上一篇里，树先生教大家利用 ChatGLM-6B + langchain 实现个人专属知识库，实际运行下来，发现2个问题：

在企业发展的过程中，在不同的阶段引入了不同的应用、系统和软件，这些不同的IT系统长期跑下来，成为了企业内部信息化海洋里的一个个孤岛，数据、流程无法打通。随着企业数字化转型的加速，如何打通“企业的数据孤岛”成为了企业管理者和IT负责人亟需解决的问题。

有很多人私信留言宏哥问能不能介绍一下Playwright这款自动化神器的相关知识，现在网上的资料太少了。其实在各大博客和公众号也看到过其相关的介绍和讲解。要不就是不全面、不系统，要不就是系统全面但是人家是收费的。当然了宏哥接下来也可能介绍的不全面或者不系统，能力有限望大家理解。

上图是我和GPT4的对话，全部是GPT4写的代码就生成了一个Hack News网页端，地址体验： https://hn.brzhang.club

背景是这样，今天看到监控大盘数据发现协程的数量监控很奇怪。呈现上升趋势，然后骤降。虽然对协程数量做了报警机制，但是协程数量还是没有达到报警阈值，所以没有报警产生。

过程是这样的，需要与合作方数据进行交互（肯定是不允许直接连对方数据源的），对方提供了两台server，后端同事在server上面作了proxy搭建了桥接的应用（两台server没有公网ip，通过一个超级难用的堡垒机明御进行管理）。两台server挂在在了负载均衡slb上对外提供http服务（环境为阿里云环境）。项目马上要上线了，然后就面临一个问题，如何监控这个桥接程序的健康状态呢？想到了几种方式：

上一篇搭建Auto-GPT是使用Docker的方式安装。本篇是介绍AutoGPT配置文件中Google API相关的配置。

经过上次redis超时排查，并联系云服务商解决之后，redis超时的现象好了一阵子，但是最近又有超时现象报出，但与上次不同的是，这次超时的现象发生在业务高峰期，在简单看过服务器的各项指标以后，发现只有cpu的使用率在高峰期略高，我们是8核cpu，高峰期能达到90%的使用率，其余指标都相对正常。

在预训练之后，LLMs可以获得解决各种任务的通用能力。然而，越来越多的研究表明，LLMs的能力可以根据特定目标进行进一步的适应调整。在本节中，我们介绍了两种主要的适应预训练LLMs的方法，即指令调整和对齐调整。前一种方法主要旨在增强（或解锁）LLMs的能力，而后一种方法旨在将LLMs的行为与人类的价值观或偏好相一致。此外，我们还将讨论快速模型适应的高效调整方法。接下来，我们将详细介绍这三个部分。

Cloud Studio会为我们自动构建一个Cloud Studio 功能的 Python 示例。