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构建了一个本地的大型语言模型（LLM），可通过局域网访问，带有一个涵盖所有税收法规、劳动法和合规性数据的向量数据库。现在她看到了其中的价值。这对人工智能来说是一小步，对家庭信誉来说是一大步。编辑：回复太疯狂了！对所有询问的人——是的，这只是通过正确的分层（API有帮助）进行网络爬虫、嵌入和RAG（检索增强生成）。如果结构正确就没那么难。当我实际使用更高级的方法时，我可能稍后会编写一个简单的指南。编辑2：我明白为什么这个帖子爆火了——美国的税收系统极其复杂。许多税收页面需要登录，建立一个完整的数据库是一个巨大的挑战。这个项目在美国的规模会非常大。需要说明的是，我不是美国人。

讨论总结

原帖作者构建了一个涵盖税务法规、劳动法和合规数据的本地LLM，其向量数据库引起了众多网友的兴趣。大家的讨论主题围绕着技术相关内容展开，如数据库构建、技术分享等，也涉及到家庭认可和个人满足感等话题。许多人对原帖作者的成果表示赞赏、好奇并希望得到更多技术细节，也有少数人持怀疑或反对态度。

主要观点

  1. 👍 对原帖作者构建的数据库感兴趣，希望能得到更多相关信息
    • 支持理由：原帖构建的数据库涵盖有用信息，对很多人有潜在价值。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 通过技术手段做一些实用的事能得到家人认可，带来满足感
    • 正方观点：不少人分享自己类似经历，表明实用成果有助于家庭认可。
    • 反方观点：有观点认为爱好不需要有用性来获得认可。
  3. 💡 肯定使用LLM进行法律研究的作用
    • 解释：有人分享利用LLM对抗竞业禁止协议成功的经历。
  4. 💡 原帖作者构建本地LLM的成果可能面临一些风险
    • 解释：如在税务方面，LLM可能检索不全导致报错税被IRS追查。
  5. 💡 对原帖构建本地LLM的必要性提出质疑
    • 解释：认为使用大型在线模型可能更便宜高效。

金句与有趣评论

  1. “😂 It’s time to start charging your wife by the token.”
    • 亮点：以幽默的方式肯定原帖作者的成果有价值，可以收费。
  2. “🤔 But, mate, you have no wife. Only LLMs.”
    • 亮点：幽默调侃原帖作者，反对他有妻子的说法。
  3. “👀 reminds me of that graph showing a stock crashing 90% all year, for a small 5% up day at the end with bagholders yelling "we’re so back!"”
    • 亮点：以股票走势类比原帖事件，暗示原帖中的成果相对之前状况只是小成果。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大部分人对原帖作者的成果表示赞赏、好奇或者羡慕。主要分歧点在于原帖作者构建本地LLM是否有必要以及其成果是否真的如描述般有效，可能的原因是不同人对技术的理解、应用场景的需求以及对家庭认可方式的看法不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：将类似构建应用于公司管理方面（如ISO9001和QC事务）的可能性。
  • 潜在影响：如果更多人能够成功构建类似的本地LLM并应用于不同事务，可能会提高工作效率、改善家庭关系，也可能对相关技术的普及和发展产生推动作用。

详细内容：

《Reddit热议：妻子终于认可丈夫的电脑爱好大有用处》

在Reddit上，一篇题为“Victory: My wife finally recognized my silly computer hobby as useful”的帖子引发了热烈讨论。原帖讲述了一位丈夫构建了一个本地可访问的LLM（语言模型），并配备涵盖所有税收法规、劳动法和合规数据的向量数据库，最终让妻子看到了其价值。此帖获得了极高的关注度，众多用户纷纷留言参与讨论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面： 有人对这个数据库表现出极大的兴趣，期待博主分享构建方法或写一篇相关博客。也有用户分享了自己在相关领域的经历，比如用ChatGPT为孩子准备地理学习资料并取得良好效果，还有人借助LLM在法律事务中获得成功。

同时，也存在不同的声音。有人担心模型提取相关税收法规不完整导致错误报税，有人对其效果表示怀疑。但也有人认为这项成果令人惊叹，能为税收工作带来便利。

有用户提供了一些获取法律数据的链接，如在法国，人们将法律放在Github上以便追踪法律变化：https://www.data.gouv.fr/fr/reuses/les-lois-francaises-versionnees-avec-github/ 、https://www.data.gouv.fr/fr/reuses/la-loi-sous-git/ 、https://openfisca.org/fr/ 。

讨论中的共识在于大家都认可这项技术的潜力，但对其实际应用效果和可靠性存在一定的争议。

特别有见地的观点如有人指出这是当前技术发展的一个挑战，虽然困难但具有很大的探索价值。

总之，这次Reddit上的讨论展示了大家对这项技术的关注和思考，也反映了技术在实际应用中的复杂性和不确定性。