从网站、公众号等做数据的采集能否用大模型进行接卸搞定

以下是一些关于用大模型将扫描版 PDF 进行 OCR 的工具的相关信息： kimi 目前不支持扫描版本的 PDF，需要纯文字才能识别。 大模型招投标文件关键数据提取方案中的输入模块设计，支持多种格式的文档输入，包括 PDF 等。对于图片，可以借助开放平台工具中的 OCR 工具进行文本提取。 在 0 基础跨界 AI 编程共学零基础手搓 AI 拍立得银海的相关内容中，提到了将 OCR 添加到工作流程中，输入为一张图片，具备图像理解和识别图像文本信息两个能力，之后以这两个能力生成的内容为输入使用大模型生成文案标题和文案。

智能体是建立在大模型之上的具有特定功能的系统。 其特点包括： 1. 强大的学习能力：能通过大量数据学习，理解和处理语言、图像等多种信息。 2. 灵活性：适应不同任务和环境。 3. 泛化能力：将学到的知识泛化到新情境，解决未见过的类似问题。 智能体的应用领域广泛，如： 1. 自动驾驶：感知周围环境并做出驾驶决策。 2. 家居自动化：根据环境和用户行为自动调节设备。 3. 游戏 AI：游戏中的对手角色和智能行为系统。 4. 金融交易：根据市场数据做出交易决策。 5. 客服聊天机器人：通过自然语言处理提供自动化客户支持。 6. 机器人：各类机器人中的智能控制系统。 设计和实现一个智能体通常涉及以下步骤： 1. 定义目标：明确需要实现的目标或任务。 2. 感知系统：设计传感器系统采集环境数据。 3. 决策机制：定义决策算法，根据感知数据和目标做出决策。 4. 行动系统：设计执行器或输出设备执行决策。 5. 学习与优化：若为学习型智能体，设计学习算法以改进。 从通用大模型搭建一款智能体，可参考以下流程： 本智能体的实现包含 3 个工作流和 6 个图像流，整体包含 171 个节点。采用单 Agent 管理多工作流策略，流程包括： 1. 信息聚合与数据挖掘：通过高度集成的数据采集机制，全面收集产品关键信息。 2. 卖点提炼与优化：运用先进的大模型分析信息，提炼具有市场竞争力和独特性的卖点。 3. 买点转化与策略应用：将卖点转化为消费者视角的买点，增强产品吸引力。 4. 视觉化信息呈现：设计直观且具有冲击力的卡片展示，确保信息传达的有效性和视觉吸引力。 5. 文案与脚本调整：根据目标受众偏好和媒体渠道，动态调整文案或脚本，实现内容的最佳适配。 6. 流程结果存储与分析：将处理结果系统化地存储到飞书，以供未来策略优化和决策支持。 请注意，以上内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

Siri 目前并非使用大模型技术。苹果公司的 Siri 概念虽好，但由于技术限制，其表现未达到人工智能的水平，常被称为“人工智障”。不过，随着技术发展，未来可能会用大模型重新改造 Siri，将手机上的所有功能控制起来，使其成为真正的智能助理。例如，苹果公司在手机算力的芯片发展到能够支撑大模型上手机的情况下，可能会推出大模型的小数据量、专业的版本来替代 Siri。同时，苹果公司若 All in 手机，其大模型可能会是本地化的，以重视个人数据保护和隐私。

Sora 是使用大模型技术的。周鸿祎认为 Open AI 训练这个模型会阅读大量视频，大模型加上 Diffusion 技术需要对世界进一步了解，学习样本以视频和摄像头捕捉到的画面为主。Sora 在训练数据上采用在原始尺寸上进行训练的策略，避免了传统 AI 对人为抽象的依赖。此外，Sora 还采用了一些数据预处理技术，如将视觉图块压缩成低维潜在表示，并将其排列成序列，注入噪声后输入扩散变换器的输入层，同时采用时空分块化来降低后续对时间信息建模的复杂性。这种对原始视频和图像特征的细腻处理标志着生成模型领域的重大进步。

在调用大模型的过程中，将 token 设置最大值但回答仍出现中断的情况，可以从以下几个方面避免和解决： 1. 调整相关参数： Max_output_tokens：根据具体需求设置合适的值。若需要更短响应，设为较低值；若希望更长回答，设为较高值。但注意设置过低可能导致回答在奇怪位置截断。 Temperature：值越小，模型返回结果越确定；值调高，可能更随机和具创造性。对于质量保障等任务设低，诗歌生成等创造性任务可适当调高。 Top_p：用于控制模型返回结果的真实性，需要准确和事实答案时调低，想要更多样化答案时调高。一般改变 Temperature 和 Top_p 其中一个参数即可。 Max Length：调整以控制大模型生成的 token 数，有助于防止生成冗长或不相关响应并控制成本。 Stop Sequences：指定字符串，模型生成文本遇到时停止，可控制响应长度和结构。 Frequency Penalty：对下一个生成的 token 进行惩罚，与 token 在响应和提示中出现次数成比例，减少单词重复。 2. 利用插入文本的最佳实践： 使用 max_tokens > 256，模型插入较长完成时效果更好，且只按实际生成 token 数收费。 优先选择 finish_reason == "stop"，表明模型成功连接后缀且完成质量良好。 重新采样 3 5 次，温度较高以增加多样性。若所有返回示例的 finish_reason 都是“length”，可能 max_tokens 太小，需考虑增加再重试。 尝试给出更多线索，通过提供示例帮助模型确定自然停顿处。

目前知识库中没有关于用知识库与通用大模型结合来满足博物馆导览助手的完整实施方案。但以下是为您初步构思的一个可能的方案： 首先，需要对博物馆的展品、历史背景、文化内涵等相关信息进行全面而系统的梳理和整理，形成详细准确的知识库。 然后，选择适合的通用大模型，例如具备强大语言理解和生成能力的模型。 接下来，通过技术手段将知识库与通用大模型进行有效连接和融合。这可能涉及到数据的预处理、模型的训练与优化，以确保模型能够准确理解和运用知识库中的信息。 在实际应用中，为导览助手设计友好的用户界面，方便游客进行交互。例如，可以是语音交互、触摸屏操作等方式。 同时，要不断对导览助手进行测试和改进，根据游客的反馈和实际使用情况，优化知识库和模型的性能，提升导览助手的服务质量和用户体验。

以下是一些信息采集的 AI： 在欧盟相关法规中，提到了由委员会或市场监督机构根据《AI 法案》（特别是第 62 条）或其他相关文书收集的信息，以及支持评估《AI 法案》和相关报告的信息和分析。 4 月动态中提到的新产品： JamGPT AI Debug 小助手，网址：https://jam.dev/jamgpt ChatGPT2D 用于生成二维知识图谱，网址：https://www.superusapp.com/chatgpt2d/ Motörhead by metal 用于 LLM 的开源内存和信息检索服务器，网址：https://github.com/getmetal/motorhead 网页抓取工具：Hexomatic 网址：https://hexomatic.com/ ；WebscrapeAI 网址：https://webscrapeai.com/ ；Kadoa 网址：https://www.kadoa.com/ 个人数据处理工具：非结构化数据处理 Bloks 网址：https://www.bloks.app/ ；文本处理 Lettria 网址：https://www.lettria.com/ ；数据处理 Quadratic 网址：https://www.quadratichq.com/?ref=producthunt 能联网检索的 AI 有：ChatGPT Plus（开启 web browsing 功能）、Perplexity、Bing Copilot、You.com、Neeva AI 等。这些 AI 搜索工具结合了 AI 技术和搜索引擎，提升了数据集命中预期，为信息检索带来更多可能性。但请注意内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。