content": "你好"}]
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True)
llm = LLM(
    model=model_name,
    tensor_parallel_size=tp_size,
    max_model_len=max_model_len,
    trust_remote_code=True,
    enforce_eager=True,
    gpu_memory_utilization=1
)
stop_token_ids = [151329, 151336, 151338]
sampling_params = SamplingParams(temperature=0.95, max_tokens=1024, stop_token_ids=stop_token_ids)
inputs = tokenizer.apply_chat_template(prompt, tokenize=False, add_generation_prompt=True)
outputs = llm.generate(prompts=inputs, sampling_params=sampling_params)
print(outputs[0].outputs[0].text)

AI助手解读后输出：

这段代码展示了如何使用transformers库中的AutoTokenizer来加载一个预训练的大型语言模型（LLM），以及如何使用vllm库来与这个模型进行交互，特别是生成文本响应。这里使用的是THUDM/glm-4-9b-chat模型，这是一个基于GLM（General Language Model）架构的大型聊天模型。下面是对代码的详细解读：

1.导入库和模型设置：
从transformers库导入AutoTokenizer，用于加载与模型匹配的分词器。
从vllm库导入LLM和SamplingParams，LLM用于加载和交互大型语言模型，SamplingParams用于设置生成文本时的采样参数。

2.设置模型参数：
model_name指定了使用的模型名称，max_model_len和tp_size分别指定了模型处理的最大序列长度和张量并行大小（这里tp_size对于模型加载和并行计算有影响）。

3.准备输入：
prompt是一个包含用户输入的字典列表，这里只有一个输入"你好"，表示用户的聊天信息。
使用AutoTokenizer的from_pretrained方法加载与model_name对应的分词器，并设置trust_remote_code=True以允许加载远程代码（这通常用于从可信源加载自定义模型或分词器）。
使用tokenizer.apply_chat_template方法将用户输入转换为模型能理解的格式，这里tokenize=False表示不直接对文本进行分词（可能由apply_chat_template内部处理），add_generation_prompt可能用于添加一些生成文本时需要的特殊提示。

4.设置采样参数：
使用SamplingParams类设置生成文本时的参数，如temperature（控制生成文本的随机性），max_tokens（生成文本的最大令牌数），stop_token_ids（当遇到这些令牌ID时停止生成）。

5.生成文本：
使用LLM实例的generate方法，传入处理后的输入inputs和采样参数sampling_params，来生成文本的响应。
generate方法的返回值包含了生成的文本，这里通过outputs[0].outputs[0].text访问第一个（也是这里唯一的）生成的文本响应。

6.输出：
打印出生成的文本响应。 

注意：
vllm库不是transformers库的一部分，也不是广泛认知的标准库，因此它可能是某个特定项目或研究团队提供的，用于加载和交互大型语言模型的自定义库。
trust_remote_code=True的使用需要谨慎，因为它允许从远程源加载和执行代码，这可能会带来安全风险。确保你信任正在加载的模型或代码的来源。
gpu_memory_utilization=1这个参数在LLM构造函数中的具体作用可能依赖于vllm库的实现，但通常这类参数用于控制GPU内存的利用率或分配。

2、代码续写

在编码过程中，灵办AI的代码续写功能能够基于当前的代码和上下文内容，智能地提供代码建议和续写方案。它不仅为开发者提供新的思路，还能在保持代码风格一致性的同时，高效地完成编码任务，极大地提高了编码工作的效率和质量。

代码提示词：

请帮忙续写下面Java实现的快速排序方法， 保证该方法可以直接提供给外部调用进行排序操作： 
public int[] quickSort(int[] array

AI助手续写后输出：

当然，为了确保quickSort方法可以直接提供给外部调用进行排序操作，并且保持快速排序的递归特性，我们可以修改该方法，使其接受整个数组作为参数，并在内部处理数组的排序逻辑。不过，由于Java中的数组是引用类型，直接在方法内部修改数组会影响到外部传入的数组，因此实际上我们不需要返回数组，而是直接修改传入的数组。但为了符合某些编程习惯或API设计，我们可以让方法返回排序后的数组（尽管它是原始数组的引用）。

以下是修改后的quickSort方法，它可以直接被外部调用，并且会就地（in-place）修改传入的数组：

public class QuickSort {

    /**
     * 快速排序方法，直接提供给外部调用进行排序操作。
     * 注意：此方法会就地修改传入的数组。
     *
     * @param array 待排序的整数数组
     * @return 排序后的数组（实际上是传入数组的引用）
     */
    public int[] quickSort(int[] array) {
        if (array == null || array.length <= 1) {
            // 如果数组为空或只有一个元素，则无需排序
            return array;
        }
        
        // 调用辅助的quickSortHelper方法来实际执行排序
        quickSortHelper(array, 0, array.length - 1);
        
        // 返回排序后的数组（实际上是传入数组的引用）
        return array;
    }

    /**
     * 快速排序的辅助方法，用于递归排序。
     *
     * @param array 待排序的数组
     * @param low   排序区间的起始索引
     * @param high  排序区间的结束索引
     */
    private void quickSortHelper(int[] array, int low, int high) {
        if (low < high) {
            // 分区操作，获取分区点的索引
            int pivotIndex = partition(array, low, high);

            // 递归地对分区点左侧的子数组进行快速排序
            quickSortHelper(array, low, pivotIndex - 1);

            // 递归地对分区点右侧的子数组进行快速排序
            quickSortHelper(array, pivotIndex + 1, high);
        }
    }

    /**
     * 分区操作，用于快速排序。
     *
     * @param array 待排序的数组
     * @param low   排序区间的起始索引
     * @param high  排序区间的结束索引
     * @return 分区点的索引
     */
    private int partition(int[] array, int low, int high) {
        // 选择最右侧的元素作为基准点
        int pivot = array[high];
        int i = low - 1; // 小于基准点的元素索引

        for (int j = low; j < high; j++) {
            // 如果当前元素小于或等于基准点
            if (array[j] <= pivot) {
                i++; // 扩大小于基准点的区域

                // 交换元素
                int temp = array[i];
                array[i] = array[j];
                array[j] = temp;
            }
        }

        // 将基准点放到正确的位置
        int temp = array[i + 1];
        array[i + 1] = array[high];
        array[high] = temp;

        // 返回基准点的索引
        return i + 1;
    }

    // 可以添加一个main方法来测试quickSort方法
    public static void main(String[] args) {
        QuickSort sorter = new QuickSort();
        int[] array = {10, 7, 8, 9, 1, 5};
        int[] sortedArray = sorter.quickSort(array);
        for (int num : sortedArray) {
            System.out.print(num + " ");
        }
    }
}
在这个实现中，quickSort方法是公开的，可以直接被外部调用。它首先检查数组是否为空或只有一个元素，然后调用quickSortHelper方法来执行实际的排序逻辑。quickSortHelper是一个私有方法，用于递归地对数组的不同部分进行排序。partition方法用于执行分区操作，它是快速排序算法的核心部分。最后，main方法提供了一个测试quickSort方法的示例。

3、代码优化

灵办AI的代码优化功能，能够对项目中的代码进行深度分析，识别出潜在的BUG和性能瓶颈，提出优化建议。它帮助开发者提升代码质量，优化程序性能，确保软件的健壮性和可靠性。

代码提示词：

请优化下面代码：
file = open('file.txt', 'r')
content = file.read()
file.close()

AI助手优化后输出：

优化这段代码，主要可以从几个方面考虑：使用with语句来自动管理文件资源，以及考虑代码的可读性和健壮性。下面是优化后的代码：
try:
    with open('file.txt', 'r') as file:
        content = file.read()
except FileNotFoundError:
    print("文件未找到，请检查文件名和路径是否正确。")
except Exception as e:
    print(f"读取文件时发生错误：{e}")
    
优化点说明：

	1.使用with语句：
	with语句会在代码块执行完毕后自动调用文件的close()方法，即使在读取文件时发生异常也能确保文件被正确关闭。这样可以避免文件泄露，提高程序的健壮性。

	2.异常处理：
	添加了try-except块来处理可能发生的异常。
	FileNotFoundError用于捕获文件不存在的情况，这是一个更具体的异常，比捕获一般的Exception更合适。
	捕获Exception作为后备，以防其他未预料的错误发生。

3.错误提示：
	当文件不存在或读取文件时发生其他错误时，程序会打印出友好的错误提示，帮助用户了解问题所在。

4.代码清晰性：
	通过使用with语句和异常处理，代码变得更加清晰和易于维护。

这种优化方式不仅提高了代码的健壮性，还增加了其可读性和可维护性。

三、插件端对话功能：智能交互，流畅体验

灵办AI的插件端对话功能，能够实时在线与用户互动，解答问题，提供创意文案灵感。它的表现堪比本地化的ChatGPT，性能与GPT3.5相媲美，但速度更快，无需翻墙即可使用。无论是探讨“新数字媒体简介”，还是日常的问答，灵办AI都能提供清晰、准确的回答。

灵办AI的插件版支持Chrome、Edge、360等多种浏览器，用户只需一键即可轻松扩展调用，享受即插即用的便利。

安装插件后，用户可以随时从浏览器的侧边图标中调度出灵办AI，进行即时的对话和咨询，无论是在网页浏览、文档编辑还是在线研究时，都能获得它智能而贴心的辅助。

四、翻译功能：一键翻译，高效准确

灵办AI的翻译功能是其插件端的一大亮点。无论是阅读外文网站、浏览外刊，还是处理外文文档，灵办AI都能一键实现准确翻译。其翻译引擎由优质大模型提供支持，确保了翻译的准确性和地道性。此外，用户还可以通过选中特定文本，触发灵办的翻译功能，实现即时翻译和总结。

1、一键翻译划中内容

在浏览文章时，我只需划中需要翻译的文本便可触发灵办的翻译功能，可以对划中内容进行翻译，实现中英文对照，彻底解决外语阅读的障碍。

2、一键翻译网页

它的翻译功能十分高效便捷。每当我阅读各类外刊或者浏览满是大段英语的网站时，仅需轻轻点击插件，就能一键翻译网页，不仅极大地节省了我的时间，还显著提高了我的工作效率！

3、一键翻译文档内容

对于长文本文件，灵办AI提供了一个简单快捷的翻译解决方案。用户只需上传文档，稍作等待，便能下载到翻译后的文档。这一流程不仅简化了翻译工作，更确保了翻译的质量和效率。

五、全场景应用：文档写作、聊天、邮件

灵办AI的应用场景极为广泛，无论是文档写作、微信聊天还是撰写邮件，都能随时提供协助。工作汇报思路中断时，灵办AI能迅速提供新的思路和内容；聊天时，灵办AI能帮助组织更恰当的语言；写邮件时，不满意的部分可以借助灵办AI的力量快速改写。

六、安装简便，云端信息互通

灵办AI支持网页版、插件版以及小程序版，安装过程简便快捷，云端信息互通，避免了繁琐的步骤和问题。用户可以根据自己的需求和使用习惯，选择最合适的使用方式。

1、插件版（推荐）

专为浏览器设计，灵办AI插件版能够与您的网络浏览体验无缝融合。它不仅节省了桌面空间，而且提供了即插即用的便利性。无论是在撰写文档、浏览网页还是进行在线研究，插件版都能提供即时的智能辅助，让您的工作和学习更加高效。

2、浏览器版

通过网页版，您可以随时随地通过浏览器访问灵办AI的强大功能。它不受设备限制，无论是在家中的个人电脑、办公室的笔记本电脑还是旅途中的平板电脑，只需打开浏览器，即可享受灵办AI带来的智能服务。

3、小程序版

灵办AI的小程序版则是为移动设备用户量身定制的解决方案。它轻巧、快速，能够在您的智能手机或平板电脑上提供同样出色的体验。无论是在通勤路上、咖啡馆里还是任何地方，小程序版都能让您轻松访问AI助手，满足您的即时需求。

七、用户体验：国产应用的骄傲

作为一款国产应用，灵办AI在用户体验上做到了极致。它不仅完成了度高，而且在实际使用中表现出了极高的稳定性和易用性。用户反馈显示，使用灵办AI大半天，没有遇到任何bug，上手极为简便。

八、结语：智能办公的未来

灵办AI的出现，不仅仅是一款软件的创新，更是智能办公理念的一次革命。它以其全面的功能、高效的性能和人性化的设计，为用户带来了前所未有的办公体验。我们有理由相信，随着AI技术的不断进步，灵办AI将会在未来的智能办公领域扮演更加重要的角色。

💘平台地址 ：🔥灵办AI 🔥 https://ilingban.com/browser_extension/?from=xdaixb

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😎 作者介绍：我是寻道AI小兵，资深程序老猿，从业10年+、互联网系统架构师，目前专注于AIGC的探索。
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