给我一个ai互动课用于个性化学习的例子吧

以下是为您推荐的一些 AI 搜索引擎： 1. 秘塔 AI 搜索：由秘塔科技开发，具有多模式搜索、无广告干扰、结构化展示和信息聚合等功能，能提升用户的搜索效率和体验。 2. Perplexity：聊天机器人式的搜索引擎，允许用户用自然语言提问，通过生成式 AI 技术从各种来源收集信息并给出答案。 3. 360AI 搜索：360 公司推出，通过 AI 分析问题，生成清晰有理的答案，并支持增强模式和智能排序。 4. 天工 AI 搜索：昆仑万维推出，采用生成式搜索技术，支持自然语言交互和深度追问，未来还将支持多模态搜索。 5. Flowith：创新的 AI 交互式搜索和对话工具，基于节点式交互，支持多种 AI 模型和图像生成技术，有插件系统和社区功能。 6. Devv：面向程序员的 AI 搜索引擎，专注于提供编程、软件开发和人工智能等领域的专业建议和指导。 7. Phind：专为开发者设计，利用大型语言模型提供相关搜索结果和动态答案，擅长处理编程和技术问题。 有人做了一个名为“ThinkAny”的 AI 搜索引擎，其作者选择做这个产品基于三个原则：感兴趣、有价值能带来成就感、在能力范围内。作者起初认为搜索引擎技术壁垒高，直到研究了贾扬清老师开源的 Lepton Search 源码和 float32 的 AI 搜索引擎源码，了解到所谓的“RAG”（检索增强生成）底层技术，即检索、增强、生成三个步骤，才决定尝试。 这些 AI 搜索引擎通过不同技术和功能，为用户提供更精准、高效和个性化的搜索体验。同时，新型的 AI 搜索引擎在辅助高效处理信息、让信息表达更简便等方面表现出色，比如智能摘要能辅助快速筛选信息。每个人应根据自己的日常工作流找到适合的工具，就像找到合适的武器能在工作中快速提升战力。关于 AI Agent 的未来，技术迭代会不断向前，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实。

以下是新手使用 ChatGPT 的操作步骤： 1. 获得 API Key（扣费凭证）： 以 OpenAI API 为例，您可以在这个页面找到 API Key：https://platform.openai.com/apikeys 。 打开后，点击「Create new secret key」即可获取。 请注意：通常，您需要绑定支付方式，才可以获取有效 Key。 2. 获得 API 使用的示例代码： 以 OpenAI API 为例，您可以在 Playground 这个页面获取 API 调用的示例代码：https://platform.openai.com/playground 。 并且可以将您和 GPT 的对话，转换成代码。 注意，这里有两个值可以定义，一个是： SYSTEM：对应 ChatGPT 里的 Instructions，用来定义这个 Bot 的功能/特点。 USER：对应 ChatGPT 里，用户发出的信息。 这里，我将 SYSTEM 定义成了缩略信息助手，而在 USER 中输入了文章内容。 运行后，结果很令人满意。 点击右上方 View Code，获取生成这一内容的示例代码。 3. 再问 ChatGPT：顺着之前的对话，让 ChatGPT 帮我们继续写代码。 4. 对于在 Colab 中抓取网页正文内容，如抓取 https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ 的正文内容： 在 Colab 中抓取网页的正文内容，您可以使用 Python 的 requests 库来获取网页的 HTML 源代码，然后使用 BeautifulSoup 库来解析 HTML 并提取所需的正文部分。 首先，确保您已经在您的 Colab 环境中安装了 beautifulsoup4 和 requests 库。如果没有安装，您可以使用以下命令安装： 然后，使用以下代码抓取并解析指定的网页内容： 这段代码会打印出您提供的微信公众号文章的正文内容。请注意，由于网页的结构随时可能发生变化，所以提取正文内容的部分（即 soup.find 那一行）可能需要根据实际的 HTML 结构进行调整。如果文章有反爬虫机制，可能还需要进一步的处理，比如设置请求头模拟浏览器访问等。 运行您的代码： 先复制第一段：!pip install beautifulsoup4 requests ，运行后得到结果。 接下来，点击左上方「+代码」按钮，新建一个新的代码块。 最后，复制后面的代码，并运行，获得结果。

目前比较成熟的图片生成图片（图生图）的 AI 模型主要有： 1. Artguru AI Art Generator：在线平台，能生成逼真图像，为设计师提供灵感，丰富创作过程。 2. Retrato：AI 工具，可将图片转换为非凡肖像，有 500 多种风格供选择，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，一些受欢迎的文生图工具也可用于图生图，例如： 1. DALL·E：由 OpenAI 推出，能根据输入的文本描述生成逼真的图片。 2. StableDiffusion：开源的文生图工具，可生成高质量的图片，支持多种模型和算法。 3. MidJourney：因高质量的图像生成效果和友好的用户界面设计而广受欢迎，在创意设计人群中尤其流行。 在 WaytoAGI 网站（https://www.waytoagi.com/category/104），可以查看更多文生图工具。 关于图生图的操作方式：在相关工具的首页有对话生图对话框，输入文字描述即可生成图片，不满意可通过对话让其修改。例如在吐司网站，图生图时能调整尺寸、生成数量等参数，高清修复会消耗较多算力建议先出小图。Flex 模型对语义理解强，不同模型生成图片的积分消耗不同，生成的图片效果受多种因素影响。国外模型对中式水墨风等特定风格的适配可能存在不足，可通过训练 Lora 模型改善。

作为一名媒体从业者，可以利用 AI 做出以下作品： 1. 写东西： 草拟任何东西的初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座、剧本、短篇小说等。 让写作变得更好，将文本粘贴到 AI 中，要求其改进内容，或就如何为特定受众提供更好的建议，还可要求其以不同风格创建多个草稿，使其更生动或添加例子。 帮助完成任务，如写邮件、创建销售模板、提供商业计划的下一步等。 从困难挑战中解锁自己，让自己更有动力。 2. 撰写公众号文章： AI 生产文章的过程相对简单，关键在于提供清晰且具有指导性的提示词。基本提示词能生成基础文章，更详细、具创意的提示词能提升文章质量，更好地捕捉文章的语气、风格和重点。 例如，可给 AI 这样的提示词：“请根据我们收集的关于 OpenAI 回应马斯克言论的资讯，创作一篇既深入又易于理解的科技资讯文章。文章应该有一个吸引人的标题，开头部分要概述事件的背景和重要性，主体部分详细分析 OpenAI 的回应内容及其可能产生的影响，结尾处提出一些引人深思的问题或观点。”AI 会生成结构完整、内容丰富、观点鲜明的文章，但最终产出的内容可能需要微调以符合预期和公众号风格。

以下是一些好用的 AI 图片生产工具，且对人物一致性要求较高： 1. Artguru AI Art Generator：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：这是一款 AI 工具，可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。 在使用 AI 生图时，若要保证人物和场景的一致性，有两个取巧的方式：一是像生成动物，动物会比较容易保持一致性；二是特定的名人或有特殊属性的人物。 另外，目前市面上的 AI 工具分为线上和线下本地部署两种。线上的优势是出图速度快，不依赖本地显卡配置，无需下载大型模型，还能参考其他创作者的作品，但出图分辨率有限。线下部署的优势是可以添加插件，出图质量高，但对电脑配置要求高，使用时可能导致电脑宕机。可以充分发挥线上和线下平台的优势，线上用于找参考、测试模型，线下作为主要出图工具。

目前国内具备 AI 能力、有助于提升阅读和听力的应用和工具相对较多。例如，流利说英语在听力和口语训练方面表现出色，它能通过 AI 技术为用户提供个性化的学习方案和精准的发音纠正。还有百词斩，其在单词记忆和阅读拓展方面有独特的功能，利用 AI 算法推荐适合用户水平的阅读材料。此外，网易有道词典也具备一定的 AI 辅助功能，能帮助用户提升听力理解和阅读能力。

在教育行业中，个性化推荐系统的实现通常涉及以下几个方面： 1. 数据收集与分析：收集学生的学习行为、兴趣偏好、学习成绩等多方面数据，并进行深入分析。 2. 模型选择与训练：可以采用如大型语言模型等，并通过合适的算法和数据进行训练。 3. 提示策略应用：例如像 LLMRec 方法中提到的基本提示、推荐驱动提示、参与引导提示和推荐驱动+参与引导提示等策略，以提高推荐性能。 4. 考虑伦理和道德问题：要注意避免模型中的偏见，防止学生利用推荐系统作弊等问题。 例如，在“LLMRec：通过提示大语言模型进行个性化推荐”的研究中，提出了多种有效的提示策略，实验证明将原始内容描述与大语言模型生成的增强输入文本结合，并使用这些策略可以提升推荐效果。同时，像“沃顿商学院：面向教师和学生的人工智能简介”中也提到，人工智能在教育中的应用能预测学生行为和提供个性化教学内容，但也存在一些问题需要关注和解决。

以下是一些可以生成个性化带货视频的 AI 工具： 1. 虚拟数字人结合产品做视频： 步骤：添加产品/介绍背景（可使用自身素材或搜索添加）；扣像结合背景（在剪映中操作）；添加字幕和音乐（智能识别字幕，可搜索或手动添加音乐）。可用于带货、讲解产品，应用于直播可能收费，短视频可通过购买邮箱注册使用免费时长或购买会员版。 2. Flair、Booth、Bloom：帮助品牌创建引人注目的产品照片，预期用途将极度个性化，如展示沙发在您公寓中的照片。 3. AdCreative、Pencil：制作用于电子邮件或社交媒体的营销材料。 4. Frase、Writesonic：编写经过 SEO 优化的产品描述。 5. Synthesia：允许用户创建由 AI 生成的高质量视频，包括数字人视频，提供多种定价计划，可用于制作营销视频、产品演示等。 6. HeyGen：基于云的 AI 视频制作平台，用户可从 100 多个 AI 头像库中选择，并通过输入文本生成数字人视频，适合制作营销视频和虚拟主持人等。 7. Jasper AI：人工智能写作助手，可用于生成营销文案、博客内容、电子邮件等，提供多种语气和风格选择，写作质量较高。 8. Copy.ai：AI 营销文案生成工具，可快速生成广告文案、社交媒体帖子、电子邮件等营销内容，有免费和付费两种计划。 9. Writesonic：AI 写作助手，专注于营销内容创作，如博客文章、产品描述、视频脚本等，提供多种语气和行业定制选项。 更多的营销产品可以查看 WaytoAGI 网站：https://www.waytoagi.com/sites?tag=8 。需要注意的是，这些内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 打造个性化学习路径的相关内容： 在教育领域，AI 的应用带来了颠覆性的改变。个性化学习平台通过集成算法和大数据分析，能实时跟踪学生学习进度、诊断学习难点并提供个性化建议和资源。例如 Knewton 平台，通过对数百万学生行为模式的分析，精准预测学习难点并提前给出解决方案，大幅提升学习效率。 AI 在自动评估方面也有显著进展，如利用自然语言处理技术的 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor 能自动批改作文和开放性答案题，减轻教师批改负担，提高评估效率和一致性。 智能辅助教学工具使课堂教学更丰富互动，如 AI 教师能引导对话学习、解答疑问并提供即时反馈。Google 的 AI 教育工具 AutoML 可创建定制学习内容。 在虚拟现实和增强现实方面，AI 技术不断推动边界。如 Labster 的虚拟实验室平台提供高科技实验室场景，让学生安全进行实验操作并得到即时反馈。 生成式人工智能在教学中的应用包括： 个性化学习计划：分析学生表现，根据知识差距和个人学习风格创建定制学习路径。 课程开发/学习沉浸：生成图像、文本和视频，转化为补充教育材料、作业和练习题。 社会互动/沟通：与新的 AI 工具结合，为学生提供更好的准备工具。 使用 AI 进行英语学习和数学学习的方法和建议： 英语学习： 利用智能辅助工具如 Grammarly 进行写作和语法纠错。 使用语音识别应用如 Call Annie 进行口语练习和发音纠正。 借助自适应学习平台如 Duolingo 获得量身定制的学习计划和内容。 利用智能对话机器人如 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟。 数学学习： 使用自适应学习系统如 Khan Academy 获取个性化学习路径和练习题。 借助智能题库和作业辅助工具如 Photomath 获得问题解答和解题步骤。 使用虚拟教学助手如 Socratic 解答问题、获取教学视频和答疑服务。 参与交互式学习平台如 Wolfram Alpha 的课程和实践项目进行数学建模和问题求解。 通过结合 AI 技术和传统学习方法，能更高效、个性化地进行学习并取得更好效果。但需注意，部分内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于 AI 赋能个性化研究生教学的相关内容： 拜登签署的 AI 行政命令中提到，要通过创建资源来支持教育工作者部署支持 AI 的教育工具，例如在学校中进行个性化辅导，以塑造 AI 改变教育的潜力。 在教育实践方面，2022 年教育部颁布的新课程标准提到“开展差异化教学”“加强个别指导”，但一线教师因繁重行政任务难以实现为每个学生量身定制。而借助大模型，个性化学习和定制化作业不再是部分家庭专属。教师拥有 AI 就拥有了源源不断的真题库，学生也拥有了源源不断的错题练习库。例如在英语学科的选词填空出题方面，提示词的逻辑可迁移到语文学科。 留学顾问可以利用多种 AI 技术来提高服务效率和质量，实现个性化服务。如智能问答系统提供 24/7 在线咨询服务；利用机器学习和数据分析技术制定个性化留学规划；利用 AI 语言学习工具辅助语言学习；利用自然语言生成技术起草文书；利用数据分析和预测技术提供准确建议；利用虚拟现实技术提供虚拟校园参观服务等。

以下是一些支持个性化训练的大语言模型： 1. Character.ai：更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求，与 ChatGPT 侧重不同，后者注重提高效率和解放生产力。 2. Midjourney：今天发布了模型个性化 Personalization 或 'p'的早期测试版本。模型个性化会学习用户的喜好，以便更可能用用户的口味来填补空白。其要求包括目前从成对排名中的投票和喜欢的探索页面上的图像中学习，需要大约 200 个成对排名/喜欢才能生效。使用时只需在提示后输入 'p'，或使用提示栏中的设置按钮为所有提示启用个性化功能，还可以使用 's 100'控制个性化效果的强度。但需注意个性化目前不是一个稳定的功能，会随着进行更多的成对排名而变化，且可能会在接下来的几周内推出算法更新。

已有的大语言模型如文心一言、kimi 等通常不支持个人进行个性化训练。 大语言模型的相关知识包括： 国内大模型有通用模型如文心一言、讯飞星火等，处理自然语言；还有垂直模型，专注特定领域。 大语言模型工作原理包括训练数据、算力、模型参数，在训练数据一致情况下，模型参数越大能力越强。 Transformer 是大语言模型训练架构，具备自我注意力机制能理解上下文和文本关联。 大模型可能因错误数据导致给出错误答案，优质数据集对其很重要。 Prompt 分为 system prompt、user prompt 和 assistant prompt，写好 prompt 的法则包括清晰说明、指定角色、使用分隔符、提供样本等。 Fine tuning 是基于通用大模型，针对特定领域任务提供数据进行学习和调整，以适应特定领域的需求。 学习大型语言模型（LLM）的开发是一个系统性的过程，需要涵盖多个方面的知识和技能： 掌握深度学习和自然语言处理基础，包括机器学习、深度学习、神经网络等基础理论，以及自然语言处理基础，如词向量、序列模型、注意力机制等。 理解 Transformer 和 BERT 等模型原理，掌握相关论文。 学习 LLM 模型训练和微调，包括大规模文本语料预处理，使用预训练框架，以及微调 LLM 模型进行特定任务迁移。 掌握 LLM 模型优化和部署，包括模型压缩、蒸馏、并行等优化技术，模型评估和可解释性，以及模型服务化、在线推理、多语言支持等。 进行 LLM 工程实践和案例学习，结合行业场景，进行个性化的 LLM 训练，分析和优化具体 LLM 工程案例，研究 LLM 新模型、新方法的最新进展。 持续跟踪前沿发展动态。 机器学习是人工智能的一个子领域，深度学习是机器学习的一个子领域，大语言模型是深度学习在自然语言处理领域的应用之一，具有生成式 AI 的特点。

利用 AI 做互动短剧可以参考以下步骤： 1. 确定故事： 原创（直接经验）：基于您或您周围人的经历、做过的梦、想象的故事等。 改编（间接经验）：对经典 IP、名著、新闻进行改编或二创。 2. 剧本写作： 编剧有一定门槛，不能仅套剧作理论和模板，要多写多实践，再结合看书总结经验，循环提升。 对于短片创作，因篇幅小、情节和角色相对简单，可从自身或朋友经历改编入手，或对触动您的短篇故事进行改编。 多与他人讨论故事，听取感受，促进修改和进步。 3. AI 视频生成： 例如使用 Pika、Pixverse、Runway、SVD 四大 AI 视频工具，需注意 AI 视频可能需要大量抽卡才有合适画面。 如生成科幻片、战争片、奇幻片等不同类型的视频，可参考相关的画面描述示例。 4. 结合活动形式： 像“AI+即兴戏剧”这类活动，现场和陌生人组队，选题即兴创作短剧，同时利用 AI 制作剧情、海报甚至 BGM，充分发挥人与人的互动和 AI 的实时创作能力。

Inworld AI 具有以下特点和功能： 自我学习与适应：NPC 能够自我学习和适应，具有情绪智能。 长期记忆：角色以类似人类的记忆功能操作，能从闪存和长期记忆中检索信息，创造吸引玩家回归的体验。 个性塑造：通过自然语言创建不同个性，添加角色背景故事、动机和缺点等丰富细节，使角色生动。 情绪表达：角色能够对与用户的互动表达情绪，情绪可映射到动画、目标和触发器。 实时语音：内置语音设置可实现最小延迟，能配置角色的性别、年龄、音调和说话速度，也可使用 Eleven Labs 的第三方服务创建自定义和克隆语音。 Contextual Mesh 功能：可定制 AI 非玩家角色（NPC）的行为和知识。 可配置的安全性：能配置 NPC 的对话方式，适应不同年龄分级的游戏，在亵渎、暴力、成人话题、酒精、药物使用、政治和宗教等话题上有一定灵活性。 知识管理：可输入“个人知识”控制角色应知道或不应知道的信息，使用“共享知识”定义多个角色拥有的知识，如共享的传说、世界背景等。

以下是关于 AI 社交互动的相关信息： Intellecs.AI 提供多种客户支持方式，如文档、常见问题解答和支持中心，用户可通过电子邮件联系团队，还有社交媒体链接（Twitter 和 LinkedIn）以获取更多资源和互动。 Character.ai 更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴等需求，与注重提高效率和解放生产力的 ChatGPT 侧重不同。面对 AI 技术，我们需保持开放心态思考如何建立健康关系，还探讨了 AI 能否与人产生真情感。 Anima 是一个旨在提升沟通和人际关系技巧的虚拟 AI 朋友，官网为 https://myanima.ai ，能为用户提供互动友好的聊天和角色扮演体验，帮助用户提升社交互动。

以下是 AI 应用于信息展示的其他方面： 1. GPT4VAct 作为多模态 AI 助手，能够模拟人类通过鼠标和键盘进行网页浏览，基于 AI 的能力、项目目标人群和服务内容类型，可实现未来互联网项目产品原型设计的自动化生成，使效果更符合用户使用习惯，同时优化广告位的出现位置、时机和频率。 2. 在电影制作方面，可综合应用 AI 工具，如使用 ChatGPT 撰写脚本、分镜、人物设定和旁白，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。 3. 在写作方面，AI 可用于草拟各类初稿，如博客文章、论文、宣传材料、演讲、讲座等。还能帮助改进已有的文本，以不同风格创建草稿，激发作者创作出更好的作品，以及协助完成如写邮件、创建销售模板、提供商业计划下一步等任务。

写 prompt（提示）是一个关键步骤，决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写 prompt 的技巧和建议： 1. 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。 2. 提供上下文：若任务需特定背景知识，提供足够信息。 3. 使用清晰语言：用简单、清晰的语言描述，避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求：明确格式、风格等特定要求。 5. 使用示例：提供期望结果的示例，帮助模型理解需求。 6. 保持简洁：避免过多信息导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签：有助于模型理解任务主题和类型。 8. 测试和调整：生成文本后检查结果，根据需要调整 prompt。 此外，还有“Fewshots”的技巧，即在写 Prompt 时，通过提供 1 3 个输入 输出示例，让 GPT 学到样本共性，提升输出结果质量。比如： 初始 Prompt： 你是一个优秀的翻译人员，你会把我说的汉字翻译成英文和日语，日语同时展示日语汉字和假名。不要有任何额外的解释说明。 输入:邻居 输出:Neighbor 输入:自行车 输出:Bicycle 结构化的 prompt 方法论中，结构化是对信息进行组织，使其遵循特定模式和规则，方便有效理解。常用模块包括： Role:<name>:指定角色让 GPT 聚焦对应领域输出。 Profile author/version/description:Credit 和迭代版本记录。 Goals:一句话描述 Prompt 目标，让 GPT 聚焦。 Constrains:描述限制条件，帮 GPT 剪枝。 Skills:描述技能项，强化对应领域信息权重。 Workflow:重点，希望 Prompt 按特定方式对话和输出。 Initialization:冷启动时的对白，强调重点。

以下是猿辅导、作业帮等软件与 AI 技术可结合的例子： 英语学习方面： 1. 智能辅助工具：如利用 Grammarly 进行英语写作和语法纠错，提升写作能力。 2. 语音识别和发音练习：使用 Call Annie 进行口语练习和发音纠正，获取实时反馈。 3. 自适应学习平台：如 Duolingo 利用 AI 技术定制学习计划，提供个性化内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人：借助 ChatGPT 进行英语会话练习和对话模拟，增强交流能力。 数学学习方面： 1. 自适应学习系统：例如 Khan Academy 结合 AI 技术提供个性化学习路径和练习题。 2. 智能题库和作业辅助：如 Photomath 通过图像识别和数学推理技术提供解答和解题步骤。 3. 虚拟教学助手：使用 Socratic 利用 AI 技术解答问题、提供教学视频和答疑服务。 4. 交互式学习平台：参与 Wolfram Alpha 的课程和实践项目，利用 AI 技术进行数学建模和求解。 通过将 AI 技术与传统学习方法相结合，可以更高效、更个性化地进行英语和数学学习，提高学习效果。 此外，AI 还可以在以下领域与相关应用结合： 1. AI 与宠物结合： AI 宠物助手：基于自然语言处理和计算机视觉，自动识别宠物情绪、提供饮食建议、监测健康状况等。 AI 宠物互动玩具：开发智能互动玩具，增强宠物娱乐体验。 AI 宠物图像生成：根据文字描述生成宠物形象图像，定制个性化形象。 AI 宠物医疗诊断：利用计算机视觉和机器学习技术，开发辅助诊断系统。 AI 宠物行为分析：基于传感器数据和计算机视觉，分析行为模式，帮助主人了解宠物需求和习性。 2. 能联网检索的 AI： ChatGPT Plus 用户可开启 web browsing 功能实现联网。 Perplexity 结合问答和搜索引擎功能，可指定搜索源类型。 Bing Copilot 简化在线查询和浏览活动。 如 You.com 和 Neeva AI 等搜索引擎，提供基于人工智能的定制搜索体验并保护用户数据隐私。

以下为您提供几个 prompt 的例子： 在音乐风格方面，例如“Pink Floyd 的《Comfortably Numb》”，关联流派为 Progressive Rock、Psychedelic Rock、Art Rock。 在法律领域，如“请搜索近五年内关于商标侵权案件中‘混淆可能性’标准的具体判例，并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要”。 对于大模型，像“假设你是一位医生，给出针对这种症状的建议”，还可以要求模型按照特定格式输出，如“让模型按照特定格式的 json 输出”。

以下是关于 AI agent 的相关信息： AI agent 是在 rag 的基础上更进一步，给大模型提供了更多工具，如长期记忆（相当于给大模型一个数据库工具记录重要信息）、规划和行动（在大模型的 prompt 层做逻辑，将目标拆解并输出固定格式的 action 指令给工具）。例如可以让大模型安排差旅，它会判断完成目标所需步骤，搜索差旅记录，预订酒店和机票等。 一些 Agent 构建平台包括： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力。 Microsoft 的 Copilot Studio：具备外挂数据、定义流程、调用 API 和操作等功能，并能部署到多种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识等，并能访问第三方数据和服务或执行工作流。 斑头雁：2B 基于企业知识库构建专属 AI Agent 的平台，适用于多种场景，提供多种成熟模板。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉优势，在处理高频工作场景表现出色。 大型语言模型置于 Agent 的“大脑”或“控制器”核心位置，赋予强大语言理解和生成能力。通过多模态感知技术和工具利用策略扩展感知和行动范围，采用思维链和问题分解技术展现出推理和规划能力，能从反馈中学习并与环境互动，在软件开发、科学研究等现实世界场景中得到应用，还能与其他 Agent 交流协作。

AI 能够在一些工作场景中取代人类，例如： 在一些重复性高、规律性强的工作中，如数据录入、文件整理等，AI 可以更高效地完成任务。 某些简单的客服工作，AI 能够根据预设的回答模式处理常见问题。 不过，AI 无法完全取代需要人际交往、团队领导和复杂决策制定的角色。像云架构师、网络架构师和企业架构师等职位，不仅需要技术知识，更需要与人沟通、管理利益相关者和领导团队的能力。此外，企业领导者在利用 AI 提高工作效率的同时，仍需将更多精力投入到创新和战略规划上。 同时，知名投资机构 Nfx 在他们最新的《The AI Workforce is Here:The Rise of a New Labor Market》中提到，Sam Altman 经常提到 AGI 到来的定义之一就是 AI 能替代百分之七十的人类工作。现在 AI 正在强制逆转 SaaS 这个缩写的含义，从“软件即服务”转变为“服务即软件”，软件既能组织任务，也能执行任务，无需雇佣额外劳动力，传统的劳动力市场最终将和软件融合成为一个新市场。

向量数据库高效储存指的是专门用于存储高维向量，以实现快速准确的相似性搜索。在人工智能领域，尤其是自然语言处理和计算机视觉等方面，模型会生成并处理大量高维向量，传统数据库难以有效应对，向量数据库则为这些应用提供了高度优化的环境。 例如，像 GPT3 这样的大型语言模型，有 1750 亿个参数，会产生大量向量化数据，传统数据库很难有效处理，而向量数据库能够有效地管理和查询这些向量。 从系统角度看，预处理管道中向量数据库至关重要，负责高效存储、比较和检索多达数十亿的嵌入（即向量）。市场上常见的选择如 Pinecone，完全由云托管，容易上手，具备大型企业在生产中所需的多种功能。同时，还有 Weaviate、Vespa 和 Qdrant 等开源系统，通常具有出色的单节点性能，可针对特定应用定制；Chroma 和 Faiss 等本地向量管理库，有丰富的开发人员经验，便于启动小型应用程序和开发实验；pgvector 之类的 OLTP 扩展，对于特定开发人员和企业也是一种解决方案。 向量存储是用于存储和检索文本嵌入向量的工具，这些向量是文本数据的数值表示，能让计算机理解和处理自然语言。其主要功能包括高效存储大量文本向量、快速检索相似文本向量以及支持复杂的查询操作，如范围搜索和最近邻搜索。