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AI系统都是由ML驱动的吗

Answer

并非所有的AI系统都是由机器学习（ML）驱动的。AI（人工智能）是一个广泛的领域，涵盖了许多不同的技术和方法。以下是一些主要的AI方法，除了机器学习之外，还有其他关键技术：

1. 专家系统（Expert Systems）

专家系统是一种早期的AI方法，利用规则和知识库来模拟人类专家的决策过程。它们不依赖于机器学习，而是依靠预定义的规则集。

  • 例子: 医疗诊断系统、故障诊断系统。
  • 技术: 知识库、规则引擎。

2. 模糊逻辑（Fuzzy Logic）

模糊逻辑是一种处理不确定性和模糊性的技术，常用于控制系统和决策支持系统。

  • 例子: 家电控制（如洗衣机、空调）。
  • 技术: 模糊集、模糊规则。

3. 遗传算法（Genetic Algorithms）

遗传算法是一种基于自然选择和遗传学原理的优化技术，用于解决复杂的优化问题。

  • 例子: 路径优化、调度问题。
  • 技术: 选择、交叉、变异。

4. 进化计算（Evolutionary Computation）

进化计算是一组基于自然进化原理的算法，包括遗传算法、进化策略和遗传规划等。

  • 例子: 自动设计、机器人控制。
  • 技术: 自然选择、适应性、进化。

5. 推理和规划（Reasoning and Planning）

推理和规划涉及基于逻辑和规则进行自动推理和问题求解。

  • 例子: 自动定理证明、任务规划。
  • 技术: 谓词逻辑、状态空间搜索。

6. 神经网络（Neural Networks）

虽然神经网络是机器学习的一部分，但它们也可以单独被视为一种独立的方法，特别是深度学习（Deep Learning），这是近年来AI发展的主要驱动力。

  • 例子: 图像识别、自然语言处理。
  • 技术: 反向传播、卷积神经网络、递归神经网络。

7. 强化学习（Reinforcement Learning）

强化学习是一种通过与环境交互来学习策略的机器学习方法，特别适用于动态环境中的决策问题。

  • 例子: 游戏AI、机器人控制。
  • 技术: 马尔可夫决策过程、策略梯度。

8. 自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）

NLP是一个专注于人机语言交互的AI子领域，使用各种技术来处理和生成自然语言文本。

  • 例子: 语音识别、机器翻译。
  • 技术: 句法分析、语义分析、词向量。

总结

虽然机器学习，尤其是深度学习，近年来在AI领域取得了显著的进展，并在许多应用中占据主导地位，但AI并不仅限于机器学习。其他方法如专家系统、模糊逻辑和遗传算法等在特定领域中依然发挥着重要作用。选择哪种AI技术取决于具体的应用场景和问题需求。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)

References

机器之心的进化 / 理解 AI 驱动的软件 2.0 智能革命

直到IBM深蓝在1997年战胜了国际象棋冠军卡斯帕罗夫后，新的基于概率推论（Probabilistic Reasoning）思路开始被广泛应用在AI领域，随后IBM Watson的项目使用这种方法在电视游戏节目《Jeopardy》中经常击败参赛的人类。概率推论就是典型的机器学习（Machine Learning）。今天的大多数AI系统都是由ML驱动的，其中预测模型是根据历史数据训练的，并用于对未来的预测。这是AI领域的第一次范式转变，算法不指定如何解决一个任务，而是根据数据来诱导它，动态的达成目标。因为有了ML，才有了大数据（Big Data）这个概念。

如何使用 AI 来做事：一份带有观点的指南

当我们现在谈论人工智能时，我们通常谈论的是大型语言模型或简称为LLMs。大多数AI应用程序都由LLM驱动，其中只有几个基础模型，由少数几个组织创建。每家公司都通过聊天机器人直接访问他们的模型：OpenAI制作了GPT-3.5和GPT-4，它们驱动了[ChatGPT](https://chat.openai.com/)和微软的[Bing](https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx&sydconv=1)（在Edge浏览器上访问）。Google在[Bard](https://bard.google.com/)的标签品牌下有各种模型。Anthropic制造了Claude和[Claude 2](https://claude.ai/)。

XiaoHu.AI日报

🔗 https://xiaohu.ai/p/75624⃣️🎨Ilus AI：快速生成插画的AI工具：-预制模型能快速生成墨线画、涂鸦等风格插画。-上传插画进行个性化训练，导出为SVG或PNG格式。🔗 https://xiaohu.ai/p/75375⃣️🛡️Palantir混合虚拟现实军事指挥系统：-将任何普通掩体或哨所变为指挥中心，实现沉浸式控制。-功能：混合现实能力、前线指挥、沉浸式控制。🔗 https://x.com/imxiaohu/status/17880766361283669346⃣️🏥Agent Hospital：虚拟AI医院：-模拟从诊断到治疗和康复的完整流程，医生可数天内治疗1万患者。-患者、护士和医生均由LLM驱动的AI代理组成。🔗 https://xiaohu.ai/p/75247⃣️🔒微软为美国情报机构开发的GPT-4：-经过改造的GPT-4模型可在无互联网的环境下处理机密数据。-超级计算机经过18个月调整，约1万人使用。🔗 https://xiaohu.ai/p/75218⃣️📈360 AI搜索增长迅猛：

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网络上有关于AI知识的授课，请问标价一般在多少范围内合适
网络上关于 AI 知识的授课，比如“野菩萨”的课程，其内容丰富多样，包括： 预习周课程：涵盖 AI 绘画电脑配置要求、高效 AIGC 创意者的数字人工具包、SD 插件安装方法、画静为动的 AIGC 视频制作讲解等。 基础操作课：包含 AI 绘画通识课、AI 摄影虚拟的真实、AI 电影 穿越的大门等。 核心范式课程：涉及词汇的纸牌屋、核心范式应用、控制随机性等。 SD WebUi 体系课程：包括 SD 基础部署、SD 文生图、图生图、局部重绘等。 ChatGPT 体系课程：有 ChatGPT 基础、核心 文风、格式、思维模型等。 ComfyUI 与 AI 动画课程：包含部署和基本概念、基础工作流搭建、动画工作流搭建等。 应对 SORA 的视听语言课程：涉及通识 欢迎参加电影的葬礼、影像赏析、基础戏剧影视文学等。 该课程标价情况如下： 冠军奖励：4980 课程一份。 亚军奖励：3980 课程一份。 季军奖励：1980 课程一份。 入围奖励：598 野神殿门票一张。 同时，如果想要免费获得这门课程，可以参与 video battle，每期的评委野菩萨老师都非常严格，需要寓意深度审美并存。您可以扫码添加菩萨老师助理，了解更多课程信息。
2025-01-31
AI阅读书籍的最佳实践是什么？
以下是关于 AI 阅读书籍的一些最佳实践： 1. 方法论萃取： 针对不同类型书籍的阅读和记忆方法进行分类，探讨共性方法论。 研究阅读和记忆的思维模型及小技巧。 思考如何优先选择自己“一定看得下去”的书籍，通过目录大纲确定核心内容。 确定一本书的阅读次数和顺序。 考虑读书过程中做笔记还是读完后回忆做大纲。 探索如何教刚毕业的孩子学会有效读书。 根据上述问题的答案设计“书籍阅读助手”“催我读书”等 Prompt，并不断优化和迭代。 2. 成为博物学家： 了解各个领域的知识，在恰当的时候调用。 参考权威、准确、有框架、成体系且好读的推荐书单，如涵盖心理学、人工智能、经济学等 13 个学科的书单。 3. 批判性思考： 思考在哪些情况下使用和不使用 AI 辅助阅读。 避免将 AI 作为默认选项，例如在使用地图导航时，不应完全依赖，而应注重自身对环境的观察和记忆。
2025-01-31
有没有完全免费的AI工具?
以下是一些完全免费的 AI 工具： 绘图方面： draw.io（现在称为 diagrams.net）：免费的在线图表软件，支持创建逻辑视图和部署视图等。 PlantUML：文本到 UML 的转换工具，可通过编写描述性文本自动生成序列图、用例图、类图等，帮助创建逻辑视图。 Archi：免费的开源工具，用于创建 ArchiMate 和 TOGAF 模型，支持逻辑视图的创建。 会议内容转文字方面： 飞书妙记：飞书的办公套件之一。 通义听悟：阿里推出的 AI 会议转录工具。 讯飞听见：讯飞旗下智慧办公服务平台。 Otter AI：转录采访和会议纪要。 写代码或辅助编程方面： CodeGeeX：智谱 AI 推出的开源的免费 AI 编程助手，基于 130 亿参数的预训练大模型，可以快速生成代码，帮助开发者提升开发效率。 需要注意的是，部分工具可能存在使用时间限制或功能限制，您可以根据自己的具体需求选择适合的工具。
2025-01-31
ai本地化部署
AI 本地化部署主要包括以下方面： 线上和线下本地部署的 AI 特点： 线上 AI 出图速度快，不吃本地显卡配置，无需下载大模型，能看他人作品，但出图尺寸受限。 线下部署可添加插件，不卡算力，出图质量高，但使用时电脑易宕机，配置不高可能爆显存导致出图失败。 线上和线下平台的结合使用： 线上用于找参考、测试模型。 线下作为主要出图工具。 智谱 BigModel 共学营第二期微信助手本地电脑环境部署（以 Windows 为例）： 程序在本地运行，关闭窗口进程结束，若要持续使用需保持窗口打开和运行。 若突然不管用，可点击窗口并按空格，因选中状态下 powershell 窗口不继续执行。 完成部署后： 登录成功给微信发送消息可看到正常回复。 可在智谱清流更改 AI 功能或人设，即时生效。 对文件内代码更改需重新打印登陆二维码，在“文件”的【终端】输入 python app.py 重新扫码登录。 无手机登录可用夜神模拟器模拟。 报错“wxsid”可能因微信未实名，实名即可。 制作完成后 24 小时内会掉线一次，重新登录即可，先不要急着加好友。
2025-01-31
北大excel处理ai
以下是关于 Excel 处理的 AI 相关内容： 目前有多种工具和插件可增强 Excel 的数据处理和分析能力，例如： Excel Labs：是 Excel 插件，新增基于 OpenAI 技术的生成式 AI 功能，可用于数据分析和决策支持。 Microsoft 365 Copilot：整合了多种办公软件，能通过聊天形式完成用户需求，如数据分析和格式创建。 Formula Bot：提供数据分析聊天机器人和公式生成器功能，支持自然语言交互。 Numerous AI：支持 Excel 和 Google Sheets，能生成公式、文本内容、执行情感分析和语言翻译等任务。 对于 Excel 与其他工具的比较： Excel 有手就会，但 VBA 进阶版功能门槛高。 多维表格在处理一些数据处理功能时更方便，例如自带 AI 插件，能通过自然语言提取网址和电话、添加 AI 标签等。 都能帮助整理数据、做计算、做图表，但多维表格能让人偷更多懒。 在作业测评方面，可提要求让 AI 处理 Excel 数据，制作数据分析图等。例如天津师大王树义老师的案例。 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智能化水平。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-31
AI图片制作视频如何保持人脸一致性的工具
以下是一些关于在 AI 图片制作视频中保持人脸一致性的工具和方法： 1. U 传：在 U 传中，通过点击相应按钮参考角色、风格或图生图，可保持人物一致性。 2. PixVerse：其“角色（Character）”新功能能实现 AI 生成视频中的角色保持一致。用户只需单击“Character”功能，上传符合要求的真实人脸图像，点击创建自定义角色，训练一个新角色，然后可使用自定义角色生成视频，可在 AI 生成视频中轻松切换场景，同时保持同一角色身份。 3. Midjourney：在有了 Midjourney 的新功能 Cref 以后，可在一定程度上保持人物一致性。先跑一张主角的定妆照，然后在需要出现主角人物的地方，扔进去 Cref 以保持发型、人脸、衣服。但 Midjourney 对亚洲人脸的一致性效果，尤其是亚洲老人的一致性效果较差，且 Cref 在画面的审美和构图上有一定的破坏性，所以能不用则不用。 需要注意的是，目前对于场景一致性，基本上还没有任何有效的解决办法。
2025-01-31
设计一个图书管理系统的html，ajax异步查询id并展示图书的详细信息，包含图书封面图片，已有bookfindservlet，post请求
为了设计一个图书管理系统的HTML页面，并使用AJAX异步查询书籍ID并展示书籍的详细信息，包括封面图片，我们需要以下几个步骤： 1. 设计HTML页面 2. 编写AJAX请求 3. 处理AJAX响应并更新页面 假设我们已有一个名为`BookFindServlet`的后端服务，它接受POST请求并返回JSON格式的书籍详细信息。 1. 设计HTML页面 ```html <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF8"> <meta name="viewport" content="width=devicewidth, initialscale=1.0"> <title>Book Management System</title> <style> body { fontfamily: Arial, sansserif; margin: 20px; } bookdetails { margintop: 20px; display: none; } bookdetails img { maxwidth: 200px; display: block; marginbottom: 10px; } </style> </head> <body> <h1>Book Management System</h1> <label for="bookid">Enter Book ID:</label> <input type="text" id="bookid" name="bookid"> <button onclick="fetchBookDetails">Search</button> <div id="bookdetails"> <h2>Book Details</h2> <img id="bookcover" src="" alt="Book Cover"> <p><strong>Title:</strong> <span id="booktitle"></span></p> <p><strong>Author:</strong> <span id="bookauthor"></span></p> <p><strong>Description:</strong> <span id="bookdescription"></span></p> </div> <script> function fetchBookDetails { const bookId = document.getElementById.value; const xhr = new XMLHttpRequest; xhr.open; xhr.setRequestHeader; xhr.onreadystatechange = function { if { const response = JSON.parse; if { document.getElementById.src = response.coverImage; document.getElementById.innerText = response.title; document.getElementById.innerText = response.author; document.getElementById.innerText = response.description; document.getElementById.style.display = 'block'; } else { alert; document.getElementById.style.display = 'none'; } } }; xhr.send; } </script> </body> </html> ``` 2. 编写AJAX请求 在上面的HTML文件中，`fetchBookDetails`函数使用`XMLHttpRequest`来发送AJAX请求。这些步骤详细解释如下： 1. 获取用户输入的书籍ID：从输入框中读取用户输入的书籍ID。 2. 创建并配置XMLHttpRequest对象：使用`POST`方法向`BookFindServlet`发送请求，并设置请求头以指示发送的内容类型。 3. 处理响应： 如果请求成功（即状态码为200），解析JSON响应。 更新页面上的元素以显示书籍的详细信息（如封面图片、书名、作者和描述）。 3. 处理AJAX响应并更新页面 响应处理部分的JavaScript代码如下： ```javascript xhr.onreadystatechange = function { if { const response = JSON.parse; if { document.getElementById.src = response.coverImage; document.getElementById.innerText = response.title; document.getElementById.innerText = response.author; document.getElementById.innerText = response.description; document.getElementById.style.display = 'block'; } else { alert; document.getElementById.style.display = 'none'; } } }; ``` 总结 通过上述步骤，我们创建了一个简单的图书管理系统HTML页面，使用AJAX向后端服务发送查询请求，并在收到响应后动态更新页面内容。这种方法使用户能够在不刷新页面的情况下查看书籍的详细信息，提高了用户体验和系统的交互性。
2024-05-22
streamlit是什么
Streamlit 是一个用于数据科学和机器学习的 Python 库，它允许开发人员创建可视化应用程序，而无需编写复杂的前端代码。Streamlit 库的核心是一个基于 Python 的微服务架构，它使用 Flask 作为其 Web 服务器，并使用 React 作为其前端库。Streamlit 库提供了一个简单的 API，允许开发人员创建可视化应用程序，而无需了解 HTML、CSS 或 JavaScript。它还提供了一个内置的模板系统，允许开发人员快速创建可视化应用程序，并在本地或云端部署它们。 Streamlit 库的一个主要优势是它的易用性。开发人员可以使用 Python 代码创建可视化应用程序，并在几分钟内将它们部署到云端。此外，Streamlit 库还提供了一个强大的社区，开发人员可以在其中分享他们的代码和经验，并获得帮助和支持。 总的来说，Streamlit 是一个强大而易用的库，它为数据科学和机器学习开发人员提供了一个快速、简单的方法来创建可视化应用程序。
2024-05-14
音频驱动视频
以下是关于音频驱动视频的相关信息： INFP：字节二元交互的新型音频驱动头部动画生成技术 用户输入一段对话音频，可以自动驱动两个数字人头像自然对话，不需要手动区分对话。AI 可以动态地在说话和聆听状态之间交替，实现自然的口型同步和头部与面部表情动作。它适应多种画风图像，支持歌唱、采访、对话（可以实现多 Agent 实时对话）等场景环境。 地址：https://grisoon.github.io/INFP/ LTX Studio：Face Expression 控制角色表情 LTX Studio 的新功能 Face Expression 可轻松完全控制角色的面部表情。可以从预设情绪中快速选择，在几秒钟内调整角色的表情，也可以使用自定义控件微调眼睛、嘴巴或眉毛等特定特征，打造所需的确切情感。 【TecCreative】帮助手册中的相关内容 音频驱动多场景数字人：支持音频和场景数字人一键合成，快速生成数字人口播视频。操作指引：上传音频链接——选择数字人角色和场景——选择输出类型——点击开始生成。音频文件支持 MP3 和 WAV 格式，文件大小上限 5M。 谷歌 Generating audio for video 为了生成更高质量的音频，并增加引导模型生成特定声音的能力，在训练过程中添加了更多信息，包括人工智能生成的注释，其中包含声音的详细描述和口语对话誊本。通过对视频、音频和附加注释进行训练，技术可以学会将特定音频事件与各种视觉场景联系起来，同时对注释或文本中提供的信息做出响应。
2025-01-24
从评审导师的角度优化“人工智能驱动企业供应链效率影响研究——基于专精特新中小企业的实证数据”这个工商学术研究生学位论文题目
作为评审导师，以下是对这个论文题目的一些优化建议： “人工智能对专精特新中小企业供应链效率的驱动作用及影响研究——基于实证数据分析” 这样的表述更加清晰地突出了人工智能的驱动作用，并且明确了是基于实证数据进行的分析。您觉得如何？
2025-01-08
AI驱动的自动化任务在PC端
以下是为您介绍的两个与 AI 驱动的自动化任务在 PC 端相关的产品： 1. Design Buddy：这是一个 Figma 插件，作为协作伙伴发挥作用，能对 UI 设计提供深入反馈。它涵盖布局、颜色、排版、可访问性等方面的结构化评论，并为每个类别分配客观评分，有助于识别 UI 设计中常被忽视的缺陷，减少未来修订需求。 2. AI Employe：这是一个开源、由 GPT4 视觉驱动的工具，用于自动化浏览器环境中的复杂任务。用户可通过在浏览器中概述和演示任务来创建工作流程，它能自动执行类人智能任务，如理解电子邮件、收据和发票，并将数据从电子邮件传输到 CRM/ERP 系统，只记录浏览器更改，不捕获屏幕、麦克风或摄像头，还能从图表、复杂表格和基于图像的 OCR 提供独特见解。
2024-12-26
请分点介绍数据驱动建模的特点。有图片就更好了
很抱歉，目前没有关于数据驱动建模特点的图片及相关详细内容。但一般来说，数据驱动建模具有以下几个特点： 1. 基于大量数据：依赖丰富的数据来构建模型，数据量越大，模型可能越准确。 2. 自动发现模式：能够自动从数据中挖掘和发现潜在的模式和规律。 3. 适应性强：可以根据新的数据进行调整和优化，以适应不断变化的情况。 4. 客观性：结果主要由数据决定，减少了主观因素的影响。 5. 预测能力：能够对未知的数据进行预测和推断。
2024-09-10
你是用什么底层模型驱动？
目前常见的 AI 模型驱动情况如下： 谷歌的 Bard 由各种基础模型驱动，最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2，Claude 最显著的特点是有一个非常大的上下文窗口。 OpenAI 制作了 GPT3.5 和 GPT4，它们驱动了 ChatGPT 和微软的 Bing（在 Edge 浏览器上访问）。 ComfyUI Playground2.5 是一个根据文本提示生成图像的模型，它是一个使用两个固定的、预训练的文本编码器（OpenCLIPViT/G 和 CLIPViT/L）的潜在扩散模型，遵循与 Stable Diffusion XL 相同的架构（底层框架是 SDXL）。
2024-09-03
什么叫节点式LLM驱动的 AI
节点式LLM（Large Language Model，大型语言模型）驱动的AI通常指的是利用大型语言模型作为核心处理引擎的人工智能系统。在这种架构中，LLM作为主要的处理节点，负责理解和生成语言，同时与其他系统或模块交互，以执行特定的任务或提供服务。 以下是节点式LLM驱动AI的几个关键特点： 1. 中心化处理： LLM作为中心节点，处理大部分与语言相关的认知任务，如文本理解、内容生成、翻译等。 2. 模块化设计： 系统可能由多个模块组成，其中LLM是核心模块，其他模块可能负责数据输入、输出、用户界面等。 3. 并行处理能力： 节点式架构允许同时处理多个任务或请求，提高系统的效率和响应速度。 4. 上下文理解： LLM能够处理复杂的上下文信息，提供更为精准的语言理解和生成。 5. 多任务学习： 通过在不同的任务上训练，LLM可以扩展到多种应用场景，如医疗、法律、教育等。 6. 可扩展性： 节点式架构易于扩展，可以根据需求增加更多的处理节点或改进现有节点。 7. 集成与兼容性： 节点可以设计成与其他系统或服务兼容，方便集成到更大的工作流程中。 8. 智能决策支持： LLM可以作为智能决策支持系统的一部分，提供基于语言分析的洞察和建议。 9. 持续学习与优化： 节点式LLM可以持续从新的数据中学习，不断优化其性能。 10. 安全性与隐私保护： 在设计时需考虑数据的安全性和隐私保护，确保用户信息的安全。 节点式LLM驱动的AI在实际应用中可以大大提高工作效率，尤其是在需要处理大量文本和语言交互的场景中。然而，这种系统的设计和部署需要考虑多方面的因素，包括技术能力、用户体验、安全性和伦理问题。
2024-05-09
系统学习agent构建
以下是一些关于系统学习 Agent 构建的内容： 一些 Agent 构建平台： Coze：新一代一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot，集成丰富插件工具拓展 Bot 能力边界。 Microsoft 的 Copilot Studio：主要功能包括外挂数据、定义流程、调用 API 和操作，以及将 Copilot 部署到各种渠道。 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 MindOS 的 Agent 平台：允许用户定义 Agent 的个性、动机、知识，以及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，适用于客服、营销、销售等场景，提供多种成熟模板，功能强大且开箱即用。 钉钉 AI 超级助理：依托钉钉强大的场景和数据优势，提供环境感知和记忆功能，在处理高频工作场景表现出色。 搭建工作流驱动的 Agent 简单情况可分为 3 个步骤： 规划：制定任务的关键方法，总结任务目标与执行形式，将任务分解为可管理的子任务，确立逻辑顺序和依赖关系，设计每个子任务的执行方法。 实施：分步构建和测试 Agent 功能，在 Coze 上搭建工作流框架，设定每个节点的逻辑关系，详细配置子任务节点，并验证每个子任务的可用性。 完善：全面评估并优化 Agent 效果，整体试运行 Agent，识别功能和性能的卡点，通过反复测试和迭代，优化至达到预期水平。
2025-01-30
我想通过dify调整一个客服系统，但是总是不能很好的把知识库里的数据回复完整？
使用 Dify 构建知识库的具体步骤如下： 1. 准备数据： 收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式。 对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集： 在 Dify 中创建一个新的数据集，并将准备好的文档上传至该数据集。 为数据集编写良好的描述，描述清楚数据集包含的内容和特点。 3. 配置索引方式： Dify 提供了三种索引方式供选择：高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式。 根据实际需求选择合适的索引方式，如需要更高准确度可选高质量模式。 4. 集成至应用： 将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用。 在应用设置中，可以配置数据集的使用方式，如是否允许跨数据集搜索等。 5. 持续优化： 收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代。 定期更新知识库，增加新的内容以保持知识库的时效性。 总的来说，Dify 提供了一个可视化的知识库管理工具，使得构建和维护知识库变得相对简单。关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置，以及将知识库集成到应用中并持续优化。需要注意的是，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-29
零基础，如何系统性的学习和运用AI，请提供一个系统性的教程学习
对于零基础学习和运用 AI，以下是一个系统性的教程： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（如机器学习、深度学习、自然语言处理等）以及它们之间的联系。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。这些课程将引导您了解生成式 AI 等基础知识，特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）上的课程，按照自己的节奏学习，并有机会获得证书。 三、选择感兴趣的模块深入学习 AI 领域广泛（比如图像、音乐、视频等），您可以根据自己的兴趣选择特定的模块进行深入学习。同时，建议您一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、实践和尝试 理论学习之后，实践是巩固知识的关键。尝试使用各种产品做出您的作品。在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享，欢迎您实践后的分享。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人，了解它们的工作原理和交互方式。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、深入学习 Python 编程（如果希望继续精进） 至少熟悉以下内容： 1. Python 基础 基本语法：了解 Python 的基本语法规则，比如变量命名、缩进等。 数据类型：熟悉 Python 中的基本数据类型，如字符串（String）、整数（Integer）、浮点数（Float）、列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）等。 控制流：学习如何使用条件语句（if）、循环语句（for 和 while）来控制程序的执行流程。 2. 函数 定义和调用函数：学习如何定义自己的函数，以及如何调用现有的函数。 参数和返回值：理解函数如何接收参数和返回结果。 作用域和命名空间：了解局部变量和全局变量的概念，以及它们是如何在 Python 中工作的。 3. 模块和包 导入模块：学习如何导入 Python 标准库中的模块或者第三方库。 使用包：理解如何安装和使用 Python 包来扩展程序的功能。 4. 面向对象编程（OOP） 类和对象：了解面向对象编程的基本概念，包括类的定义和实例化。 属性和方法：学习如何为类定义属性和方法，以及如何通过对象来调用它们。 继承和多态：了解类之间的继承关系以及如何实现多态。 5. 异常处理 理解异常：了解什么是异常，以及它们在 Python 中是如何工作的。 异常处理：学习如何使用 try 和 except 语句来处理程序中可能发生的错误。 6. 文件操作 文件读写：学习如何打开文件、读取文件内容以及写入文件。 文件与路径操作：理解如何使用 Python 来处理文件路径，以及如何列举目录下的文件。
2025-01-29
如何系统学习AI
以下是系统学习 AI 的方法： 1. 编程语言基础：从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 2. 工具和平台体验：使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验其应用场景。探索面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 基础知识学习： 了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等）。 学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 实践项目参与：参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动，尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展，思考其对未来社会的影响，培养思考和判断能力。 对于新手学习 AI： 1. 了解基本概念： 阅读「」部分，熟悉术语和基础概念。 浏览入门文章，了解 AI 的历史、应用和发展趋势。 2. 开始学习之旅： 参考「」中的课程，推荐李宏毅老师的课程。 通过在线教育平台（如 Coursera、edX、Udacity）按自己节奏学习，争取获得证书。 3. 选择感兴趣模块深入：根据自身兴趣选择特定模块（如图像、音乐、视频等）深入学习，掌握提示词技巧。 4. 实践和尝试：实践巩固知识，尝试使用各种产品创作作品，并在知识库分享实践成果。 5. 体验 AI 产品：与 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等 AI 聊天机器人互动，了解工作原理和交互方式，获得实际应用体验。
2025-01-27
我想系统化学习ai该怎么做
如果您想系统化学习 AI，可以参考以下步骤： 1. 迈出第一步，看书听课进社区： 系统性学习，避免碎片化输入。一开始可以系统地看相关书籍、听优质课程，了解 AI 的底层原理和发展历程，打好基础。 例如，可以在 B 站寻找一些介绍 ChatGPT 原理的分享，但如果要系统学习，应选择质量更高的内容。 2. 加入 AI 社区： 例如“通往 AGI 之路”这样的开源知识库，参考新手指引，直接走进当前最流行的 AI 腹地。 3. 对于中学生来说： 从编程语言入手学习，如 Python、JavaScript 等，掌握编程语法、数据结构、算法等基础知识。 尝试使用 AI 工具和平台，如 ChatGPT、Midjourney 等，体验其应用场景，也可以探索面向中学生的教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 学习 AI 基础知识，包括基本概念、发展历程、主要技术（如机器学习、深度学习等），以及在各领域的应用案例。 参与 AI 相关的实践项目，如参加学校或社区组织的编程竞赛、创意设计大赛等，尝试用 AI 技术解决实际问题，培养动手能力。 关注 AI 发展的前沿动态，关注权威媒体和学者，思考其对未来社会的影响。 总之，要全面系统地学习 AI 知识和技能，可以从编程基础、工具体验、知识学习、实践项目等多个方面入手，为未来的发展做好准备。
2025-01-26
客服系统，需要写一段提示词给大模型，需求是，先跟用户表示歉意，产品问题请咨询我另外一个同事，点击同事名称即可咨询，每次回复的内容不能一样
以下是为您生成的客服系统相关的大模型提示词示例，每次回复内容不同： 1. 非常抱歉给您带来了不便，关于产品问题，您可以咨询我的同事，点击即可进行咨询。 2. 很抱歉让您遇到了困扰，产品方面的疑问请找我的同事咨询，点击就能联系到。 3. 实在不好意思呀，产品的问题您向我的同事咨询会更清楚，点击即可开启咨询。 4. 深感抱歉，对于产品的情况，建议您咨询我的同事，点击就能和他交流。 5. 抱歉给您造成了不好的体验，产品相关问题请咨询我的同事，点击就能获取帮助。
2025-01-26