协助调试pycharam代码的AI网站

在国内进行 AI 方面的创业，以下是一些建议： 1. 数据处理方面： 认识到高质量数据处理服务的稀缺性，数据质量对于模型效果至关重要。 避免单纯依赖开源数据，谨慎考虑购买优质数据的投入风险。 2. 模型选择方面： 训练底层世界大模型需要巨大投入，除大厂外对其他公司较困难。 大多数国内公司往往先推出产品，而非集中精力专攻大模型。 3. 创业方向方面： 可以选择“唯快不破”的策略，尽量低成本、高速度地在小赛道中尝试。 例如辅助创作与学习（如 AI 智能写作助手、语言学习助手等）、推荐与规划（如商品推荐、行程规划等）、监控与预警（如健康监测、安全监控等）、优化与管理（如办公自动化、物流优化等）、销售与交易（如艺术作品生成与销售平台等）等细分领域。 需要注意的是，在这轮 AI 大潮中，新技术加速迭代是常态，不能期望在“技术稳定”时再出手。

目前在微信中，Coze 平台是一个 AI 智能体创作平台，可以根据需求构建 AI 机器人并发布到多种社交平台。微信的不同功能在与 AI 对接上有所差异： 1. 个人微信/微信群：Coze AI 平台之前不支持直接对接，但国内版正式发布 API 接口功能后，直接对接已成为可能。 2. 微信公众号：Coze AI 平台支持对接，能让 AI 机器人自动回复用户消息。 3. 微信服务号：同样支持对接，可帮助企业提升服务效率。 4. 微信客服：Coze AI 平台支持对接，使 AI 机器人能够自动回答用户咨询，提高客服响应速度。 在把 AI 大模型能力接入微信后，对于类似客服的应用场景，存在模型幻觉导致胡乱回答的问题。对于非技术从业者，落地场景存在困难。一个问答机器人的界面配置包括 AI 模型、提示词、知识库。

要实现一个微信 AI 客服，您可以参考以下两种方法： 方法一： 1. 搭建，用于汇聚整合多种大模型接口，方便后续更换使用各种大模型，同时会告诉您如何白嫖大模型接口。 2. 搭建，这是一个知识库问答系统，将知识文件放入其中，并接入上面的大模型作为分析知识库的大脑，最后回答您的问题。如果不想接到微信，自己使用，搭建完此系统即可，它也有问答界面。 3. 搭建，其中的 cow 插件能进行文件总结、MJ 绘画等。 方法二： 1. 确定功能范围： 支持用户发送“关键字”，自助获取您分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“您的知识库”中的内容进行回答，若知识库内容不足，则调用 AI 大模型回复，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 “AI 前线”能发布在您的微信公众号上，作为微信客服助手。 2. 准备以下内容： 根据 Bot 的目的、核心能力，编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 整理。 创建一个自己的【知识库】，用于回答 AI 相关知识。 由于“AI 前线”要按照一定规则处理知识，创建一个【工作流】，控制 AI 按要求处理信息。 准备好自己的微信公众号，以便将机器人发布在微信公众号上。 以上就是实现微信 AI 客服的两种方式及具体步骤。

自己制作 AI 可以参考以下步骤： 1. 对于写作相关的 AI 应用，我们可以从人类驱动开始，使用 AI 来修改完善，比如先手动撰写博客文章，再利用自动填充和语法反馈工具改进。有时也可以先让 AI 生成写作内容，然后根据自己的需求和风格进行修改。 2. 若要打造微信 AI 机器人，比如“AI 前线”Bot： 确定功能范围，如支持用户发送“关键字”获取“AI 相关资料链接”，能回答 AI 相关知识（优先以自己的知识库回答，不足时调用 AI 大模型并在答案末尾添加相关信息），能发布在微信公众号上作为客服助手。 准备实现所需的内容，包括根据目的和核心能力编写 prompt 提示词，整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系（可用 word、txt、excel 等），创建自己的知识库，创建工作流来控制 AI 按要求处理信息，准备好微信公众号。 设计详细步骤，先展示最终效果界面。

以下是关于 AI 编剧软件及相关内容的介绍： 故事来源与剧本写作： 故事来源有两种路径。路径一是原创，包括自身或周围人的经历、做过的梦、想象的故事等；路径二是改编，如经典 IP、名著、新闻、二创等。 编剧看似门槛低实则有一定难度，剧作理论和模板可能导致故事死板。写剧本的第一步永远是写，然后实践、看书、完善实践、总结经验，循环往复。短片创作可从自身或朋友经历改编入手，或对触动自己的短篇故事进行改编。多与他人讨论故事，有助于修改和进步，不必担心创意被窃取（商业合作除外）。 将小说做成视频的制作流程： 1. 小说内容分析：使用 AI 工具（如 ChatGPT）分析小说，提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述：根据小说内容，使用工具（如 Stable Diffusion 或 Midjourney）生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成：使用 AI 图像生成工具创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作：将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作：利用 AI 配音工具（如 Adobe Firefly）将小说文本转换为语音，添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成：使用视频编辑软件（如 Clipfly 或 VEED.IO）将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理：对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场，提高视频质量。 8. 审阅与调整：观看生成的视频，根据需要调整，如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享：完成编辑后，输出最终视频，并在所需平台分享。 AI 制作短片和电影的综合应用： 包括使用 ChatGPT 撰写脚本、分镜、人物设定、旁白，使用 Midjourney 生成静态分镜图片，使用 Runway 生成动态分镜片段，使用 AI 配音软件制作旁白。 请注意，具体操作步骤和所需工具可能因项目需求和个人偏好不同而有所差异，AI 工具的可用性和功能也可能随时间变化，建议直接访问工具网址获取最新信息和使用指南。且内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是在国内可以免费用的图生视频的 AI 工具： 1. Hidreamai（国内，有免费额度）：https://hidreamai.com//AiVideo 。支持文生视频、图生视频，提示词使用中文、英文都可以，文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、运动强度控制，支持多尺寸，可以生成 5s 和 15s 的视频。 2. ETNA（国内）：https://etna.7volcanoes.com/ 。Etna 是一款由七火山科技开发的文生视频 AI 模型，它可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。生成的视频长度在 8 15 秒，画质可达到 4K，最高 38402160，画面细腻逼真，帧率 60fps，文生视频，支持中文，时空理解。 3. Dreamina（国内内测，有免费额度）：https://jimeng.jianying.com/aitool/video/generate 。支持文生视频、图生视频，视频生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词使用中文、英文都可以，文生视频支持正向提示词、运镜控制、运动强度控制、帧数选择，支持 16:9、9:16、1:1、3:4、4:3 尺寸，图生视频、视频生视频除了尺寸不可选以外，其他跟文生视频基本相同，默认生成 3s 的视频。 4. 可灵（免费）：https://klingai.kuaishou.com/ 。支持文生视频、图生视频，支持图生视频首尾帧功能，提示词可使用中文，文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择（5s、10s），支持 16:9、9:16、1:1 尺寸，图生视频除了不可运镜控制以外，其他跟文生视频基本相同，默认生成 5s 的视频。 此外，还有一些国内外提供文生视频功能的产品推荐： 1. Pika：非常出色的文本生成视频 AI 工具，擅长动画制作，并支持视频编辑。 2. SVD：如果熟悉 Stable Diffusion，可以直接安装这款最新的插件，在图片基础上直接生成视频。这是由 Stability AI 开源的 video model。 3. Runway：老牌 AI 视频生成工具，提供实时涂抹修改视频的功能，但需要收费。 4. Kaiber：视频转视频 AI，能够将原视频转换成各种风格的视频。 5. Sora：由 OpenAI 开发，可以生成长达 1 分钟以上的视频。 更多的文生视频的网站可以查看这里：https://www.waytoagi.com/category/38 。请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于调试情感 bot 的 prompt 的相关知识： 在实验方面，在八个指令感应任务上评估情绪提示在零样本和少样本学习中的表现，涵盖语言理解的不同方面，在四个大型语言模型（ChatGPT、Vicuna13b、Bloom、FlanT5Large）上进行测试，对于不同模型有相应的设置。零样本实验中情绪刺激可简单添加到原始提示中构建情绪提示，少样本上下文学习中评估与零样本相同的提示，并随机抽取 5 个输入输出对作为上下文演示。基准测试将情绪提示与原始零样本和少样本提示、零样本思维链进行比较。数据集和任务包括情绪分析、句子相似性、原因选择等八个任务。 Prompt 是一段指令，用于指挥 AI 生成所需内容，每个单独的提示词叫 tag（关键词）。支持英语，emoji 也可用。语法规则包括用英文半角符号逗号分隔 tag，可改变 tag 权重，有两种设置权重的写法，还可进行 tag 的步数控制。 希望以上内容对您学习调试情感 bot 的 prompt 有所帮助。

以下是关于如何用 Coze 智能体调试提示词的相关内容： 大模型节点配置入门要点： 1. 输入与输出的变量名称可自定义，按习惯设定以便识别字段含义。 2. 输入方面，由于取得的是开始节点中用户输入的{{BOT_USER_INPUT}}，可直接选择引用。 3. 提示词区域中，因 LLM 需要根据输入信息处理，所以需两个双花括号写明输入项参数名，如{{input}}。 4. 输出方面，有几项子内容需生成就设置几项。 为让大模型理解最终输出形式要求，需在用户提示词最后添加输出格式段落，描述每个变量名称、输出内容、输出格式。 务必注意变量名称、对应的输出内容、输出格式要前后完全一致，否则会输出失败。 搭建 AI 智能体的配置过程： 1. 创建 Bot。 2. 填写 Bot 介绍。 3. 切换模型为“通义千问”（测试下来，通义对提示词理解和执行效果最好）。 4. 将配置好的工作流添加到 Bot 中。 5. 新增变量{{app_token}}。 6. 添加外层 bot 提示词（可按需求和实际效果优化调整）。完成上述步骤后，可在「预览与调试」窗口与 AI 稍后读智能体对话并使用全部功能。

加强对智能体的训练和调试可以从以下几个方面入手： 1. 强化学习中的 Q 学习： 将所有状态动作对的 Q 值初始化为零，并设定状态奖励值作为初始化值。 由于智能体起初不知如何获得奖励，可能会探索很多状态，所以要定义训练长度（如 100 步）或训练达到某些状态，避免陷入学习无用状态行动的过程。 例如在网格世界中，智能体逐步探索环境，从目标状态到起始状态附近建立链条后，算法会快速收敛到解，并进一步调整找到最佳策略。 2. 在正式项目中部署智能体时的考虑： 尝试使用提示：在微调模型前先尝试用提示满足需求，只有提示无法满足质量、性能或成本目标时再考虑微调。 编写并测试提示：通过编写和测试提示验证任务可行性，作为微调基线。若提示已达标，微调可能进一步提升效果，否则微调成功可能性低。 关注数据质量：检查并确保数据质量，必要时删除或修正问题数据，高质量数据是模型优良表现的基础。 使用真实场景数据进行微调：即使数据不完美，只要能代表真实场景下的整体分布，就可用于微调。 保留测试集：不要将所有数据用于训练，留出部分作为测试集评估模型性能。 选择适当的模型规模：根据任务难度选择匹配的模型规模，过大或过小都可能影响效率和效果。 设立快速评估指标：制定可快速计算的评估指标，便于多次日常评估和快速迭代。

以下是使用已公布的源代码拥有一个私人 AI 的详细步骤，适合小白操作，并列出所需的硬件设施： 硬件设施： 云服务器 步骤： 1. 利用云服务器，在宝塔面板的终端安装相关命令。可通过以下链接获取详细信息：https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令在宝塔面板的终端安装，安装的 dockercompose 文件位于 /root/dify/docker 目录下。 2. 检查运行情况，使用 docker compose ps 命令，如果 nginx 容器无法运行，可能是 80 端口被占用。将终端输出的代码粘贴给 AI ，按照 AI 的方法检查谁占用了端口，并停止占用进程。确保每一步成功后再进行下一步，可将代码复制询问 AI 以确认。 3. 在浏览器地址栏输入公网 IP（可在腾讯云服务器或宝塔面板地址栏查看，去掉后面的:8888），随便填写邮箱密码建立一个知识库，在知识库中选择设置。 4. 选择模型，国内模型通常有免费额度，例如智谱 AI 。点击设置，从智谱 AI 获取钥匙，进入智谱官网用手机号注册，添加 API keys 并复制。查看免费额度（智谱在资源包管理中查看，赠送 500 万一个月）。 5. 回到之前的页面，复制钥匙并保存，随便创建一个应用。 6. 可以先选择智谱 glm4 进行测试，聊两句看是否有回应，然后点击发布。 7. 点击 api 秘钥，创建一个并复制。

目前已公布的源代码种类繁多，要利用其拥有一个私人 AI 并非简单直接的过程，且需要一定的技术知识和经验。 一般来说，以下是大致的步骤： 1. 选择合适的源代码：根据您的需求和技术能力，从众多已公布的源代码中选择适合的项目。 2. 环境搭建：安装所需的开发工具、编程语言和相关依赖库。 3. 数据准备：收集和整理适合训练和优化模型的数据。 4. 代码理解与修改：深入理解所选源代码的结构和逻辑，根据您的需求进行必要的修改和优化。 5. 训练模型：使用准备好的数据对模型进行训练。 6. 评估与优化：对训练好的模型进行评估，根据评估结果进行进一步的优化。 关于硬件设施，Jetson Orin Nano 是一款性能不错的嵌入式计算设备。它可以支持多种模型，例如常见的深度学习模型如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。但具体能使用哪些模型，还取决于模型的规模、计算需求以及您对性能和资源的要求。

以下是关于计算两个文本相似度的代码实现相关内容： 在文本处理中，文本会先转为 tokens，再转为向量，然后放到计算机中运算以找出规律。在文本转为向量后，可以通过欧式距离或 cosin 角度来计算两个文本之间的相似性。例如，使用 SBERT 算法时，对于描述主体相同的情况（如屏幕相关的描述）会设为高相似性。文本统计单位“1”通常是以二级类别来衡量，比如屏幕模糊，它包括画面模糊、边缘模糊、文本模糊等细分情况。若要统计三级类别，目前多采用人工统计。同时，文本统计单位“1”是一个 clustering 概念，因为在向量空间中难以找到完全相同的两个单位，更多是距离较近的单位，所以统计通常以 clustering 计算。 另外，在初级菜鸟学 Langchain 实录中，对于文本相似度检索过程，包括读入文字、进行文字清洗、文本句子切分、文本向量化、计算相似度以及取前几的答案等步骤，详情可见 https://github.com/yuanzhoulvpi2017/DocumentSearch 。

Cursor 是一款很好用的工具，具有以下优点： 1. 它是对话式的编程工具，集代码编写、报错调试、运行于一体，可在一个页面里丝滑实现，且以对话方式进行，能消除学习代码的恐惧感。 2. 让小白可以无压力入门代码，解决实际问题，也能提高专业程序员的效率。 3. 基于 VS code 开发，是目前使用体验最好的 AI coding IDE，不具备代码能力的人通过自然语言描述能快速开发一些项目。 4. 继承了 vscode 的强大功能和用户界面，几乎一模一样，还深度集成了 gpt 等大模型，无缝融入了包括 IntelliJ IDEA、Visual Studio Code 和 GitHub 在内的主流开发环境和代码库中。 5. 体量小，启动快，编程效率高。 然而，Cursor 也有一些局限性： 1. 比较适合简单、原型类的项目，当应用比较复杂和商业化时，会比较困难，需要考虑长期维护、用户场景和稳定性等因素。 2. 代码编写只是开发中的一环，程序员的工作还包括需求评估沟通、架构设计、调试部署等多个模块，而且大语言模型面对复杂项目可能面临改好一个 bug，产生一个新 bug 的情况。 总的来说，对于不会写代码的人，Cursor 可以帮助他们入门和开发一些简单的项目，但不能完全替代专业程序员。目前 Cursor 新账号有 2 周 pro 体验，成本为 0，值得一试。它支持多种语言，如 python、java、C等，在国内可以直接使用，还提供了 3 种订阅模式。

以下是一些可以帮助您写 Excel 代码的 AI 工具： 1. ChatGPT：您可以直接向它提问，它能为您生成相关代码。例如，对于批量处理每月周报的操作，如 30 个文件合并、标准化和删除无效数据等，您可以向 ChatGPT 寻求帮助。而且在询问过程中，它甚至能补充如何用快捷键打开 Excel 开发模式等信息。 2. Excel Labs：这是一个 Excel 插件，新增了基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可在 Excel 中直接利用 AI 进行数据分析和决策支持。 3. Microsoft 365 Copilot：微软推出的 AI 工具，整合了 Word、Excel、PowerPoint、Outlook、Teams 等办公软件。用户通过聊天形式告知需求，Copilot 会自动完成数据分析或格式创建等任务。 4. Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能，用户能通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 5. Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件，除公式生成外，还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 随着技术发展，未来可能会有更多 AI 功能集成到 Excel 中，进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是一些无代码生成 App 的相关信息： 在 ProductHunt 2023 年度最佳产品榜单的无代码工具类别中： Bento（免费）是一个链接合集页面，内容丰富设计美观，能美化展示所有内容和链接，展示个性和品味。Linktree 在年底收购了 Bento。 PlyBeta 可使用无代码方式在 APP 中构建内部功能，适用于众多应用程序，为团队提供动力。 Dora AI 能用一次 prompt 生成网站，支持文字转网站、生成式 3D 互动、高级 AI 动画。 Albato 3.0（免费可用）能通过直观的构建器将应用程序集成到自动化工作流中。 Coze 是字节跳动推出的一站式 AI 开发平台，支持无代码生成 AIAgent，能简化 AI 开发过程，让用户无需编写代码创建、管理和部署 AI 工具。它有国内版和国际版，提供多样化模型选择和丰富的插件能力，还具备自动构建、定制 Prompt 等功能，其插件系统和记忆库功能强大。 GPTPilot 作为 AI 开发者伴侣，在代码生成质量不断完善的基础上结合图片理解和文档内容理解可实现无代码开发项目。它能自动编写代码、配置开发环境等，开发者可在一旁监督开发过程，还能通过交互式开发明确需求。