如何分析应用商店评论

扣子的智能体发布时，必须公开发布在扣子商店才能被其他人访问。根据相关活动规则，参赛选手需在规定时间（如 2024/11/15 23:59 之前）将智能体上架到扣子商店，发布成功后需等待审核，确认发布好后提交链接参赛。优质的智能体将作为模板上架到扣子官方网站的模版库中供其他开发者体验、使用。

扣子的智能体发布时可以选择不公开在扣子商店。在相关配置中，有取消勾选发布到扣子商店的选项，例如在智能体配置的最后一步，可以选择“跳过并发布”，然后取消勾选发布到 coze 商店，仅选择发布为 API 即可。但需要注意的是，参赛选手参加某些活动时，如火山引擎开发者社区联合扣子开启的 Show Me 扣子 AI 挑战赛，要求参赛选手于 2024/11/15 23:59 之前（社区参与可延期至 11 月 24 日 23:59 前）将作品上架到扣子商店。同时，参赛的智能体需要满足一系列要求，如 Prompt 文明用语、插件不侵犯第三方权益、知识库内容合法等。

在 Coze 中调用 bot 商店中未公开配置的 bot，您可以参考以下步骤： 1. 访问。 2. 在页面的搜索框中，输入您想要的 bot 名称，然后单击展示的相应 bot。 3. 您会被引导至该 bot 的编排页面，编排页面分为以下 4 个区域： 顶部区域：显示 bot 所用的大型语言模型。 人设与回复逻辑区域：设置 bot 的人物设定与回复逻辑。 技能区域：展示 bot 配置的功能，例如插件、工作流、开场白等。 预览与调试区域：展示与 bot 交互的运行结果。 4. 在预览与调试区域中发送一条消息，查看 bot 的回复效果。 此外，如果您想复制一个预置的 bot 在此基础上进行修改来创建自己的 bot，可以按照以下步骤操作： 1. 访问，单击目标 bot。 2. 在 bot 的编排页面右上角，单击创建副本。 3. 在弹出的对话框中，设置 bot 名称、选择 bot 的所属团队，然后单击确定。 4. 您可以在新打开的配置页面修改复制的 bot 配置。 在人设与回复逻辑区域，调整 bot 的角色特征和技能。您可以单击优化使用 AI 帮您优化 bot 的提示词，以便大模型更好的理解。 在技能区域，为 bot 配置插件、工作流、知识库等信息。 5. 在预览与调试区域，给 bot 发送消息，测试 bot 效果。 6. 当您完成调试后，可单击发布将 bot 发布到社交应用中，在应用中使用 bot。 另外，关于 API 授权，然后再点击右上角发布，这里会发现多了一个 Bot as API，意思就是自己定义的 API 发布取到了。勾选 Bot as API 并确定应用已经成功授权 Bot as API 。创建了一个机器人、这个机器人是画小二的（令牌），画小二下面有很多个应用，您想调用的是“画小二智能小助手（Bot ID）”。

对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT、ELMO 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，构建情感词典，根据词汇的情感倾向来判断文本的情感。 您可以根据数据特点和自身技术能力选择合适的方法。

对于您手中经过预处理的微博评论文本数据，若要进行情感分析而非仅停留在描述性分析层面，以下是一些可行的方式： 1. 运用机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等，训练情感分类模型。 2. 借助深度学习模型，例如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），来进行情感分析。 3. 利用预训练的语言模型，如 BERT 等，并在其基础上进行微调，以适应您的情感分析任务。 4. 引入词向量技术，将文本转换为向量表示，然后通过聚类或分类算法进行情感分析。 5. 结合词典和规则的方法，制定情感词典和相关规则来判断文本的情感倾向。

目前要实现小红书等自媒体的全自动运营，包括自动回复评论、自动制作短视频内容、自动撰写问题等，您可能需要学习以下工具和技术： 1. 自然语言处理（NLP）相关的框架和库，例如 TensorFlow、PyTorch 等，用于处理和生成文本。 2. 自动化脚本语言，如 Python，它具有丰富的库和工具可用于实现各种自动化任务。 3. 视频编辑和生成工具，如 Adobe Premiere Pro、After Effects 等，或者一些基于 AI 的视频生成工具。 4. 社交媒体管理工具，虽然可能不是完全自动化，但可以辅助您进行部分管理和调度工作。 需要注意的是，完全的全自动运营可能存在一些风险和不符合平台规定的情况，建议您在合法合规的前提下，合理运用这些工具和技术来提高运营效率。

目前市面上有一些 AI 工具可以在一定程度上帮助您提炼短视频的相关信息，例如一些数据分析平台结合了 AI 技术，能够对短视频的标题文字、点赞数和评论数进行分析和提炼。但具体的工具选择可能会因您的需求和使用场景而有所不同。常见的数据分析工具如飞瓜数据、蝉妈妈等，它们在处理短视频数据方面具有一定的能力，但可能需要您进一步探索和筛选，以找到最适合您需求的功能。

目前市面上有一些工具可以帮助您提炼短视频的标题文字、点赞数和评论数，例如飞瓜数据、蝉妈妈等。这些工具通常能够提供较为全面的短视频数据分析功能，包括您所需要的标题文字、点赞数和评论数等关键信息。但不同工具的特点和适用范围可能有所差异，您可以根据自己的具体需求和使用习惯进行选择。

以下是一些适合写评论的大模型： Gemma7bit：https://huggingface.co/google/gemma7bit Llama2Chinese13bChat：https://huggingface.co/FlagAlpha/Llama2Chinese13bChat ChatGLM26b：https://huggingface.co/THUDM/chatglm26b Baichuan213BChat：https://huggingface.co/baichuaninc/Baichuan213BChat 此外，8 月正式上线的国内大模型中，以下大模型也可供参考： 北京企业机构： 百度（文心一言）：https://wenxin.baidu.com 抖音（云雀大模型）：https://www.doubao.com 智谱 AI（GLM 大模型）：https://chatglm.cn 中科院（紫东太初大模型）：https://xihe.mindspore.cn 百川智能（百川大模型）：https://www.baichuanai.com/ 上海企业机构： 商汤（日日新大模型）：https://www.sensetime.com/ MiniMax（ABAB 大模型）：https://api.minimax.chat 上海人工智能实验室（书生通用大模型）：https://internai.org.cn 需要注意的是，不同大模型在不同场景下的表现各有优劣，您可以根据实际需求进行选择和试用。

目前关于 Deepseek 在电商行业应用落地的场景信息以及对应的应用 APP、小程序等，您可以通过以下渠道第一时间获取： 1. 关注 Deepseek 官方网站的动态发布和通知。 2. 订阅 Deepseek 官方的社交媒体账号，如微信公众号、微博等，获取最新消息。 3. 加入相关的电商行业论坛或社区，与其他从业者交流，获取相关信息。 4. 关注电商行业的权威媒体和资讯平台，可能会有相关报道。

DeepSeek 在电商行业已应用落地的场景包括： 电商商品策划：如“电商商品策划 DeepSeek 大师版｜一键领取同款多维表格模板”。 商品链接分析：如“商品链接分析工具”。 电商产品上架规划：如“电商产品上架规划”。 您可以通过以下链接获取更详细的信息：

以下是一些适合您入门学习的 AI 课程： 1. 工具入门篇（AI Tools）： 数据工具多维表格小白之旅：适合 Excel 重度使用者、手动数据处理使用者、文件工作者。通过表格+AI 进行信息整理、提效、打标签，满足 80%数据处理需求。 文章链接： 视频链接： 2. 工具入门篇（AI Code）： 编程工具Cursor 的小白试用反馈：适合 0 编程经验、觉得编程离我们很遥远的小白。通过 AI 工具对编程祛魅，降低技术壁垒。 文章链接： 3. 工具入门篇（AI Music）： 音乐工具Suno 的小白探索笔记：适合 0 乐理知识、觉得作词作曲和我们毫不相关成本巨大的小白。AI 赋能音乐创作，无需乐理知识即可参与音乐制作。 文章链接： 此外，还有以下相关内容供您参考： 1. 关于 AI 视频制作的交流与答疑： 视频流表格制作：在知识库的 AI 视频专栏中有相关教程和模板。 Copy UI 社区：微推有专门研究 Copy UI 的社区，相关内容有趣但本次未展开讲。 SD 类图片作用：国内大厂很卷，一般需求吉梦等产品可完成，特殊精细要求才用 SD，不了解可在微推加 AI 会话中找。 图片视角转移：使用 P 模型，上传图片并告知镜头移动方向和相关内容。 PNG 与背景融合：Recraft 产品目前不太擅长 PNG 与背景的特别好的融合，可通过合并方式处理。 保证文字不崩：使用吉梦的 2.1 模型效果较好。 新手 AI 视频制作：纯小白参与项目时，项目组会做好部分准备工作，上手难度不高，专注出图和出视频，用好相关技术。 关于利用 AI 工具创作北京宣传片相关问题的探讨。 AI 工具使用思路：对于如何利用 AI 工具创作，建议直接上手尝试，通过试错和与 AI 交流获取反馈，遇到具体问题再向社区请教。 素材处理方法：若有故宫相关照片素材，可采用导入参考图生图、让实拍素材动起来等方式，还可通过抠图、融图等操作将素材与虚拟背景融合。 创作需先构思：创作时不能仅考虑如何连接已有素材，而应先构思剧本和想要表达的内容，再合理运用素材。 2. 入门工具推荐： Kimi 智能助手：Chatgpt 的国产平替，实际上手体验最好，推荐新手用 Kimi 入门学习和体验 AI。不用科学🕸️、不用付费、支持实时联网。是国内最早支持 20 万字无损上下文的 AI，也是目前对长文理解做的最好的 Ai 产品。能一次搜索几十个数据来源，无广告，能定向指定搜索源。 PC 端： 移动端 Android/ios： 您还可以通过「飞书」这款工具，浏览其社区的精选课程、先进客户实践。下载飞书：

DeepSeek 目前已在电商行业应用落地的场景包括： 电商商品策划：如 。 商品链接分析：如 。 电商产品上架规划：如 。

DeepSeek 的应用场景包括： 1. 智能对话：能够进行自然流畅的对话交流。 2. 文本生成：生成各种类型的文本内容。 3. 语义理解：准确理解文本的语义。 4. 计算推理：进行相关的计算和推理。 5. 在实际场景中的应用，如工作、学习、生活和社交等方面，帮助解决各种问题。 在实际使用中，DeepSeek 在文字能力方面表现突出，尤其在中文场景中符合日常写作习惯，但在专业论文总结方面稍弱。数学能力经过优化表现不错，编程能力略逊于 GPT（据用户反馈）。

以下是为您提供的关于 AI 应用产品创业思路的相关内容： 从过去的经验来看，2014 年是移动互联网的红利时代，当时有很多创业者和投资人在深圳的咖啡馆交流项目。有人参与移动互联网创业，做了一款帮人养成好习惯的 APP，积累了百万用户并拿到投资，但因商业化思考较浅等原因项目折戟。 对于现在的 AI 应用创业，有观点认为这一波 AI 更利好大厂，因为创业公司缺乏数据和场景。但也有观点指出，任何技术进步，现有的大公司虽会获利，但创业公司能创造新的价值和场景。以移动互联网为例，最大的四个应用如移动端的 IM 工具、打车、外卖、短视频，除微信外都来自创业公司，且新的技术优势应是解决新问题，而非做更好的上一代产品。此外，AI 时代有利于创业者的一个好处是，利用大模型的能力，创业公司人员更精简，很多 AI 应用创业者仅几人就能完成产品开发上线测试。而且从应用层面看，2B 的应用公司在中国可能会迎来跨越式发展的机会。 如果您没有 IT 基础但有商业和项目概念，建议您： 1. 深入研究目标市场和用户需求，找准新的问题和价值点。 2. 关注创新的应用场景，避免与大厂在已有产品上竞争。 3. 充分利用大模型的能力，优化团队结构，提高效率。 4. 考虑与有 IT 技术能力的团队或个人合作。

以下为您推荐至少 5 个适用于高校新媒体工作人员的 AI 文本工具，并进行对比分析： Copy.ai： 功能强大，提供丰富的新闻写作模板和功能。 可快速生成新闻标题、摘要、正文等内容，节省写作时间，提高效率。 Writesonic： 专注于写作，提供新闻稿件生成、标题生成、摘要提取等功能。 智能算法能根据用户提供信息生成高质量新闻内容，适合新闻写作和编辑人员。 Jasper AI： 人工智能写作助手，写作质量较高，支持多种语言。 虽主打博客和营销文案，也可用于生成新闻类内容。 Grammarly： 不仅是语法和拼写检查工具，还提供一些排版功能，可改进文档整体风格和流畅性。 QuillBot： AI 驱动的写作和排版工具，能改进文本清晰度和流畅性，同时保持原意。 秘塔写作猫： 是 AI 写作伴侣，能推敲用语、斟酌文法、改写文风，还能实时同步翻译。 支持全文改写，一键修改，实时纠错并给出修改建议，智能分析文章属性并打分。 笔灵 AI 写作： 是智能写作助手，能应对多种文体写作，如心得体会、公文写作、演讲稿、小说、论文等。 支持一键改写/续写/扩写，智能锤炼打磨文字。 腾讯 Effidit 写作： 由腾讯 AI Lab 开发，能探索用 AI 技术提升写作者的写作效率和创作体验。 选择工具时，您可根据具体需求（如文档类型、个人偏好等）进行考虑。例如，若主要需求是生成新闻类内容，Copy.ai、Writesonic 和 Jasper AI 可能更适合；若还需兼顾排版和语法检查，Grammarly 和 QuillBot 是不错的选择；若注重中文内容的改写，秘塔写作猫、笔灵 AI 写作和腾讯 Effidit 写作可优先考虑。

以下是关于数据分析领域的 AI 产品的相关信息： ChatGPT 在数据分析中的应用： 个性化分析示例：包括单维度数据、多维度数据（折线图、柱状图）等。有时 AI 会误将数据项作为维度分析，可通过输入提示告诉它用哪个字段作为维度，或描述其他数据信息使分析更准确。 总结和展望：ChatGPT 在数据分析领域有广泛应用前景，能提高效率、降低技能门槛、支持决策。但案例分析结果可能简单，实际业务中需处理大量数据，要指定允许查询或解析的字段，对结果数据进行校验，还可定制分析模板增加多样性。需结合实际需求和场景审慎评估其适用性。随着技术进步，将为数据分析带来更多创新和突破。 Rockset： 公司名片：成立于 2016 年，由前 Facebook 工程师创立，专注于提供实时搜索和分析数据库服务，能将数据转化为“可操作智能”。 产品特点：实时分析，支持快速数据查询和分析，提供低延迟的数据处理能力；无服务器架构，简化运维，降低企业 IT 成本；自动索引，支持对半结构化数据的高效查询。 使用场景：适用于金融、科技和互联网等需要实时数据分析的企业，帮助企业做出快速业务决策，优化运营效率。 技术优势：实时分析和多维索引，擅长处理和分析大规模半结构化数据，能自动构建多维索引；向量搜索，增强快速访问和分析大量信息的能力；低延迟操作，提供低延迟的搜索、过滤、聚合和连接操作。 融资与收购：刚被 OpenAI 收购。 AIPM 技能树： 随着 AI 技术发展和应用场景拓展，市场对能将 AI 技术转化为实际产品和服务的人才需求增加，AI PM 作为更专业化角色逐渐形成。 AI 产品涉及复杂算法和大数据处理，同时要考虑用户体验和商业模式，要求 PM 具备跨学科知识背景，能在技术和业务间有效沟通和决策。 掌握算法知识的必要性：理解产品核心技术，与技术团队有效沟通，评估技术可行性，把握产品发展方向，提升产品竞争力，提升数据分析能力。

以下是快速学习 AI 进行数据分析的方法： 1. 了解数据分析流程： 逻辑流程图包括 SQL 分析和个性化分析。 SQL 分析：用户描述分析内容，后台连接数据库，让 AI 输出并校验 SQL 语句，执行后将数据传给 GPT 分析，最后返回分析结论和建议并在前端展示。 个性化分析：用户上传文件并描述，前端解析后传给 GPT 分析，后续步骤与 SQL 分析一致。 2. 掌握提示词技巧： 提供大模型可访问的数据源或上传数据表格。 用清晰的提示词说明分析维度和结果输出格式。 观察生成结果，迭代优化提示词，满意后导出结果。 3. 分环节处理： 将数据清洗、提取、模型选择、训练和结果解释等环节分开处理，便于优化性能和发现问题。 4. 逐步深化和细化提问： 先提出宽泛问题，再根据回答进一步细化。 5. 提供学习内容： 为 AI 系统提供大量数据、示例、高质量参考材料和详细流程、知识（knowhow）。 6. 利用专业术语引导： 在 Prompt 中使用专业领域术语引导 AI 回答方向。 7. 进行验证与反馈： 大模型语料有滞后性，使用 AI 回答后要交叉验证，结合自身专业知识筛选判断，确保符合法律伦理等要求。

以下是分析一篇 PDF 文档中的信息并创建问答对，按行输出到多维表格的一些要点： 1. 文档格式规范： Markdown：建议优先使用 Markdown 格式。 Word：优先采用 2007 版或之后的 Word 格式，使用全局样式，统一使用全局标题和段落样式，避免字符样式，使用段落样式保持文档格式一致性。 PDF：避免使用图片，将图像中的重要信息转录成文本并按规范组织，不包含嵌入压缩文件，保持文档单栏布局。 CSV：避免使用图片，不嵌入压缩文件，表头作为第一行。 2. 问答对内容规范： 推荐保存 FAQ（常见问题解答）中的问答对，问题表述清晰明确，答案简洁易懂，使用用户熟悉的术语，突出关键词，以提高检索召回准确度。 不推荐在 CSV 中上传复杂的关系型数据表，可能导致数据处理时间超长和失败。 希望这些要点对您有所帮助。若您想深入了解 RAG，可以进入知识库专区：

很抱歉，上述提供的内容中没有直接提到可以分析历史事件关联性的 AI 相关信息。但目前在 AI 领域，有一些自然语言处理和数据分析的技术及工具可能会被应用于历史事件关联性的分析。例如，利用大规模的语言模型结合历史数据进行文本挖掘和关联分析。不过，具体的专门用于此目的的成熟 AI 应用可能还需要进一步的研究和开发。

以下是关于历史进程分析的 AI 相关内容： AI 技术的发展历程和前沿技术点可以概括如下： 发展历程： 1. 早期阶段（1950s 1960s）：包括专家系统、博弈论、机器学习初步理论。 2. 知识驱动时期（1970s 1980s）：有专家系统、知识表示、自动推理。 3. 统计学习时期（1990s 2000s）：出现机器学习算法如决策树、支持向量机、贝叶斯方法等。 4. 深度学习时期（2010s 至今）：深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等得到发展。 当前前沿技术点： 1. 大模型（Large Language Models）：如 GPT、PaLM 等。 2. 多模态 AI：包括视觉 语言模型（CLIP、Stable Diffusion）、多模态融合。 3. 自监督学习：如自监督预训练、对比学习、掩码语言模型等。 4. 小样本学习：有元学习、一次学习、提示学习等。 5. 可解释 AI：涉及模型可解释性、因果推理、符号推理等。 6. 机器人学：包含强化学习、运动规划、人机交互等。 7. 量子 AI：如量子机器学习、量子神经网络等。 8. AI 芯片和硬件加速。 对于大众来说，AI 领域的使用随着国内互联网的发展，在近 20 年才开始普及。最初的应用主要是基于 NLP 技术的聊天机器人和客服机器人。随后，中英文翻译、语音识别、人脸识别等技术取得突破，在日常生活中的应用广泛，如语音助手、智能翻译设备、人脸识别支付系统等。但以前的技术突破大多限于特定领域，模型应用范围相对狭窄。而随着 OpenAI ChatGPT 等大型语言模型的突破，展示了通过大规模模型预训练涌现出广泛智能应用的新发展路线，一个模型就能实现多种能力。 此外，在法律法规方面，某些用于司法和民主进程的 AI 系统应被归类为高风险，考虑到其对民主、法治、个人自由以及有效补救和公平审判权利的潜在重大影响。但某些用于纯辅助行政活动且不影响个别案件实际司法管理的 AI 系统不应被归类为高风险。