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Dify怎么对接微信生态

回答

在 Dify 的官网,我为你找到了一篇手把手教你如何将 Dify 应用接入微信生态的教程:

  1. 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。
  2. 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。
  3. 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。
  4. 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。
  5. 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。
  6. 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。

更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zh-hans/learn-more/use-cases/dify-on-wechat

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

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2025-05-09
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2025-04-15
coze的智能体如何接入微信?
要将 Coze 智能体接入微信,可按以下步骤操作: 1. 登录宝塔面板,在宝塔面板中可视化控制云服务器,部署 docker 容器,启动 COW 项目与微信取得关联。具体操作包括:点击“Docker”中的“项目模板”中的“添加”按钮,将编译好的内容复制进来,在容器中创建容器,选择容器编排,填入模板和名称,确定。运行成功后,点击容器,可以看到运行的是两个服务。 2. 在扣子官网左下角选择扣子 API,在 API 令牌中选择“添加新令牌”,为令牌命名,选择永久有效作为过期时间,指定团队空间,勾选所有权限。保存好令牌的 Token,切勿向他人泄露。 3. 获取机器人 ID:在个人空间中找到要接入微信的机器人,进入机器人编辑界面,浏览器地址栏 bot/之后的数据就是该机器人的 Bot ID。 4. 进行 API 授权:点击右上角发布,勾选 Bot as API,确定应用已成功授权 Bot as API。 5. 绑定微信:准备一个闲置的微信,点击容器,点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,用提前预备好的微信进行扫码。手动刷新界面,点击“刷新日志”,若看到 WeChat login success,即表示微信登录成功。为确保微信实时在线,点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”,若显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 6. 效果测试:把绑定的微信号拉到群里或者单独对话,训练的数据越好,对话效果越好。
2025-04-11
怎么搭建微信机器人?
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2025-04-11
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2025-04-10
微信机器人如何配置
微信机器人的配置步骤如下: 1. sum4all 配置 进入插件目录:/root/chatgptonwechat/plugins 找到 sum4all 插件目录下的 config.json.template,复制并粘贴重命名为:config.json 注册并获取 sum4all key:https://pro.sum4all.site/register?aff=T6rP ,新用户注册有送免费额度,大家先使用这个进行试用,后续可改为自己的 openAI key。 把复制的 key,粘贴到 sum4all 的 config.json 文件内。(上方有功能阐述,你想要哪个,就把哪个改成 ture) 2. Apilot 配置 进入插件目录:/root/chatgptonwechat/plugins 找到 Apilot 文件下的 config.json.template,复制并粘贴重命名为:config.json 去 https://admin.alapi.cn/account/center 注册,并复制 key 把复制来的 key,粘贴进入。保存。 3. 分段对话配置替换 找到这个路径:/root/chatgptonwechat/channel/wechat,直接下载以下文件进行替换。 此外,微信的配置相对较简单,只需要主项目的 config.json 文件看看是否有"channel_type"参数,参数值为:"wx",即:"channel_type":"wx"。完成以上所有配置部分后,可以准备启动步骤了: 使用 nohup 命令在后台运行程序。 执行完启动脚本,等待 30s 左右,会看到终端有一个微信登录的二维码,微信扫码登录。 如果您想使用更多辅助功能,比如使用总结文件能力,总结网页内容能力,此时需要安装各种插件。这部分配置查看插件配置管理部分。
2025-04-10
什么是Dify
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台。它融合了后端即服务和 LLMOps 的理念,为用户提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 该平台具有以下特点: 1. 强大的工作流构建工具。 2. 支持广泛的模型集成。 3. 提供功能丰富的提示词 IDE。 4. 拥有全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 5. 允许用户定义 Agent 智能体。 6. 通过 LLMOps 功能持续监控和优化应用程序性能。 Dify 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求。其开源特性确保对数据的完全控制和快速产品迭代。设计理念注重简单性、克制和快速迭代,能帮助用户将 AI 应用创意快速转化为现实。无论是创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 增强现有应用能力,还是技术爱好者探索 LLM 潜力,Dify 都提供相应支持和工具。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,如果是个人研究,推荐单独使用 Dify;如果是企业级落地项目,推荐使用多种框架结合,效果更好。
2025-04-13
哪里可以搜到dify的相关学习资料
以下是一些可以搜到 Dify 相关学习资料的途径: 1. 您可以通过以下链接获取相关学习资料:https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose 。这些命令通常在宝塔面板的终端安装,若想了解命令的含义,可直接询问 AI 。 2. 微信文章: ,该文章介绍了如何在几分钟内使用 Dify 平台快速定制网站的 AI 智能客服,即使是非技术人员也能操作。 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-04-10
dify工作流中agent节点怎么使用
在 Dify 工作流中使用 Agent 节点的步骤如下: 1. 搭建工作流框架: 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。 根据弹窗要求自定义工作流信息,点击确认完成新建。 左侧「选择节点」模块中,根据子任务需要,实际用上的有插件(提供能力工具拓展 Agent 能力边界)、大模型(调用 LLM 实现文本内容生成)、代码(支持编写简单脚本处理数据)。 按照流程图在编辑面板中拖入对应的 LLM 大模型、插件、代码节点完成框架搭建。 2. 测试 Agent 节点功能: 完成任何一个节点的配置后,都需要进行试运行测试以验证节点的运行效果。 步骤一:点击「测试该节点」。 步骤二:按格式要求输入待测试的输入内容,如果是 array 等其他格式,请自行对话 AI 或搜索网络确认格式要求。 步骤三:点击「展开运行结果」,检查输入、输出项是否有误。如果有误,请依次检查“测试输入内容”、“节点配置”是否有误,以及优化“提示词”以提升对生成内容的约束力。当多次测试时输入与输出都符合预期,就可以进入下一个子任务的配置。
2025-04-05
dify
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台: 构建知识库的具体步骤: 准备数据:收集文本数据,包括文档、表格等格式,进行清洗、分段等预处理以确保数据质量。 创建数据集:在 Dify 中创建新数据集,上传准备好的文档,并编写良好描述。 配置索引方式:提供三种索引方式(高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式),根据实际需求选择,如追求高准确度可选高质量模式。 集成至应用:将数据集集成到 Dify 的对话型应用中,在应用设置中配置数据集使用方式。 持续优化:收集用户反馈,对知识库内容和索引方式持续优化和迭代,定期更新增加新内容。 平台特点: 结合后端即服务和 LLMOps 理念,提供直观界面快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。 具备强大工作流构建工具,支持广泛模型集成,提供功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。 允许用户定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 提供云服务和本地部署选项,满足不同用户需求,开源特性确保对数据完全控制和快速产品迭代。 设计理念注重简单性、克制和快速迭代,为创业团队构建 MVP、企业集成 LLM 等提供支持和工具。 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans 。一般来说,个人研究推荐单独使用 Dify,企业级落地项目推荐多种框架结合。
2025-04-01
dify教程
以下是关于 Dify 的教程: Differential Diffusion 教程: 技术适用场景:特别适用于需要保持图像整体一致性和自然感的场景。 软填充技术:用于平滑填补图像空白或损坏部分,同时细微调整周围区域,确保新填充内容与原始图像无缝融合。 强度扇:一种可视化不同编辑强度效果的工具,帮助用户通过可视化方式理解不同编辑强度的效果。 无需训练或微调:操作仅在推理阶段进行,不需要对模型进行额外训练或微调。 与现有扩散模型兼容:可集成到任何现有的扩散模型中,增强编辑和生成能力,适用于 Stable Diffusion XL、Kandinsky 和 DeepFloyd IF 等不同的扩散模型。 主要功能特点: 精细的编辑控制:通过引入变化地图,可对图像每个像素或区域指定不同变化程度,支持离散和连续编辑。 文本驱动的图像修改:通过文本提示指导图像修改方向。 软填充技术:在填补图像空白或修复部分时,能细微调整周围区域确保无缝融合。 Dify 接入企业微信教程: 创建聊天助手应用:在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 下载 Dify on WeChat 项目:下载并安装依赖。 填写配置文件:在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 把基础编排聊天助手接入微信:快速启动测试,扫码登录,进行对话测试,可以选择源码部署或 Docker 部署。 把工作流编排聊天助手接入微信:创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 把 Agent 应用接入微信:创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat
2025-03-29
dify学习
Dify 是一个开源的大模型应用开发平台: 理念:结合后端即服务和 LLMOps 的理念。 特点:提供直观界面,能快速构建和部署生产级别的生成式 AI 应用。具有强大的工作流构建工具,支持广泛的模型集成,有功能丰富的提示词 IDE 和全面的 RAG Pipeline 用于文档处理和检索。允许用户定义 Agent 智能体,通过 LLMOps 功能对应用程序性能持续监控和优化。 部署选项:提供云服务和本地部署,满足不同用户需求。 开源特性:确保对数据的完全控制和快速产品迭代。 设计理念:注重简单性、克制和快速迭代,旨在帮助用户将 AI 应用的创意快速转化为现实。 推荐使用方式:个人研究推荐单独使用,企业级落地项目推荐多种框架结合。 Dify 官方手册:https://docs.dify.ai/v/zhhans
2025-03-28
我现在是学了一段时间的comfyui+flux,接下来准备学Python开发comfyui节点、对接模型,这样学下去方向有没有问题呢
您学习 ComfyUI 和 Flux 一段时间后准备学习 Python 开发 ComfyUI 节点并对接模型,这个方向是可行的。以下是一些相关的知识和要点供您参考: 工作流方面: 工作流节点可直接拖动单个节点到任意位置,也可按住 Control 键并用鼠标左键滑框选中多个节点,再按 Shift 键一起拖动。 选中节点后右键新建组,可修改组名、颜色等,组被覆盖时可直接拖动组。 选中节点后右键选择对齐方式,如顶部对齐、左边对齐等。 第三方节点的安装方式包括在 customer NODE manager 中安装、在 GitHub 上复制链接安装、通过终端输入指令安装、在秋叶启动器的版本管理中安装。 可通过 group by Parser 节点控制组,也可通过按住节点按 control b 跳过或按 control m 终止执行。 模型方面: 噪声强度由种子调节,种子固定噪声分布方式,噪声与 CLIP 无关,增大噪声设置值会增强模型对图片重绘的程度。 模型版本的提示词差异:1.5 以 tag 为主,XL 论文称以自然语言为主,但实际使用中因模型微调情况可能仍需用 tag。 Flux 模型有时生成黑图,可能有修复方案,需自行查询。图像生成结果为空,可能是 VAE 编码器与大模型未连接,调整连接后问题解决。 安装方面: 自动打标 joy_caption 副本的节点安装地址为 D:\\ComfyUI\\ComfyUI_windows_portable\\ComfyUI\\custom_nodes。 安装步骤包括:(Comfyui evn python.exe)python m pip install rrequirements.txt 或点击 install_req.bat,注意 transformers 版本不能太低。 下载模型或者运行 ComfyUI 自动下载模型到合适文件夹,如从 https://huggingface.co/unsloth/MetaLlama3.18Bbnb4bit 下载并放到 Models/LLM/MetaLlama3.18Bbnb4bit 文件夹内。 新版的 PuLID 解决了模型污染的问题,使用新版的节点需要禁用或者删除之前的 PuLID 节点,不然可能会有冲突问题。模型放在 ComfyUI\\models\\pulid 文件夹里面,注意用新版的。 如果使用 PuLID,还需要安装 EVA CLIP 等模型。
2025-03-21
写一个可以对接金蝶云之家OA的插件,可以识别上传的发票与之前发票是否有重复提交的情况?
目前没有关于如何编写对接金蝶云之家 OA 并实现识别上传发票是否重复提交的具体内容。但一般来说,要实现这样的插件,您可能需要以下步骤: 1. 了解金蝶云之家 OA 的接口和数据格式规范,以便能够与之进行有效的交互。 2. 建立发票数据的存储和管理机制,用于保存已上传的发票信息。 3. 设计发票识别的算法和逻辑,能够提取发票的关键特征,如发票号码、日期、金额等。 4. 对比新上传发票的特征与已存储发票的特征,判断是否存在重复。 这是一个较为复杂的开发任务,可能需要涉及到软件开发、数据库管理、算法设计等多方面的知识和技术。
2025-03-13
deepseek对接进微信
微信已接入 DeepSeek。微信“搜一搜”正在灰度测试接入 DeepSeekR1 模型,部分用户可在对话框顶部搜索“AI 搜索”进入体验。若未显示入口,则表示测试暂未覆盖,可等待后续开放。相关链接: 此外,这两天微信和百度相继宣布接入 DeepSeek,微信推出 AI 搜索功能,提供“快速回答”和“深度思考”选项,用户可获取高质量答案并一键分享。
2025-03-05
请列举可对接deepseek的本地部署的rag
以下是可对接 DeepSeek 的本地部署的 RAG 相关信息: DeepSeek 公司:深度求索。 DeepSeek 有网站、手机应用。 DeepSeek R1 大模型权重文件开源,可本地部署。但本地部署的版本存在一些不足,如难以作为长期使用的版本。 实现联网版的 R1 大模型的核心路径是通过工作流+DeepSeek R1 大模型。 拥有扣子专业版账号:若为普通账号,请自行升级或注册专业号后使用。 开通 DeepSeek R1 大模型的步骤:访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze,打开火山方舟,找到开通管理,找到 DeepSeek R1 模型,点击开通服务,添加在线推理模型,添加后在扣子开发平台才能使用。 创建智能体:点击创建,先完成一个智能体的创建。
2025-02-09
企业微信客服号能对接dify知识库,实现智能客服功能吗?
企业微信客服号能对接 Dify 知识库实现智能客服功能。以下是相关步骤: 1. 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用,获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 3. 在项目根目录创建 config.json 文件,填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信,可选择源码部署或 Docker 部署,进行快速启动测试,扫码登录并对话测试。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信,创建知识库,导入知识库文件,创建工作流编排聊天助手应用,设置知识检索节点和 LLM 节点,发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信,创建 Agent 应用,设置对话模型和添加工具,生成 API 密钥,填写配置文件,启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文:https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 另外,通过云服务器、Dify、智能微秘书免费搭建微信机器人的部署 Dify 步骤如下: https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose ,这些命令在宝塔面板的终端安装。 零成本、零代码搭建一个智能微信客服的步骤如下: 1. 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/,点击开通。 2. 勾选同意,点击下一步。 3. 按步骤填写,勾选同意,注册企业微信。 4. 点击配置>到微信客服的企业信息,复制企业 ID>到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID,并点击下一步。 5. 到微信客服的开发配置,找到到回调配置,复制 Token、EncodingAESKey(如果还是空的,点击“随机获取”即可),到 coze 页面进行粘贴,点击下一步。 6. 到微信客服的开发配置,配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。 7. 到微信客服的客服账号,创建一个客服账号,复制客服账号名称,到 coze 的页面粘贴,点击保存。 第一次设置回调地址时,注意目前需要企业认证,才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证,则会在配置回调 URL 时报错:回调域名校验失败。另外,之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。第一次设置成功后,后面再修改是特定页面。保存后,在 coze 发布页面的发布平台的微信客服这里,显示“已配置”,剩下的就是勾选,点击发布。
2025-02-05
我是一个政府部门的基层工作人员,平时要填报各种表格,使用很多系统平台,对接很多乡镇负责人,接很多电话,请问我应该如何学习和运用AI工具让我更快更好地完成工作呢?
对于您的工作情况,以下是一些建议来帮助您学习和运用 AI 工具以提高工作效率和质量: 首先,您可以考虑使用自动化表格处理工具。这类工具能够根据您设定的规则和模板,自动填写和整理表格中的数据,减少手动输入的时间和错误。 其次,利用智能客服系统来处理一部分常见的咨询和问题。您可以将常见问题和回答录入系统,让其自动回复一些简单和重复的咨询,从而节省您接电话的时间。 另外,使用智能办公助手来协助您管理和安排工作任务。它可以根据您的工作优先级和时间安排,提醒您各项任务的截止日期和重要程度。 在学习这些 AI 工具时,您可以先从简单易用的工具入手,通过在线教程、操作手册和视频教程来熟悉其功能和操作方法。同时,多与同事交流和分享使用经验,共同探索如何更好地将 AI 工具应用到工作中。 希望以上建议对您有所帮助。
2024-12-15
你是福州市政府工作人员,中国移动拟邀请福州市委书记参加中国移动人工智能生态大会并致辞,该大会是第八届数字峰会的组成部分,需要撰写市委书记的致辞稿,需要中国移动准备哪些素材,请告诉我提示词
以下是为您整理的相关内容: 《促进创新的人工智能监管方法》:包含了关于通用人工智能价值链、相关案例研究以及对人工智能监管框架的探讨等内容。 陶力文律师关于律师写好提示词用好 AI 的方法:包括初始化的欢迎语、遵循的规则、获取案例洞察报告和目标群体、输出纲要和写作方案、根据用户反馈调整等流程。 开幕式主持稿:涉及基地代表发言的时间、主题、物料配合和人员配合等信息。 但这些素材似乎与为中国移动准备市委书记致辞稿所需的素材关联不大。一般来说,为撰写市委书记在中国移动人工智能生态大会上的致辞稿,中国移动可能需要准备以下素材: 1. 本次大会的详细介绍,包括主题、目标、议程安排等。 2. 中国移动在人工智能领域的发展成果、战略规划和未来愿景。 3. 中国移动人工智能生态的构建情况,如合作伙伴、合作项目等。 4. 本次大会在第八届数字峰会中的地位和作用。 5. 相关行业的人工智能发展现状和趋势。 6. 福州市在人工智能领域的发展情况和与中国移动合作的展望。
2025-04-18
我们是搜索团队的产品经理,团队定位倾向于“对于插件的建设与调用”定位,现在要做AI相关的产品规划,请以通俗易懂的方式对以下问题做出回答 1、请通过流程图的方式,介绍【插件/工具】能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程是什么 2、调研下对于我们搜索团队而言,插件应该做什么,可以做什么 3、思考对于大模型来说,有哪些(通用或垂类)的模块/功能/插件是无法绕开的,或高频使用的,作为我们团队后续争取的发力点(如搜索推荐对于传统综合搜索结果页)
以下是为您提供的关于 AI 相关产品规划的回答: 一、插件/工具能力在大模型生态架构中的环节、定位、实现流程 从 2023 年 3 月份 OpenAI 宣布插件计划开始,到 5 月份上线,其中包括联网、代码、画图三个插件。其实现流程大致为: 1. 经过对模型的微调,检测何时需要调用函数(取决于用户的输入)。 2. 使用符合函数签名的 JSON 进行响应。 3. 在接口层面声明可调用的工具。 4. 使用函数和用户输入调用模型。 5. 使用模型响应调用 API。 6. 将响应发送回模型进行汇总。 二、对于搜索团队,插件可以做和应该做的事 目前没有直接针对搜索团队插件具体可做和应做事项的明确内容,但可以参考 OpenAI 的插件计划,例如开发与搜索相关的特定功能插件,或者探索如何将现有的搜索推荐功能与大模型更好地结合。 三、对于大模型无法绕开或高频使用的模块/功能/插件 目前没有直接指出对于大模型无法绕开或高频使用的具体模块、功能或插件。但从相关信息中可以推测,例如与数据获取和处理相关的插件(如联网)、与技术开发相关的插件(如代码)以及与内容生成相关的插件(如画图)可能是较为重要和高频使用的。对于搜索团队来说,可以考虑在这些方向上寻找发力点,结合搜索推荐等传统功能,开发出更具竞争力的插件。
2025-04-08
结合北京房山区文化、地标建筑、生态景观等内容,设计房山区中小学数学节 LOGO,要求巧妙融合数学元素(如几何图形、数学公式、数学符号等)与 AI 元素(如神经网络图案、代码片段、智能机器人形象等),生动诠释 “数学 + AI=?” 的主题内涵。
以下是为您整合的相关内容: 北京具有丰富多样的特色元素,包括经典地标如万里长城、天安门广场、故宫角楼、天坛等,见证了历史变迁;宜居生活方面,有独特的美食如豆汁儿、脆皮烤鸭、老北京炸酱面,以及充满京腔的日常生活;潮流文化新地标如国家博物馆、胡同里的新老交融、环球影城、798 等;未来科技方面,有西二旗的上班族日常、北大化学系科研 vlog、世界机器人大会等。 在海报设计方面,若对 AI 回答有疑问可再搜索确认,对于想用的项目要确认与北京的关系及能否使用;兔爷、戏曲金句等北京有名元素可用,金句可分化。做海报时可借鉴三思老师毛绒玩具美食系列,先找参考、做头脑风暴。比赛征集内容有四个赛道,若做系列海报,围绕金句或偏向北京非遗项目做系列较简单。用 AI 制作海报时,如制作北京地标糖葫芦风格海报,可用集梦 2.1 模型,以天坛等建筑为画面中心,注意材质、抽卡选图和细节处理。 对于设计房山区中小学数学节 LOGO,您可以考虑将房山区的特色文化、地标建筑、生态景观与数学元素(如几何图形、数学公式、数学符号等)和 AI 元素(如神经网络图案、代码片段、智能机器人形象等)相结合。例如,以房山区的著名建筑为主体,融入数学图形进行变形设计,同时添加一些代表 AI 的线条或图案,以生动诠释“数学 + AI=?”的主题内涵。
2025-03-18
如何打造自己的AI办公生态
要打造自己的 AI 办公生态,可参考以下步骤: 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,若知识库信息不足则调用 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. 准备相关内容: 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 等整理。 创建自己的【知识库】,用来回答 AI 相关知识。 创建一个【工作流】,控制 AI 按照要求处理信息。 准备好自己的微信公众号,以便发布机器人。 3. 设计“AI 前线”Bot 详细步骤: 展示“AI 前线”Bot 的【最终效果】界面。 编写【prompt】提示词,设定 Bot 的身份和目标。 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。创建知识库路径为:个人空间知识库创建知识库。本次使用【本地文档】,注意知识库的内容切分粒度,可在内容中加上特殊分割符“”,分段标识符号选择“自定义”,内容填“”。 创建【工作流】,告诉 AI 机器人应按什么流程处理信息。创建工作流路径:个人空间工作流创建工作流。工作流设计好后,先点击右上角“试运行”,测试无误后点击发布。若任务和逻辑复杂,可结合左边“节点”工具实现,如调用大模型、数据库、代码等处理。但工作流不必复杂,能实现目的即可,所以在设计 Bot 前“确定目的”和“确定功能范围”很重要。
2025-01-11
aigc的当前生态
AIGC 的当前生态主要包括以下方面: 1. 概述:GenAI(生成式 AI)能够从已有数据中学习并生成新的数据或内容,利用 GenAI 创建的内容即 AIGC。作为强大的技术,能赋能诸多领域,但存在合规风险,我国对 AIGC 的监管框架由多部法律和规定构成。 2. 分类:AIGC 主要分为语言文本生成、图像生成和音视频生成。语言文本生成利用多种模型,如 GPT4 和 GeminiUltra;图像生成依赖多种技术,代表项目有 Stable Diffusion 和 StyleGAN 2;音视频生成利用多种模型,代表项目有 Sora 和 WaveNet。 3. 应用领域:AIGC 可应用于音乐生成、游戏开发、医疗保健等领域,在游戏开发和制作的整个生命周期的多个阶段都有应用,例如用文本生成平面图像,像 Midjourney、Stable Diffusion 和 DallE 2 等工具可将文本描述生成高质量二维图像。 4. 产品原型设计工具:目前有 UIzard、Figma、Sketch 等基于 AIGC 的工具可用于产品原型设计,其 AI 功能包括自动生成设计元素、提供设计建议、优化用户界面布局等。随着技术发展,未来可能会有更多专门针对产品原型设计的 AIGC 工具出现。
2024-12-13
大模型生态
以下是关于大模型生态的相关信息: Qwen 系列开源模型表现出色,是国内唯一出现在 OpenAI 视野里、能参与国际竞争的国产大模型。其在相关榜单中多次上榜,得分不断提高,累计下载量突破 1600 万,国内外有大量开发者基于其开发模型和应用,尤其在企业级领域。通义大模型证明了开源开放的力量。 AI 大模型是全球数字技术体系的竞争,包括芯片、云计算、闭源模型、开源模型、开源生态等。基础大模型决定产业智能化的天花板等,开源生态在竞争中至关重要。 在 100 基础训练大模型中,Lora 生图环节有诸多设置,如模型强度调节、添加 lora 文件、输入正向提示词、选择生成图片数量和尺寸、调整采样器和调度器等。设置完成后点击开始生成,若对生成结果满意可复制随机种子用于下次近似生成,也可进行高清修复和放大。今日作业要求按照比赛要求收集主题素材并训练提交 lora 模型与案例图像。 奇绩创坛潜空间分享会中,杨植麟提到大模型公司倾向面向生产力场景,目前业界卡在数据方面,应用公司在非生产力场景投入产出比更高,大模型开发者生态差是因为不具备高替换成本和规模效应等条件,做事应遵循寻找梯度最大方向并优化的原则。
2024-12-11