如何用coze打造自己的知识库，如何使用自己的知识库

很抱歉，目前知识库中没有为您提供 100 个 AI 创业的落地方案。但以下为您列举一些常见的 AI 创业方向供您参考： 1. 开发基于 AI 的智能客服系统，为企业提供高效的客户服务解决方案。 2. 利用 AI 技术进行精准营销，通过数据分析和预测为企业制定个性化的营销策略。 3. 打造 AI 驱动的医疗诊断辅助工具，帮助医生更准确地诊断疾病。 4. 研发 AI 教育软件，实现个性化学习和智能辅导。 5. 构建 AI 智能家居系统，实现家居设备的自动化控制和智能化管理。 6. 开发 AI 图像识别技术，应用于安防、交通等领域。 7. 推出 AI 金融风险评估模型，为金融机构提供更准确的风险评估。 8. 打造 AI 内容创作平台，生成文章、视频脚本等。 9. 研发 AI 人力资源管理工具，进行人才筛选和绩效评估。 10. 构建 AI 物流优化系统，提高物流效率和降低成本。 您可以根据自身的资源和优势，进一步细化和拓展这些方向，形成具体的创业方案。

以下是一些常见的提示词框架： ICIO 框架：包括 Instruction（指令）、Context（背景信息）、Input Data（输入数据）、Output Indicator（输出引导）。 CRISPE 框架：涵盖 Capacity and Role（能力和角色）、Insight（见解）、Statement（声明）、Personality（个性）、Experiment（实验）。 BROKE 框架：包含 Background（背景）、Role（角色）、Objectives（目标）、Key Result（关键结果）。 TRACE 框架：有 TASK（任务）、REQUEST（请求）、ACTION（行动）、CONTEXT（上下文）、EXAMPLE（示例）。 ERA 框架：包括 EXPECTATION（期望）、ROLE（角色）、ACTION（行动）。 CARE 框架：由 CONTEXT（上下文）、ACTION（行动）、RESULT（结果）、EXAMPLE（示例）组成。 ROSES 框架：包含 ROLE（角色）、OBJECTIVE（目的）、SCENARIO（方案）。 Evolve 框架：包括试验并改进，通过改进输入、改进答案、重新生成等方法。 APE 框架。 COAST 框架：包含 CONTEXT（上下文背景）、OBJECTIVE（目的）、ACTION（行动）、SCENARIO（方案）、TASK（任务）。 TAG 框架：包括 TASK（任务）、ACTION（行动）、GOAL（目标）。 RISE 框架。

基于飞书的知识库 RAG 搭建，可用于全文搜索的接口方式主要有以下几种： 1. 语义检索：语义匹配关注查询和文档内容的意义，而非仅仅表面的词汇匹配。通过向量的相似性来判断语义的相似性。 2. 全文检索：这是基于关键词的检索方式。例如，对于句子“猫的饮食习惯包括吃鱼和鸡肉”，输入“猫”“饮食”“猫的饮食习惯”“吃鱼”等关键词可搜索到该句子，但输入“猫喜欢吃什么呀”则无法搜索到。 3. 混合检索：结合了语义匹配和全文检索的优点，通常系统先进行全文检索获取初步结果，然后再对这些结果进行语义匹配和排序。 此外，在本地部署资讯问答机器人实现 RAG 时，会涉及加载所需的库和模块，如 feedparse 用于解析 RSS 订阅源，ollama 用于在 python 程序中跑大模型。还会为文档内容生成向量，如使用文本向量模型 bgem3 等。 在开发 LangChain 应用开发指南中，实现 LangChain 和 RAG 的结合时，需要加载数据、分割文档、转换嵌入并存储到向量存储器、创建检索器以及聊天模型等步骤。

以下为您推荐一些知识库系统： 1. 专家系统： 是符号人工智能的早期成就之一，为充当有限问题领域的专家而设计。 包含从人类专家提取的知识库、推理引擎以及问题记忆。 推理引擎协调问题状态空间的搜索过程，必要时向用户提问。 例如根据动物物理特征判断动物的专家系统，可通过绘制 ANDOR 树或使用规则来表示知识。 2. AI Agent 中的外置知识： 由外部数据库提供，特点是能够动态更新和调整。 涉及多种数据存储和组织方式，包括向量数据库、关系型数据库和知识图谱。 实际应用中常采用 RAG 架构，结合检索和生成，增强模型的生成能力。 3. 知识管理体系： 是组织和管理信息、数据和知识的方法，帮助个人或组织有效捕捉、组织、访问和使用知识，提高效率、创新能力和决策质量。 包括收集信息、整理知识、分享经验、促进学习和创新等流程，以及分类、标签和索引等组织方式。 关键组成部分有知识的捕捉、组织、分享和应用。 创建知识管理体系可提高效率、增强决策能力、促进创新和增强适应能力。

创建知识库主要有以下两种方式： 1. 创建并上传表格数据： 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。 在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。需注意一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。 在单元页面，单击新增单元。 在弹出的页面，选择表格格式，然后选择一种上传方式完成数据上传。 2. 创建并上传文本内容： 登录。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。 在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认。同样一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的。 在单元页面，单击新增单元。 在弹出的页面选择要上传的数据格式，默认是文本格式，然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。 此外，还可以参考以下文章获取更详细的信息：

以下是关于大模型流程的详细说明： RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）技术应用于利用大模型能力搭建知识库，其流程主要包括以下 5 个过程： 1. 文档加载（Document Loading）：从多种不同来源加载文档，如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及 Python、Java 之类的代码等。LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 2. 文本分割（Splitting）：文本分割器把文档切分为指定大小的块，称为“文档块”或者“文档片”。 3. 存储： 将切分好的文档块进行嵌入（Embedding）转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 4. 检索（Retrieval）：通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出（Output）：把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM，LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 从用户提出问题开始，还经历了以下流程： 1. 用户问题的理解。 2. 根据用户问题进行路由。 3. 进行初步的检索。 4. 对初步检索的结果进行重排序。 5. 将重排序后的结果和用户的查询意图组合成上下文输入给大模型。 6. 大模型通过指定的提示词生成输出结果。 需要注意的是，重排序的结果通常不会都被用作大模型的上下文，因为大模型的上下文有限制。可以设置一个阈值进行截断，比如只使用前 3 5 个文档；也可以设置一个相关性分数的阈值，只取相关性分数大于某个值的文档。一些先进的 RAG 系统会对选中的文档进行摘要或压缩，以在有限的空间内包含更多相关信息。 在大模型输出结果后还有后置处理，可能包括敏感内容检测和移除、格式化输出等。 LLM 的工作原理可以这样理解：以“我今天吃了狮子头和蔬菜”这句话为例，在 Transformer 中，会由 Attention 层对这句话加入更多的信息来补充，比如补充“狮子头是一道菜”“今天是星期六”等等。这些补充信息，会作为输入给到下一个 Attention 层进行补充。最终层与层之间，哪些信息需要补充，哪些信息需要保留，哪些信息传递，均由模型自主学习完成。总结起来就是大模型以词向量和 Transformer 的模型学习了海量的知识，把知识作为向量空间中的一种关系网进行存储，并在接受输入时，通过向量空间中的一系列匹配进行输出。这就像人脑在阅读学习的过程，记忆的不是点状的知识，而是网状的经验。

在 Coze 中，可以通过以下步骤实现相关操作： 1. 进入 Coze，点击「个人空间 工作流 创建工作流」，打开创建工作流的弹窗。 2. 根据弹窗要求，自定义工作流信息，点击确认完成工作流的新建。 3. 新建后的编辑视图与功能中，左侧「选择节点」模块根据子任务需要，实际用到的有： 插件：提供一系列能力工具，拓展 Agent 的能力边界。如本案例中的思维导图、英文音频，无法通过 LLM 生成，需依赖插件实现。 大模型：调用 LLM，实现各项文本内容的生成。如本案例中的中文翻译、英文大纲、单词注释等依赖大模型节点。 代码：支持编写简单的 Python、JS 脚本，对数据进行处理。 4. 编辑面板中的开始节点、结束节点，分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节。 5. 按照流程图，在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点，即可完成工作流框架的搭建。 需要注意的是，因为前面需要对多维表格操作，所以要先在 http://open.feishu.cn 上建一个飞书机器人，并添加知识库或多维表格编辑权限，具体可参考飞书文档。

要将 COZE 上的工作流以 JSON 格式复制下来给 DIFY 使用，以下是一些相关的步骤和要点： 对于自动总结公众号内容并定时推送到微信的工作流： 循环查询文章是否推送过：包括数据库节点，用于在数据库中依据文章 URL 和用户的唯一标识（如重命名的 server 酱的 sendkey）判断是否推送过。需设置输出项「combined_output」，并注意 Coze 平台中数据库与 bot 绑定的设置方法。 循环体内容中的选择器：判断数据库查询结果是否为空，若为空则拼接文章完整信息。 对于 Coze 复刻吴恩达开源的 AI 翻译项目的工作流： 新建工作流并导入核心流程，分为初始翻译、反思优化、结果输出等部分。 开始节点选择翻译的源语言和目标语言，可设置其他参数。 初步的翻译大模型节点选择大模型和参考相关提示词。 对于用 Coze 免费打造微信 AI 机器人的工作流： 设计包括开始节点和结束节点，开始节点配置输入变量名、描述和变量类型。 知识库配置连接开始节点和知识库节点。 结束节点用于输出最终结果，设置回答格式和输出变量。 进行试运行测试。 请注意，具体的操作和配置可能因实际情况有所差异，需要根据您的具体需求和 COZE 平台的实际情况进行调整。

很抱歉，目前知识库中没有关于“cozeAPI 身份验证无效”的解决方案。但一般来说，遇到身份验证无效的问题，您可以尝试以下几种常见的解决方法： 1. 检查您输入的认证信息是否准确，包括用户名、密码、密钥等。 2. 确认您的账号是否已被激活或处于正常状态。 3. 检查网络连接是否稳定，有时网络问题可能导致验证失败。 4. 查看相关的 API 文档，了解身份验证的具体要求和可能的错误情况。 5. 尝试重新生成或更新认证凭证。 如果问题仍然存在，建议您进一步查阅相关技术资料或联系 API 提供方的技术支持获取更准确的帮助。

利用 Coze 实现公众号更新后自动推送并总结内容的步骤如下： 1. 抓取公众号内容： 先在平台搜索现成的插件，如 Coze 平台的读取公众号内容插件，但可能已荒废无法使用。 可考虑自己写爬虫抓取，或寻找可通过 API 方式直接调用的现成服务，如“瓦斯阅读”，但可能存在公众号不全的问题。还可尝试 GitHub 上的“WeWe RSS”工具。 2. 公众号内容总结： 主要依靠大模型的能力，如字节的豆包大模型。涉及批量化操作时，可使用“批处理”功能。 3. 定时推送到微信： 定时可通过 Coze 平台的触发器实现。 推送到微信需找第三方 API 的方案解决，如“server 酱”，通过服务号的模板消息将自定义内容推送到微信。 4. 搭建工作流： 循环查询文章是否推送过： 循环体内部的数据库节点用于在数据库中查询是否已推送过该文章，输入项为文章 url 和开始节点的 key（重命名为 suid）。 循环体内容的选择器判断数据库查询内容是否为空，为空则拼接文章完整信息。 设置 Bot： 人设和回复逻辑：设置提示词直接调用工作流，将“sum_weixin_2_2”替换为工作流名称。 工作流：添加创建的工作流。 设置触发器：选择“定时触发”，设定触发时间，如每天 18 点，输入工作流开始节点的参数。可设置多个触发器。 发布到飞书：点击右上角“发布”，选择飞书渠道，因 Coze 平台触发器目前只对飞书渠道生效。

以下是关于 Coze 的学习资料和案例： 共学资料： 教程： 核心看点： 通过实际案例逐步演示，用 Coze 工作流构建一个能够稳定按照模板要求，生成结构化内容的 AI Agent 开源 AI Agent 的设计到落地的全过程思路 10+项常用的 Coze 工作流的配置细节、常见问题与解决方法 适合人群： 任何玩过 AI 对话产品的一般用户（如果没用过，可以先找个国内大模型耍耍） 希望深入学习 AI 应用开发平台（如 Coze、Dify），对 AI Agent 工作流配置感兴趣的爱好者 注：本文不单独讲解案例所涉及 Prompt 的撰写方法。文末「拓展阅读」中，附有相关 Prompt 通用入门教程、Coze 其他使用技巧等内容，以供前置或拓展学习。 Coze 国内版地址：https://www.coze.cn/home Coze 海外版地址：https://www.coze.com/home

以下是一些除了 Coze 之外的 Agent 构建平台： 1. Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 2. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 3. MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及访问第三方数据和服务或执行设计良好的工作流。 4. 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于客服、营销、销售等多种场景。提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 5. 钉钉 AI 超级助理：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 在 Coze 上搭建工作流框架时，首先进入 Coze，点击「个人空间工作流创建工作流」打开弹窗，自定义工作流信息并确认新建。编辑视图中左侧「选择节点」模块根据子任务需求，实际用到的有插件（提供能力工具拓展 Agent 能力边界）、大模型（调用实现文本内容生成）、代码（支持编写简单脚本处理数据），编辑面板中的开始节点和结束节点分别对应分解子任务流程图中的原文输入和结果输出环节，按照流程图拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点即可完成搭建。

打造 AI Agent 主要分为以下步骤： 1. 规划： 制定任务的关键方法。 总结任务目标与执行形式。 将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系。 设计每个子任务的执行方法。 2. 实施： 在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系。 详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 3. 完善： 整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点。 通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。 此外，构建高质量的 AI 数字人时，在构建数字人的灵魂方面，需要注意以下工程关键点： 1. AI Agent：要让数字人像人一样思考就需要写一个像人一样的 Agent，工程实现所需的记忆模块、工作流模块、各种工具调用模块的构建都是挑战。 2. 驱动躯壳的实现：灵魂部分怎样去驱动躯壳部分，需要将灵魂部分的所有接口定义出来，然后躯壳部分通过 API 调用，调用方式可以是 HTTP、webSocket 等，同时要处理好包含情绪的语音表达以及躯壳的口型、表情、动作和语音的同步及匹配问题。 3. 实时性：由于整个数字人的算法部分组成庞大，几乎不能实现单机部署，算法一般会部署到额外的集群或者调用提供出来的 API，需要解决网络耗时和模型推理耗时导致的响应太慢的问题。 4. 多元跨模态：不仅仅是语音交互，还可以根据实际需求添加其他感官的交互，如通过添加摄像头数据获取视觉信息并进行图像解析。 5. 拟人化场景：正常与人交流时会有插话、转移话题等情况，需要通过工程手段丝滑处理这些情景。

以下是打造自己知识库的一些方法： 1. 使用 GPT 打造个人知识库： 将大文本拆分成若干小文本块（chunk）。 通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，这些向量与文本块的语义相关，并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 当用户提出问题时，先将问题转换成问题向量，然后与向量储存库中的所有文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把对应的文本块提取出来，与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 例如，对于一篇万字长文，可以拆分成多个包含不同内容的文本块。 2. 基于 GPT API 搭建定制化知识库： 涉及给 GPT 输入（投喂）定制化的知识，但 GPT3.5 一次交互支持的 Token 数量有限，约 4096 个，可参考 OpenAI embedding documents 中的 embedding API 解决方案。 3. 用 Coze 免费打造自己的微信 AI 机器人： 创建【知识库】，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，并将信息存储起来。 创建知识库路径：个人空间 知识库 创建知识库。 知识库文档类型支持本地文档、在线数据、飞书文档、Notion 等，可使用【本地文档】。 按照操作指引上传文档、分段设置、确认数据处理。 小技巧：在内容中加上特殊分割符（如“”）以便于自动切分数据，分段标识符号选择“自定义”，内容填“”。最终的知识库结果中，同一颜色代表同一个数据段，若内容有误可编辑或删除。

打造一个智能体通常需要进行以下参数的调整： 1. 模型调整： 选择所需的模型。 设置模型的温度，温度会影响输出的随机性。 调整模型的输出长度参数，默认输出长度通常为 512，可能不足以满足需求。 2. 提示词相关： 输入提示词，可使用准备好的提示词模板编排进智能体。 编写开场白，其内容将作为提示词的一部分提供给模型进行推理分析。 3. 功能添加： 根据实际需求选择“添加功能”，如至少选择“开场白”功能。 4. 工具选择： 根据具体需求挑选并添加合适的工具，以确保智能体满足需求。 5. 特定插件参数（以空间风格化插件为例）： image_url：毛坯房的图片地址。 Strength：提示词强度，即提示词对效果图的影响度。 Style：生成效果的风格，如新中式、日式、美式、欧式、法式等。 user_prompt：用户输入的 Promot 提示词。 此外，像 OpenAI 和 Google 推出的智能体，还需要在保持模型能力不变的情况下缩小参数规模，升级架构来提升性能，并让终端参与分担一部分模型的计算量以应对实时性和多模态的需求。

一、方案 1. 制作流程 打开剪映，添加需要朗读的文字到文字轨道，并修改好。 点击朗读，进行声音克隆，完成克隆后选择喜欢的数字人形象，并把自己的克隆音色换上去。 最后，一键智能生成字幕，再自行调整文字样式并校准叫完成了。 2. 数字人“私有化” 打开谷歌浏览器，点击链接并点击 open colab 就进到程序主要运行界面.在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”。 点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频，保持默认参数，点击“START”就能生成。 二、实战 1. 生成数字人 在剪映右侧窗口顶部，打开“数字人”选项，选取一位免费的、适合的数字人形象。 选择数字人形象时，软件会马上播放出该数字人的声音。可以判断是否是你需要的，点击右下角的“添加数字人”，就会将选择的数字人添加到当前视频中。 接下来，可以直接删除先前导入的文本内容。为了让视频更美观，为视频增加背景图片。 最后点击预览按钮，查看生成的数字人效果。 以上就是为你提供的关于如何打造一个属于自己的免费数字人的方法，希望对你有所帮助。

以下是使用 AI 协助短视频文案生成的方法： 1. 利用 ChatGPT 生成短视频选题文案：表明身份，描述需求，提出回答要求，可参考美妆行业的例子。 2. 用 ChatGPT 生产短视频文案：将需求与框架结合，让 ChatGPT 为您生成。 3. 生成虚拟数字人短视频： 第一步：打开网站（需科学上网），如 https://studio.did.com/editor 。 第二步：在右侧文字框输入从 ChatGPT 产生的内容，选择想要的头像、不同的国家和声音，然后点击右上角的 Create Video ，等待生成。 生成好数字人视频后，结合产品做讲解即可发布用于视频带货。 4. 通过 ChatGPT 生成文案，将其复制到支持 AI 文字转视频的工具内，实现短视频自动生成。如腾讯智影的数字人播报功能、手机版剪映的图文成片功能。 5. 前期利用 ChatGPT 生成文案，包括： 生产视频脚本：把选题告诉 ChatGPT，它能生成包括具体场景和转场画面的完整视频脚本。 筛选 BGM：告诉 ChatGPT 视频的情绪，它能为您筛选背景音乐。

目前国内能使用的以图生图的 AI 主要有以下几种： 1. Artguru AI Art Generator：这是一个在线平台，能够生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：一种 AI 工具，可以将图片转换为非凡肖像，拥有 500 多种风格选择，适合制作个性头像。 3. Stable Diffusion Reimagine：新型 AI 工具，通过稳定扩散算法生成精细、具有细节的全新视觉作品。 4. Barbie Selfie Generator：专为喜欢梦幻童话风格的人设计的 AI 工具，能将上传的照片转换为芭比风格，效果出色。 此外，国外的 Leonardo 也是一款不错的文生图 AI 应用。它支持用户上传自己 DIY 的模型，尤其是 Lora 模型，为用户提供了丰富的模型选择，能够生成非常高质量的图片。但需要注意的是，Leonardo 存在访问限制的问题。

以下是使用 AI 工具制作 PPT 的相关内容： 卓 sir 分享了自己使用 AI 工具完成 PPT 作业的经历，他用到的 AI 工具包括 GPT4、WPS AI 和 chatPPT。 市场上好用的 AI PPT 工具包括： 1. Gamma：在线 PPT 制作网站，可通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片，支持嵌入多媒体格式。 2. 美图 AI PPT：通过输入简单文本描述生成专业 PPT 设计，有丰富模板库和设计元素。 3. Mindshow：AI 驱动的 PPT 辅助工具，提供智能设计功能，如自动布局、图像选择和文本优化等。 4. 讯飞智文：科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具，利用语音识别和自然语言处理技术，提供智能文本生成等功能。 熊猫 Jay 介绍了使用 AI 工具生成 PPT 的思路和指南，提到了市面上受欢迎的 5 款 AI PPT 工具：MindShow、爱设计、闪击、Process ON、WPS AI。 您可以根据自己的需求和使用习惯选择适合的 AI 工具来制作 PPT。

使用 AI 写软件需求设计文档可以参考以下步骤和工具： 1. 明确需求和目标：清晰界定软件的功能、性能、用户界面等方面的要求。 2. 收集相关信息：利用 AI 工具如学术搜索引擎、文献管理软件等搜集类似软件的需求文档和相关资料。 3. 分析总结信息：借助 AI 文本分析工具提取关键要点和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手构建需求文档的大纲，涵盖引言、功能需求、非功能需求、界面设计等部分。 5. 撰写各部分内容：利用 AI 写作工具撰写需求文档的各个部分，并进行语法和风格检查。 6. 审阅和修改：通过 AI 审阅工具检查文档的逻辑性、一致性和准确性，并根据反馈进行修改。 7. 提交前检查：使用 AI 抄袭检测工具确保文档的原创性，并做最后的格式调整。 以下是一些可用于写软件需求设计文档的工具： ChatPRD、WriteMyPRD、Uizard、tldraw 等。 需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代您的专业判断和思考，要确保文档的质量和准确性。

对于您提出的是深度研究学习 AI 好还是学习如何使用 AI 好的问题，以下是一些建议： 了解 AI 基本概念： 建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念，包括其主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 开始 AI 学习之旅： 在「」中，您能找到为初学者设计的课程，特别推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，还有机会获得证书。 选择感兴趣的模块深入学习： AI 领域广泛，比如图像、音乐、视频等，您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。建议一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 实践和尝试： 理论学习之后，实践是巩固知识的关键，尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 体验 AI 产品： 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。 如果希望继续精进，对于 AI，可以尝试了解以下作为基础的内容： AI 背景知识： 基础理论：了解人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展：简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础： 统计学基础：熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数：了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论：基础的概率论知识，如条件概率、贝叶斯定理。 算法和模型： 监督学习：了解常用算法，如线性回归、决策树、支持向量机（SVM）。 无监督学习：熟悉聚类、降维等算法。 强化学习：简介强化学习的基本概念。 评估和调优： 性能评估：了解如何评估模型性能，包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优：学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 神经网络基础： 网络结构：理解神经网络的基本结构，包括前馈网络、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）。 激活函数：了解常用的激活函数，如 ReLU、Sigmoid、Tanh。

以下是关于如何使用提示词的相关内容： 提示词的作用：向模型提供上下文和指示，其质量直接影响模型输出的质量。 学习提示词的构建技巧： 明确任务目标，用简洁准确的语言描述。 给予足够的背景信息和示例，帮助模型理解语境。 使用清晰的指令，如“解释”“总结”“创作”等。 对特殊要求应给予明确指示，如输出格式、字数限制等。 参考优秀案例：研究和学习已有的优秀提示词案例，可在领域社区、Github 等资源中获取。 实践、迭代、优化：多与语言模型互动，根据输出提高提示词质量，尝试各种变体，比较分析输出差异，持续优化提示词构建。 活用提示工程工具：如 Anthropic 的 Constitutional AI 等。 跟上前沿研究：持续关注最新的研究成果和方法论。 编写提示词（prompt）的建议： 明确任务：清晰定义任务，如写故事时包含背景、角色和主要情节。 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 使用清晰语言：避免模糊或歧义词汇。 给出具体要求：明确格式或风格等特定要求。 使用示例：提供期望结果的示例。 保持简洁：避免过多信息导致模型困惑。 使用关键词和标签：帮助模型理解任务主题和类型。 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整。