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有没有一款AI可以管理个人电脑上存储的各类文件,并且根据这些文件形成个人知识库,方便用户进行搜索、总结、创新等工作?

回答

是的,市面上存在一些AI工具,它们可以帮助管理个人电脑上存储的各类文件,并将这些文件组织成个人知识库,以便于搜索、总结和创新。以下是一些具有这些功能的AI工具或软件:

  1. Evernote(印象笔记):

    • 一个流行的笔记应用,支持跨平台同步,可以存储文本、图片、网页和语音等多种形式的内容。
  2. Notion

    • 一个强大的工作区管理工具,支持笔记、数据库、看板、日历等,可以用来组织个人知识库。
  3. Obsidian

    • 一款基于Markdown的知识管理和笔记应用,支持链接思维和网络化知识结构。
  4. Zettlr

    • 一个面向研究人员和作家的笔记工具,支持引用管理和知识图谱。
  5. Devonthink

    • 一款专业的信息管理软件,支持文档索引、全文搜索和AI辅助的自动分类。
  6. OneNote(微软OneNote):

    • 微软提供的数字笔记本,支持笔记、绘图和文档整理。
  7. Trello

    • 一个看板式的项目管理工具,也可以用来管理个人知识库。
  8. Airtable

    • 一个灵活的数据库工具,结合了电子表格和数据库的功能,支持丰富的字段类型和自定义视图。
  9. Google Keep(谷歌便签):

    • 一个简单的笔记应用,支持文本、图片和语音笔记,可以快速记录想法。
  10. Bear

    • 一款美观的笔记应用,支持Markdown和标签系统,适合个人知识管理。
  11. RemNote

    • 一个专注于学习和记忆的笔记应用,支持双向链接和间隔重复学习。
  12. Nuclear

    • 一个知识管理和搜索工具,支持全文搜索、标签和自定义元数据。

这些工具通常具备强大的搜索功能、标签系统、引用管理、自动分类和AI辅助的整理功能,可以帮助用户高效地管理和利用个人知识库。选择合适的工具时,需要考虑个人的需求、使用习惯和偏好。随着AI技术的发展,这些工具的功能也在不断增强,为用户提供更加智能化的知识管理体验。

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其他人在问
我需要根据我提供的原素材和要求写作,原素材有可能是多个大型文件,推荐哪个或哪些AI工具?
以下是根据您的需求为您推荐的不同类型的 AI 工具: 对于需要修改医学课题的情况,您可以考虑: Scite.ai:是为研究人员等打造的创新平台,提供引用声明搜索等工具,简化学术工作。 Scholarcy:能从文档提取结构化数据,生成文章概要,包含多个分析板块。 ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可提供医学课题修改意见。 对于内容仿写,推荐以下中文工具: 秘塔写作猫:是 AI 写作伴侣,支持全文改写等功能。 笔灵 AI 写作:是智能写作助手,支持多种写作需求。 腾讯 Effidit 写作:由腾讯 AI Lab 开发的创作助手。 对于文字生成视频,以下产品可供选择: Pika:擅长动画制作,支持视频编辑。 SVD:可在 Stable Diffusion 图片基础上生成视频。 Runway:老牌工具,提供实时涂抹修改视频功能,但收费。 Kaiber:视频转视频 AI,能转换视频风格。 Sora:由 OpenAI 开发,可生成长达 1 分钟以上的视频。 更多相关工具和信息您可以通过以下链接查看: 更多医学课题修改工具相关:无 更多内容仿写工具相关:https://www.waytoagi.com/sites/category/2 更多文字生成视频工具相关: 请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-15
哪款AI能高效提取文章/文件的核心信息?
以下是一些能够高效提取文章或文件核心信息的 AI 工具: 1. 文献管理和搜索方面: Zotero:结合 AI 技术,可自动提取文献信息,助力管理和整理参考文献。 Semantic Scholar:由 AI 驱动的学术搜索引擎,能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作方面: Grammarly:通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议,提升语言质量。 Quillbot:基于 AI 的重写和摘要工具,可精简和优化内容。 3. 研究和数据分析方面: Google Colab:提供基于云的 Jupyter 笔记本环境,支持 AI 和机器学习研究,便于数据分析和可视化。 Knitro:用于数学建模和优化的软件,助力复杂数据分析和模型构建。 此外,在收集和整理资料方面,可利用以下工具和方法: 1. 收集资料: 如使用 Perplexity.AI 的强大搜索功能,还可启用 Pro 功能获取更专业深入的结果。也可使用微软的 Bing 搜索引擎等具备联网搜索功能的工具,快速搜集大量相关资料。 2. 整理资料: 可使用月之暗面开发的 Kimi 这个 AI 会话助手,分批次提供资料以克服其阅读能力限制,让其整理资讯内容。 需要注意的是,使用这些工具时,应结合自身写作风格和需求,选择最合适的辅助工具。同时,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-14
有没有可以直接讲word文件生产PPT,并使用AI讲课的流程
以下是使用 AI 将 word 文件生成 PPT 并进行讲课的流程: 首先,让 GPT4 生成 PPT 大纲。但生成符合要求的大纲可能比较耗时,比如可能会花费 2 小时左右。 然后,将大纲导入到 WPS 当中,启用 WPS AI 一键生成 PPT。 为了让 PPT 更具灵动性和观感,可让 chatPPT 为其添加一些动画。 最后,手动修改一些细节,比如字体、事实性错误等,整份 PPT 就基本完成了。 需要注意的是,在生成大纲的环节中,可能会因为题目理解困难而花费较多时间。例如,对于一些抽象的题目,可能需要借助 OCR 识别后抛给 GPT4 来帮助理解题意。对于不熟悉的电商企业属性等问题,GPT4 也能提供耐心的解答。
2024-11-13
有没有能够按照给定的文件出考试题的智能体或者网站或者AI
以下是一些能够按照给定文件出考试题的智能体、网站或 AI 相关的信息: 很多 AI 网站都可以创建“智能体”,您可以为其提供配置信息(提示词)、知识库、能力配置等,让它们为您工作,例如出试题。 像 Perplexity 这样的平台,具有付费、高质量的特点。 利用 Kimi.ai 也可以实现用 AI 出测验题,提升的办法如出 20 道,挑几道出来改改,或者让 AI 根据量规自动评分。 在使用这些工具时,想让 AI 做好,首先您得会做,比如把大模型当作大学生或“实习生”,需要您指明方向,拆解任务,教其一步一步操作,像导演一样编排具体流程,检查结果,修改流程,反复迭代。提示语的核心是逻辑,要将复杂任务拆分成科学合理的步骤,并且让前面每一步的结果都成为后面步骤的基础。 另外,对于 GPT 类的工具,您可以预先把咒语(prompts)写好,像编程一样把要求 AI 操作的步骤写得非常详细,以后每次拿过来直接就用。建议找个空闲日,将自己的日常工作列出来,寻找哪些工作部分可以被 AI 加速,哪些工作基本上是固定输入输出的,并尝试把这些工作场景写成“智能体”,不断迭代优化。
2024-11-11
国内可用的可通过上传的文件生产PPT的AI软件有哪些?
以下是一些国内可用的可通过上传文件生成 PPT 的 AI 软件: 1. Gamma:这是一个在线 PPT 制作网站,允许用户通过输入文本和想法提示快速生成幻灯片。它支持嵌入多媒体格式,如 GIF 和视频,以增强演示文稿的吸引力。网址:https://gamma.app/ 2. 美图 AI PPT:由知名图像编辑软件“美图秀秀”的开发团队推出。允许用户通过输入简单的文本描述来生成专业的 PPT 设计。可能包含丰富的模板库和设计元素,用户可根据需求选择不同风格和主题的模板,适用于多种场合。网址:https://www.xdesign.com/ppt/ 3. Mindshow:一款 AI 驱动的 PPT 辅助工具,可能提供一系列智能设计功能,如自动布局、图像选择和文本优化等,以帮助用户更高效地创建演示文稿。网址:https://www.mindshow.fun/ 4. 讯飞智文:由科大讯飞推出的 AI 辅助文档编辑工具,利用科大讯飞在语音识别和自然语言处理领域的技术优势,可能提供智能文本生成、语音输入、文档格式化等功能。网址:https://zhiwen.xfyun.cn/ 5. 爱设计 PPT:在国内 AI 辅助制作 PPT 的产品领域中表现出色,背后拥有强大的团队,成功把握住 AI 与 PPT 结合的市场机遇,并已确立市场领先地位。 另外,推荐您阅读两篇市场分析文章作为参考: 1. 《》 2. 《》 请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-09
政府文件文秘文案起草可用的AI
以下是为您整理的关于政府文件文秘文案起草可用的 AI 相关信息: 法规研究与解读方面:法规检索最好使用法律行业垂类的 AI 产品。通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成内容不满足需求的情况。Prompt 指令词示例:“根据最新修订的《数据安全法》,解析企业在处理个人信息时应遵循的主要原则,并给出具体操作建议。”预计效果是 AI 助手依据最新条款解析原则并提出操作指南或合规建议。其他例子如分析新出台的《网络安全法》对电子商务平台的影响等。Promopt 结构提示为“【需求或目的+根据具体法条或者根据某部法律+具体需要研究或则具体的研究细节内容】” 法律意见书撰写或非诉交易文件材料方面:Prompt 指令词示例:“针对我方当事人涉及的版权纠纷案,输入【已有的证据材料】+【相关法律条文】,撰写一份初步法律意见书,论证我方主张的合理性和胜诉的可能性。”预计效果是 AI 根据提供的案件背景等自动撰写初步法律意见书。 工作场景应用方面:在企业运营中,包括日常办公文档材料撰写整理、法律文书起草等;在教育领域,协助评估学生学习情况等;在游戏/媒体行业,有定制化游戏等应用;在零售/电商行业,包括舆情监测等;在金融/保险行业,涵盖个人金融理财顾问等。 此外,还有一份名为“A proinnovation approach to AI regulation”的相关内容,但主要涉及监管方面的一些问题,如透明度措施、基础模型和监管框架、AI 沙盒和测试平台等。
2024-11-08
如何学习AI
以下是关于新手学习 AI 的建议: 1. 了解 AI 基本概念: 阅读「」部分,熟悉 AI 的术语和基础概念,包括其主要分支(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。 浏览入门文章,了解 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 2. 开始 AI 学习之旅: 在「」中,找到为初学者设计的课程,特别推荐李宏毅老师的课程。 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。 3. 选择感兴趣的模块深入学习: AI 领域广泛,如图像、音乐、视频等,可根据兴趣选择特定模块深入学习。 掌握提示词的技巧,因其上手容易且有用。 4. 实践和尝试: 理论学习后,实践是巩固知识的关键,尝试使用各种产品做出作品。 在知识库提供了很多大家实践后的作品、文章分享,欢迎实践后的分享。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品如 ChatGPT、Kimi Chat、智谱、文心一言等聊天机器人进行互动,了解其工作原理和交互方式,获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验,并激发对 AI 潜力的认识。 对于中学生学习 AI,建议如下: 1. 从编程语言入手学习: 从 Python、JavaScript 等编程语言开始,学习编程语法、数据结构、算法等基础知识,为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台: 使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具,体验 AI 的应用场景。 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. 学习 AI 基础知识: 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. 参与 AI 相关的实践项目: 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 AI 发展的前沿动态: 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 AI 技术对未来社会的影响,培养对 AI 的思考和判断能力。 记住,学习 AI 是一个长期的过程,需要耐心和持续的努力。不要害怕犯错,每个挑战都是成长的机会。随着时间的推移,您将逐渐建立起自己的 AI 知识体系,并能够在这一领域取得成就。完整的学习路径建议参考「通往 AGI 之路」的布鲁姆分类法,设计自己的学习路径。
2024-11-17
有哪些ai可以直接制作Excel表格的
以下是一些可以直接制作 Excel 表格的 AI 工具: 1. Excel Labs:这是一个 Excel 插件,基于 OpenAI 技术,新增了生成式 AI 功能,允许用户在 Excel 中利用 AI 进行数据分析和决策支持。 2. Microsoft 365 Copilot:微软推出的 AI 工具,整合了多种办公软件,用户通过聊天形式告知需求,Copilot 可自动完成如数据分析、格式创建等任务。 3. Formula Bot:提供数据分析聊天机器人和公式生成器两大功能,用户可通过自然语言交互式地进行数据分析和生成 Excel 公式。 4. Numerous AI:支持 Excel 和 Google Sheets 的 AI 插件,除公式生成外,还能根据提示生成相关文本内容、执行情感分析、语言翻译等任务。 5. GPTExcel:在相关排行中有所体现。 6. SheetGod:在相关排行中有所体现。 7. 酷表 ChatExcel:在相关排行中有所体现。 8. GPT Workspace:在相关排行中有所体现。 9. OpenAI in Spreadsheet:在相关排行中有所体现。 10. Ajelix AI Excel Tools:在相关排行中有所体现。 随着技术的不断发展,未来可能会有更多 AI 功能被集成到 Excel 中,进一步提高工作效率和数据处理的智能化水平。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-11-17
哪个AI比较擅长医学相关领域?
以下是一些在医学相关领域表现出色的 AI: 1. AlphaFold:由 DeepMind 开发,在蛋白质结构预测方面表现出色,其预测准确度超过其他系统,为科学家和药物开发提供了巨大帮助。 2. ESMFold(Meta 的蛋白质结构预测 AI 模型):截至目前已经进行了 7 亿次预测。 3. 多伦多大学研究人员开发的新 AI 系统:利用类似 Stable Diffusion、Midjourney 的生成扩散技术创造出自然界中不存在的蛋白质。 4. 华盛顿大学 David Baker 教授团队开发的 RF Diffusion:基于 DALLE 的人工智能系统,用于根据科学家的需求生成合适的蛋白质结构。 5. 洛桑联邦理工学院科学家们开发的 PeSTo:基于神经网络的新工具,可以预测蛋白质如何与其他物质相互作用,速度快、且通用性强。 6. Surrey 大学开发的人工智能系统:用于识别个体细胞中的蛋白质模式,这一进展可用于理解肿瘤的差异并开发药物。 此外,ChatGPT、Google Bard 等技术在日常工作生活中很有用,也极大加速了医疗健康生物制药的研究,AI 已经在抗癌、抗衰老、早期疾病防治(如提前三年诊断胰腺癌、帮助早期诊断帕金森等)、寻找阿尔兹海默症的治疗方法等方面起着重要作用。例如: 1. 两名高中生与医疗技术公司 Insilico Medicine 及其人工智能平台 PandaOmics 合作,发现了与胶质母细胞瘤相关的三个新靶基因,这些基因对于有效对抗这种癌症至关重要。 2. 由 Integrated Biosciences 领导的一项最新研究通过使用人工智能筛查了超过 800,000 种化合物,专家们发现了三种高效的药物候选物,其药理学性质优于目前已知的抗衰老物质。 3. 亚利桑那大学与哈佛大学共同利用人工智能对健康神经元在疾病进展过程中的分子变化研究,以识别阿尔茨海默病的原因和潜在药物靶点。 相关文献参考: 1. https://www.sciencedaily.com/releases/2023/05/230504121014.htm 2. https://www.wevolver.com/article/pestoanewaitoolforpredictingproteininteractions 3. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0958166923000514 4. https://hms.harvard.edu/news/aipredictsfuturepancreaticcancer 5. https://finance.yahoo.com/news/teenagegeniusesaiuncovercancer163541619.html 6. https://www.earth.com/news/artificialintelligenceidentifiesnewantiagingcompounds/ 7. https://medicalxpress.com/news/202305scientistsaidrugalzheimer.html
2024-11-17
ai生成配图
以下是关于 AI 生成配图及相关内容的信息: 如果您想用 AI 把小说做成视频,大致的制作流程如下: 1. 小说内容分析:使用 AI 工具(如 ChatGPT)分析小说内容,提取关键场景、角色和情节。 2. 生成角色与场景描述:根据小说内容,使用工具(如 Stable Diffusion 或 Midjourney)生成角色和场景的视觉描述。 3. 图像生成:使用 AI 图像生成工具根据描述创建角色和场景的图像。 4. 视频脚本制作:将提取的关键点和生成的图像组合成视频脚本。 5. 音频制作:利用 AI 配音工具(如 Adobe Firefly)将小说文本转换为语音,添加背景音乐和音效。 6. 视频编辑与合成:使用视频编辑软件(如 Clipfly 或 VEED.IO)将图像、音频和文字合成为视频。 7. 后期处理:对生成的视频进行剪辑、添加特效和转场,以提高视频质量。 8. 审阅与调整:观看生成的视频,根据需要进行调整,比如重新编辑某些场景或调整音频。 9. 输出与分享:完成所有编辑后,输出最终视频,并在所需平台上分享。 请注意,具体的操作步骤和所需工具可能会根据项目的具体需求和个人偏好有所不同。此外,AI 工具的可用性和功能也可能会随时间而变化,建议直接访问上述提供的工具网址获取最新信息和使用指南。 另外,关于 Runway 生成 AI 动画,可以使用图片+文字描述功能,将 MJ 生成的图片增加对应的动态描述,输入 Runway,同时增加镜头变换的设置(具体教程看)。悦音 AI 配音具有旁白质感,如磁性浑厚、大片质感、娓娓道来。
2024-11-17
如何用AI提高学习效率
以下是关于如何用 AI 提高学习效率的方法: 一、学习外语 1. 语言学习应用 Duolingo:使用 AI 个性化学习体验,根据进度和错误调整练习内容,通过游戏化方式提供词汇、语法、听力和口语练习。下载应用,选择语言,按课程指引学习。 Babbel:结合 AI 技术提供个性化课程和练习,重点是实际交流所需技能。注册账户,选择课程,按学习计划学习。 Rosetta Stone:使用动态沉浸法,通过 AI 分析进度,提供适合练习和反馈。注册并选择语言,使用多种练习模式学习。 2. AI 对话助手 ChatGPT:可模拟对话练习,提高语言交流能力。在聊天界面选择目标语言,与 AI 对话,询问语法、词汇等问题,模拟交流场景。 Google Assistant:支持多种语言,用于日常对话练习和词汇学习。设置目标语言,通过语音或文本输入互动。 二、英语学习 1. 智能辅助工具:利用 Grammarly 进行写作和语法纠错,改进表达和写作能力。 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,获取实时反馈和建议。 3. 自适应学习平台:使用 Duolingo 利用 AI 量身定制学习计划,提供个性化内容和练习。 4. 智能导师和对话机器人:利用 ChatGPT 进行会话练习和对话模拟,提高交流能力和语感。 三、数学学习 1. 自适应学习系统:使用 Khan Academy 结合 AI 提供个性化学习路径和练习题,精准推荐。 2. 智能题库和作业辅助:利用 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 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 进行数学建模和问题求解。 四、未来教育中 AI 的应用 1. 个性化学习平台:如 Knewton 平台,利用数据分析构建个性化学习路径,预测学习难点并提供解决方案,提升学习效率。 2. 自动评估:如 Pearson 的 Intelligent Essay Assessor,通过自然语言处理技术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。 3. 智能辅助教学工具:如 Google 的 AutoML 用于创建定制学习内容,提高学习动机和知识掌握程度。 4. 虚拟现实和增强现实: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获取 AI 反馈。
2024-11-17
我想要一个可以指导我爬虫的AI
以下是为您提供的关于爬虫的指导: 如果您不会代码但想要完成一个爬虫应用,可以参考以下步骤: 1. 已知文章地址:https://mp.weixin.qq.com/s/KUnXlDlgRs_6D5RFpQbnQ 。 2. 已知 ChatGPT 很会写程序,并且使用 Colab 。 3. 得出结论:让 ChatGPT 帮我们写抓取该文章正文内容的程序,然后在 Colab 里运行。 在许多情况下,对于爬虫任务,我们需要明确以下几点: 1. 当有简单需求时,给 AI 下达明确命令来完成一次性任务,例如制作一个简单的 Chrome 插件、编写脚本或创建 Python 爬虫。 2. 当 AI 满足简单需求并获得正反馈后,期待会提高,但需要了解 AI 编程的边界和限制。 3. 对于大多数需求,应优先寻找现成的软件解决方案,遵循以下顺序: 优先找线上工具,例如制作白底图等功能,如果线上有现成的工具那最好。 其次找插件,基于现有系统找合适的插件。 最后是本地应用,当线上工具和插件都不满足需求时,再考虑本地应用。 4. 对于 API 功能: 先找现成的开源工具,GitHub 上很多。 然后考虑付费服务。 5. 如果都找不到现成的方案,才考虑自己编程。毕竟,人生苦短,要以终为始,抛开技术障碍,聚焦于目标。
2024-11-17
如何在个人电脑中部署本地RAG
在个人电脑中部署本地 RAG 可以按照以下步骤进行: 1. 加载所需的库和模块: 确保 ollama 服务已开启并下载好模型,ollama 用于在 python 程序中跑大模型。 feedparse 用于解析 RSS 订阅源。 2. 从订阅源获取内容: 函数用于从指定的 RSS 订阅 url 提取内容,如需接收多个 url 可稍作改动。 通过专门的文本拆分器将长文本拆分成较小的块,并附带相关元数据,如标题、发布日期和链接。最终,这些文档被合并成一个列表并返回,用于进一步的数据处理或信息提取任务。 3. 为文档内容生成向量: 使用文本向量模型 bgem3,从 hf 下载好模型后放置在指定路径,如 /path/to/bgem3,通过函数利用 FAISS 创建一个高效的向量存储。 4. 创建 Python 虚拟环境: 创建 python 虚拟环境,并安装相关库,版本如下: ollama:0.1.8 langchain:0.1.14 faisscpu:1.8.0(有 gpu 则安装 gpu 版本) gradio:4.25.0 feedparser:6.0.11 sentencetransformers:2.6.1 lxml:5.2.1 5. 导入依赖库。 6. 基于用户的问题,从向量数据库中检索相关段落,并根据设定的阈值进行过滤,最后让模型参考上下文信息回答用户的问题,从而实现 RAG。 7. 创建网页 UI:通过 gradio 创建网页 UI,并进行评测。 8. 问答测试:对于同样的问题和上下文,基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。 总结: 1. 本文展示了如何使用 Langchain 和 Ollama 技术栈在本地部署一个资讯问答机器人,同时结合 RSSHub 来处理和提供资讯。 2. 上下文数据质量和大模型的性能决定了 RAG 系统性能的上限。 3. RAG 通过结合检索技术和生成模型来提升答案的质量和相关性,可以缓解大模型幻觉、信息滞后的问题,但并不意味着可以消除。
2024-10-13
如何创建个人专属知识库
以下是创建个人专属知识库的相关内容: 私人知识库中的内容通常包括从互联网收集的优质信息以及个人日常的思考和分享。 基于私人知识库打造个人专属的 ChatGPT 常见有两种技术方案: 训练专有大模型:可以使用个人知识库训练专有大模型,但此方案并非当下主流,存在高成本、更新难度大等缺陷。 利用 RAG(检索增强生成)技术:先将文本拆分成若干小文本块并转换为 embeddings 向量,保存在向量储存库中。当用户提出问题时,将问题转换为向量与储存库中的向量比对,提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 搭建基于 GPT API 的定制化知识库时,由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量,向量之间的距离衡量关联性,小距离表示高关联度。
2024-11-16
如何创建coze知识库
以下是创建 Coze 知识库的步骤: 1. 来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。 知识库是共享资源,多个 Bot 可以引用同一个知识库。 选择知识库的格式并填写相关信息。目前(2024.06.08)Coze 支持三种格式:文档、表格(CSV、Excel 等)、图片(上传图片并填写图片文字说明)。格式不重要,重要的是要了解影响 RAG 输出质量的因素。 例如选择本地文档(问答对可选择表格),还可选择自定义的文档切割,数据处理完成后,一个问答对会被切割成一个文档片。 2. 在线知识库: 点击创建知识库,创建一个如画小二课程的 FAQ 知识库。 选择飞书在线文档,每个问题和答案以分割。 选择飞书文档、自定义,输入,可点击编辑修改和删除,然后添加 Bot,并在调试区测试效果。 3. 本地文档: 本地 word 文件要注意拆分内容以提高训练数据准确度,例如对于画小二课程,要先将大章节名称内容放入,再按固定方式细化章节内详细内容。 然后选择创建知识库自定义清洗数据。 4. 发布应用:点击发布,确保在 Bot 商店中能够搜到。 关于使用知识库,您可以查看教程: 。
2024-11-15
你的知识库来源于哪里
我的知识库来源较为广泛,包括以下方面: 符号人工智能的早期成就之一——专家系统,其基于从人类专家提取的知识库,并包含推理引擎进行推理。专家系统包含问题记忆、知识库、推理引擎等部分。 “通往 AGI 之路「WaytoAGI」,这是一个由开发者、学者和有志人士等参与的学习社区和开源的 AI 知识库。 扣子的知识库,功能强大,可上传和存储外部知识内容,并提供多种查找知识的方法,能解决大模型的某些问题,使其回复更准确。
2024-11-13
什么是知识库,以及他的运作原理是什么,请用小白也能理解的语言进行说明
知识库可以用比较通俗的方式来理解: 想象一个大语言模型就像一个非常聪明、读过无数书的人,但对于一些特定的工作场景中的细节,比如见到老板娘过来吃饭要打三折,张梦飞过去吃饭要打骨折,它可能并不清楚。这时候,知识库就像是给这个聪明的人发的一本工作手册。 从更专业的角度来说,知识库的运作原理通常包括以下几个步骤: 1. 文档加载:从各种不同的来源,比如 PDF、SQL 数据、代码等加载相关的文档。 2. 文本分割:把加载的文档分割成指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储:这包括两个环节,一是将分割好的文档块进行嵌入,转换成向量的形式;二是将这些向量数据存储到向量数据库中。 4. 检索:当需要使用数据时,通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 5. 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给大语言模型,大语言模型会根据问题和检索出来的提示一起生成更合理的答案。 以车型数据为例,每个知识库的分段中保存了一种车型的基础数据。当用户问宝马 X3 的售价是多少时,就能匹配到对应车型的分段,然后从其中获取到售价信息。 海外官方文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html 国内官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge
2024-11-13
我没有知识库,如何让AI就某一问题穷尽搜索
要让 AI 就某一问题进行穷尽搜索,一般会涉及以下步骤: 1. 文档向量化:知识库中的文档需要被转换成向量形式,以便在数值级别上与问题向量进行比较。使用知识库工具上传文档时,会完成文档的向量化,这依靠 Embedding Model 实现。 2. 知识库检索: 相似性计算:使用相似性度量方法(如余弦相似性)计算问题向量和各个文档向量之间的相似度,以找出与问题内容最接近的文档。 排序与选择:根据相似性得分对所有文档进行排序,通常会选择得分最高的几个文档,认为这些文档与问题最相关。 信息抽取:从选定的高相关性文档中抽取具体的信息片段或答案,可能涉及进一步的文本处理技术,如命名实体识别、关键短语提取等。 3. 信息整合阶段:将检索到的全部信息连同用户问题和系统预设整合成一个全新的上下文环境,为生成回答提供基础。 此外,像生物进化中通过自然选择的方式,从特定规则开始逐步改变(可能随机),在每一步保留最有效的规则并丢弃其他,这种方法不是我们通常定义的“人工智能”(更像是“遗传算法”),但在高维规则空间中往往比低维规则空间效果更好,因为维度越多,陷入局部最小值的可能性越小。 同时,给 AI 配备随时更新的“活字典”即知识库是一个好方法。知识库就像 AI 随时可查阅的百科全书,当 AI 遇到不确定问题时,可从知识库中检索相关信息给出更准确回答。比如建立包含最新新闻、科技发展、法律法规等内容的知识库,或者利用整个互联网的实时数据作为知识库,通过搜索引擎获取最新信息。
2024-11-13
你的知识库是怎么部署的
部署个人知识库需要考虑硬件配置和相关技术原理。 硬件方面: 生成文字大模型,最低配置为 8G RAM + 4G VRAM,建议配置为 16G RAM + 8G VRAM,理想配置为 32G RAM + 24G VRAM(如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型)。 生成图片大模型(比如跑 SD),最低配置为 16G RAM + 4G VRAM,建议配置为 32G RAM + 12G VRAM。 生成音频大模型,最低配置为 8G VRAM,建议配置为 24G VRAM。 技术原理方面: 利用大模型的能力搭建知识库本身就是一个 RAG 技术的应用。在这个过程中,首先检索外部数据,然后在生成步骤中将这些数据传递给 LLM。 RAG 应用包括文档加载、文本分割、存储、检索和输出这 5 个过程。 文档加载:从多种不同来源加载文档,LangChain 提供了 100 多种不同的文档加载器。 文本分割:把 Documents 切分为指定大小的块。 存储:涉及将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式,并将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 检索:通过某种检索算法找到与输入问题相似的嵌入片。 输出:把问题以及检索出来的嵌入片一起提交给 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示一起来生成更加合理的答案。 此外,搭建基于 GPT API 的定制化知识库,涉及给 GPT 输入(投喂)定制化的知识。GPT3.5 一次交互(输入和输出)只支持最高 4096 个 Token。为了处理大量领域知识,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量(列表),两个向量之间的距离衡量它们的关联性,小距离表示高关联度。
2024-11-11