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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?

Answer

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。

Content generated by AI large model, please carefully verify (powered by aily)
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帮我找一些具有文件上传功能的AI智能体或应用的搭建教程
以下是一些具有文件上传功能的 AI 智能体或应用的搭建教程: 使用 Coze 搭建: 方法一:直接使用 Coze 的 API 对接前端 UI 框架,将工作流逻辑集中在工程模板端,实现前后端分离的处理方式。 方法二:直接调用大模型 API,并通过前端代码实现提示词处理和逻辑控制,将交互流程完全放入前端代码中。 实现文件上传:通过 Coze 的,用户可将本地文件上传至 Coze 的云存储。在消息或对话中,文件上传成功后可通过指定 file_id 来直接引用该文件。 Coze 的 API 与工作流执行:关于 API 的使用及工作流执行流程可以参考。 设计界面:搭建 Demo 最简单的方式是首先绘制草图,然后借助多模态 AI 工具(如 GPT/Claude)生成初步的前端结构代码。前端开发语言包括 HTML 用于构建网页基础框架,定义整体页面结构;CSS 负责网页布局样式美化;JavaScript 实现交互逻辑,如信息处理、网络请求及动态交互功能。 Stuart 教学 coze 应用中的“上传图片”: 传递上传图片地址:首先,把工作流的入参设置为 File>Image。然后,注意代码内容,其中 ImageUpload1 部分是可以替换成实际的文件上传组件的组件名称的,一个引号,一个大括号都不能错。 获得图片 URL:接下来就比较简单了,工作流中可以直接用这个 image 变量,也可以用 string 模式输出,它会在工作流中变成图片的 URL。 无企业资质也能 coze 变现: 以 API 形式链接 Zion 和 Coze:同理也可以为 dify、kimi 等给任何大模型&Agent 制作收费前端。参考教程: 自定义配置:变现模版 UI 交互、API、数据库等拓展功能,支持在 Zion 内自由修改,可参考文档配置。相关链接:支付: 微信小程序变现模版正在开发中,不久将会上线。目前实现小程序端可以通过 API 形式搭建。 Zion 支持小程序,Web,AI 行为流全栈搭建,APP 端全栈搭建 2025 上线。
2025-02-16
帮我查找关于文件上传的智能体搭建教程 、
以下是关于文件上传的智能体搭建教程: 1. 上传文档至知识库: 点击【上传知识】按钮,进入知识上传和配置页面。 上传文档文件或 URL 导入。 上传文档类知识:支持上传 pdf(建议)、doc/docx、ppt/pptx、xlsx、csv、txt、md 等类型的文档,当前文档默认上传大小不超过 50M。对于本地化部署的知识库,可通过配置文件调整此限制。 可以添加 URL 类知识:支持添加多个 url 链接,添加后将会至网页中抓取静态内容,当前暂不支持下钻抓取其他网页的内容;手动点击更新后将会从网页上重新爬取内容(仅包含静态网页内容,不可下钻爬取内容)。若企业自有网站会做知识的动态更新,可以手动快速同步到清流平台上。 配置知识的切片方式:切片类型选择当前系统会根据解析的知识类型自动选择,若想了解更多信息,可至【进阶功能】【文档切片调优】处查看。设置支持配置图片处理方式和自定义切片方式,了解更多信息,可至【进阶功能】【文档切片调优】、【图片解析】处查看。 知识预览:根据选择的知识类型,展示预览内容方便查看切片效果。 2. 知识处理学习:配置完成后知识将进入数据处理中状态,主要对知识进行解析、切片和向量化处理,此时耐心等待数据处理完成即可。
2025-02-16
能直接导入md文件的ai
以下是为您整理的相关内容: 关于导入 md 文件的 AI 工具 Process ON: 输入大纲和要点: 导入大纲和要点: 手动复制,相对比较耗时间。 导入方式: 1. 复制最终大纲的内容,到本地的 txt 文件后,将后缀改为.md。如果看不见后缀,可以自行搜索开启后缀。 2. 打开 Xmind 软件,将 md 文件导入 Xmind 文件中。 3. Process ON 导入 Xmind 文件。以导入方式新建思维导图,选择准备好的 Xmind 文件,导入成功。 输入主题自动生成大纲和要求:新增思维导图,输入主题,点击 AI 帮我创作,生成结束。 选择模版并生成 PPT:点击下载,选择导入格式为 PPT 文件,选择模版,再点击下载。如果喜欢用 Process ON 的小伙伴,没有会员,可以某宝买个一天会员。 Agentic AI 相关: 在使用 Windsurf 时,如果要进行相关操作,为了安全考虑,不允许 AI 直接更改.windsurfrules 文件。需要把相关内容拆成两个部分,一个比如叫 scratchpad.md,在.windsurfrules 文件里提及:当每次进行思考前,要先看一眼 Scratchpad,并在里面更新计划。这种间接方式虽效果可能不如直接放在..cursorrules 里好,但试下来也是可以工作的。 用 Claude 进行各种设计: 自从 Claude 3.5 sonnet 更新到新版后,增强了视觉理解与编程质量,词生卡效果已完美进化到下一个 Level。 用 Claude 画公众号封面:效果示例,如果第 1 版效果一般,可以多尝试通用改进提示词或直接提出针对性意见,如主题色改为浅色调、增加文字投影效果。 用 Claude 画海报:如果需要调整海报内容,可给出具体提示,如白色底,浅绿色主题,轻微投影。 用 Claude 绘制可视化概念图,用于 PPT 等插图场景:有浅色版和深色版示例。 用 Claude 绘制微信 UI:发挥脑洞,只要是网页、软件界面设计能做出的图片效果,只要没有专业要求,大部分都能靠 Claude AI 来实现。 尝试途径: 1. :一个优秀的 AI 助手工具,付费后可使用 Claude 3.5 sonnet、ChatGPT4O 等顶级大模型(也是目前最常用的 AI 对话助手;🔗是邀请链接,如介意可自行搜索 Monica) 2. :claude 官方原版,注册后可每日限额免费体验(但存在较高的封号风险) 也可以通过 Cursor、Windsurf 等 AI 编程产品,调用 Claude AI API,但不支持 Artifacts 这种即时预览的使用方式,需要单独保存代码文件后查看。不过好处是,可以用 MD、CSV 等格式的文件,存储提示词、更新记录和 AI 交互数据。
2025-02-13
音频文件转为MP3格式的AI有哪些?是否需要付费?
目前市面上将音频文件转为 MP3 格式的 AI 工具较多,常见的有格式工厂、迅捷音频转换器等。这些工具部分提供免费服务,但也有一些功能或高级版本需要付费。具体的付费情况会因工具的不同而有所差异。
2025-02-13
我做餐饮服务相关的投标文件,能用到哪些ai工具或平台能让我提高工作效率
以下是一些在制作餐饮服务投标文件时可能提高工作效率的 AI 工具和平台: 1. AutogenAI:伦敦初创公司开发的基于生成型人工智能的工具,声称可以帮助企业撰写更强的提案,提高中标率。能将撰写强大提案的过程加快 800%,同时降低 10%的采购成本。 2. Synthesia:允许用户创建由 AI 生成的高质量视频,包括数字人视频。可用于制作营销视频、产品演示等。 3. 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。 4. 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。 5. 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。 6. 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。 您还可以查看 WaytoAGI 网站(https://www.waytoagi.com/sites?tag=8)获取更多相关信息。但请注意,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-12
为DEESKEEP搭建一个本地知识库,使用WORD和PDF文件的频率比较高,中文界面。
很抱歉,目前没有关于为 DEESKEEP 搭建本地知识库且使用 WORD 和 PDF 文件频率较高、中文界面的相关内容。但一般来说,您可以考虑以下步骤: 1. 确定知识库的结构和分类,以便有效地组织和存储文件。 2. 选择适合的工具或软件来管理本地知识库,确保其支持中文界面和对 WORD、PDF 文件的良好处理。 3. 对 WORD 和 PDF 文件进行整理和标记,以便于快速检索和查找。 4. 建立索引和目录,提高文件的访问效率。 您还可以通过在网上搜索相关的技术教程和案例,获取更详细和具体的指导。
2025-02-10
c端的用户如何应对AI幻觉
对于 C 端用户应对 AI 幻觉,可以参考以下方法: 1. 在商业化问答场景中,落地时需直面幻觉问题。非技术从业者可从配置入手,如问答机器人界面左侧的 AI 模型、提示词、知识库等。 2. 对于 Claude ,可以尝试以下故障排除方法: 允许 Claude 在不知道答案时说“我不知道”。 告诉 Claude 只有在非常确信回答正确时才回答问题。 让 Claude 在回答问题之前“逐步思考 think step by step”。 给 Claude 留出思考的空间,例如让其在<thinking></thinking>标签内思考,然后从最终输出中删除该部分。 让 Claude 在长篇文档中找到相关引文,然后使用这些引用来回答。 3. 对于提示词污染与不良用户行为,Claude 本身具有一定抵抗力,为实现最大程度保护,可以进行无害性筛选,例如运行“无害性筛选”查询评估用户输入内容是否恰当,若检测到有害提示则拦截查询响应。 4. 在实际应用中,如面对央企等对幻觉零容忍的大客户,可引入 LLM 之外的东西如传统搜索或 hard code 的一些东西去强行控制,但希望流程能在场内完成,同时与客户建立共生的数据。
2025-02-16
AI提示词怎么写
写 AI 提示词(prompt)是一个关键步骤,决定了 AI 模型如何理解并生成文本。以下是一些编写提示词的要点和方法: 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,在提示词中提供足够信息。 3. 使用清晰语言:尽量用简单、清晰的语言描述,避免模糊或歧义词汇。 4. 给出具体要求:如有特定格式或风格要求,在提示词中明确指出。 5. 使用示例:若有特定期望结果,提供示例帮助 AI 模型理解需求。 6. 保持简洁:提示词简洁明了,过多信息可能导致模型困惑。 7. 使用关键词和标签:有助于模型更好理解任务主题和类型。 8. 测试和调整:生成文本后仔细检查结果,根据需要调整提示词,可能需多次迭代达到满意结果。 不同的 AI 工具在提示词的输入和处理上可能存在差异。例如,星流一站式 AI 设计工具中: 输入语言方面,通用大模型与部分基础模型使用自然语言,部分基础模型使用单个词组,且支持中英文输入。 写好提示词方面: 内容准确,包含人物主体、风格、场景特点、环境光照、画面构图、画质等。 可调整负面提示词,帮助 AI 理解不想生成的内容。 利用“加权重”功能让 AI 明白重点内容,还能对已有提示词权重进行编辑。 有辅助功能,如翻译、删除所有提示词、会员加速等。 对于小白用户,还可以点击提示词上方官方预设词组进行生图。希望这些内容能帮助您更好地编写提示词。
2025-02-16
你能回答关于AI以外的事情吗?有关于AI的方面你又知道多少。
以下是关于 AI 的相关知识: 1. 基础方面: 背景知识:包括人工智能、机器学习、深度学习的定义及其之间的关系。 历史发展:简要回顾 AI 的发展历程和重要里程碑。 数学基础: 统计学基础:熟悉均值、中位数、方差等统计概念。 线性代数:了解向量、矩阵等线性代数基本概念。 概率论:基础的概率论知识,如条件概率、贝叶斯定理。 2. 算法和模型: 监督学习:了解常用算法,如线性回归、决策树、支持向量机(SVM)。 无监督学习:熟悉聚类、降维等算法。 强化学习:简介强化学习的基本概念。 3. 评估和调优: 性能评估:了解如何评估模型性能,包括交叉验证、精确度、召回率等。 模型调优:学习如何使用网格搜索等技术优化模型参数。 4. 神经网络基础: 网络结构:理解神经网络的基本结构,包括前馈网络、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)。 激活函数:了解常用的激活函数,如 ReLU、Sigmoid、Tanh。 关于 WaytoAGI 网站,它提供以下功能: 1. 和 AI 知识库对话:您可以在这里问任何关于 AI 的问题。 2. AI 网站:集合了精选的 AI 网站,按需求找到适合您的工具。 3. AI 提示词:集合了精选的提示词,可以复制到 AI 对话网站来使用。 4. 知识库精选:将每天知识库的精华内容呈现给大家。 请注意,我只能为您提供与 AI 相关的知识和指导,对于其他非 AI 领域的内容,我的知识库中没有相关信息。
2025-02-16
我想学习可灵ai的提示词
以下是一些关于可灵 AI 提示词的相关资源和信息: 提示词模板相关网站: 生成新年场景的提示词示例: 戴着醒狮帽,双手抱拳,红色背景,新年喜庆。背景中有金粉,碎花,3d 爆竹显得热闹而喜庆 拿着"福"字,新年气氛,红色背景,新年喜庆。背景中有金粉,碎花,3d 爆竹显得热闹而喜庆 关于律师如何写好提示词用好 AI 的观点: 不能期待设计一个完美的提示词,然后 AI 百分百给到一个完美的符合要求的答案,中间不能有谬误,否则就是一个需要修复的“BUG”。 要给到 AI 的提示词实际上是一个关于此项问题的相对完善的“谈话方案”,真正的成果需要在对话中产生,并且在对话中限缩自己思维中的模糊地带。
2025-02-16
非计算机专业出身,怎样快速入门ai
对于非计算机专业出身想要快速入门 AI 的人,以下是一些建议: 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,您能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,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。 掌握提示词的技巧,它上手容易且很有用。 4. 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。 5. 体验 AI 产品: 与现有的 AI 产品进行互动,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。 此外,对于不会代码的您,20 分钟上手 Python + AI 的方法如下: 在深入学习 AI 时,许多朋友发现需要编程,变得头大。同时,各类教程都默认您会打命令行,导致入门十分困难。鉴于此,就有了这份简明入门,旨在让大家更快掌握 Python 和 AI 的相互调用,并使您在接下来的 20 分钟内,循序渐进的完成以下任务: 1. 完成一个简单程序。 2. 完成一个爬虫应用,抓取公众号文章。 3. 完成一个 AI 应用,为公众号文章生成概述。 一些背景: 1. 关于 Python: Python 就像哆拉 A 梦,它拥有一个百宝袋,装满了各种道具,被称为标准库。当遇到问题时,都可以拿出来直接使用。 如果百宝袋里的道具不够用,还可以打电话给未来百货,去订购新道具。在这里:打电话对应 pip 一类的工具,可以用来订购任何的道具;未来百货对应 GitHub 一类的分享代码的平台,里面啥都有。 Python 被全世界广泛使用,尤其是在 AI 领域,所以遍地是大哥。 2. 关于 OpenAI API: OpenAI 通过两种方式提供服务:其一,通过 ChatGPT,提供开箱即用的服务,直接对话即可,简单直观;其二,通过 OpenAI API,提供更加灵活的服务,通过代码调用,来完成更多自动化任务,比如全自动将本地的 1 万本小说,从中文翻译成英文。 欢迎来到“AI 企业落地应用”专栏,在这里,我们将分享 AI 技术在真实商业场景中落地应用的有趣案例故事和实战经验教训。做为铺垫和开始,这是一篇能带你快速搞懂本轮 AI 大模型革命相关核心知识信息的文章,我们将从历史到今天,从原理到应用,从产业到趋势,用尽可能通俗易懂但又不失专业严谨的方式,带你快速走入 AI 的世界,跟上 AI 大势。阅读提示:为了方便没有计算机学习背景但又热衷学习 AI 应用的伙伴更好的阅读,下面的内容可能会使用打比方、作类比的方式来让那些晦涩枯燥的知识变得更为有趣和更容易入心入脑,帮助于您在学习应用 AI 的路上走得更加顺畅和稳健,但这也势必会一定程度带来专业性上的不严谨,我们将会显性的做出标注提示,方便您识别,您可以关注文末的论文推荐导引,去了解真实的技术细节。此外,文章中可能还会涉及一些相对专业和可能超纲的知识内容,我们也将会显性的做出标注提示,告诉您这部分内容即使不懂,也完全没关系,可以放心跳过,不必焦虑。
2025-02-16
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
给我flux的提示词结构的知识库我以他作为知识库
以下是关于 Flux 提示词结构的相关知识: 大语言模型就像一个学过无数知识、拥有无穷智慧的人,但在工作场景中,需要通过提示词来设定其角色和专注的技能,使其成为满足需求的“员工”。知识库则相当于给“员工”发放的工作手册,提供特定的信息。 提示词可以设定 Bot 的身份及其目标和技能,例如产品问答助手、新闻播报员、翻译助理等,决定 Bot 与用户的互动方式。详情可参考。 学习提示词可以分为五个维度,从高到低依次是思维框架、方法论、语句、工具和场景。但舒适的学习顺序应反过来,先从场景切入,直接了解在不同场景下提示词的使用及效果对比;然后使用提示词工具,如 Meta Prompt、Al 角色定制等;接着学习有效的提示语句,包括经典论文中的相关语句;再学习有效的方法论,将有效语句及其背后的原理整合成稳定可控的方法;最后掌握思维框架。 此外,还可以通过插件、工作流、记忆库等功能定制 AI Bot。插件可通过 API 连接集成各种平台和服务扩展 Bot 能力,详情参考。
2025-02-16
知识库RAG方案
RAG(检索增强生成)是一种在 AI 领域中用于处理知识库的方案。 大模型的训练数据有截止日期,当需要依靠不包含在大模型训练集中的数据时,RAG 是主要方法之一。 RAG 的应用可以抽象为以下 5 个过程: 1. 文档加载:从多种不同来源加载文档,如 PDF 等非结构化数据、SQL 等结构化数据以及代码等。 2. 文本分割:把文档切分为指定大小的块,称为“文档块”或“文档片”。 3. 存储:包括将切分好的文档块进行嵌入转换成向量形式,并将向量数据存储到向量数据库。 4. 检索:通过某种检索算法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 LLM,LLM 会通过问题和检索出来的提示生成更合理的答案。 基于 Coze 的知识库问答是典型的 RAG 方案,其重要一环是文档切片。但 RAG 方案存在一些缺点,如跨分片总结和推理能力弱、文档有序性被打破、表格解析失败等。 相关的海外官方文档:https://www.coze.com/docs/zh_cn/knowledge.html ,国内官方文档:https://www.coze.cn/docs/guides/use_knowledge 。 在实际操作中,如使用外贸大师产品的帮助文档创建知识库时,要注意文档的分片策略会严重影响查询结果。
2025-02-16
你的知识库架构是怎样的,普通人如何迅速找到目标靶向,比如我想学ai绘画
以下是关于您想学习 AI 绘画的相关内容: 1. 知识库提到明天银海老师将详细讲解 AI agent,同时表示知识库内容丰富,您可挑选感兴趣的部分学习,比如较轻松的 AI 绘画等。 2. 强调 AI 绘画是视觉基础,还介绍了针对 AI 绘画学社做的关键词词库精选活动。 3. 讲述了 AI 绘画中的 stable diffusion 扩散模型的运作方式,是通过加噪和去噪,随机生成种子来形成最终图像,还提到生成式 AI 做高清放大可增加细节的原理。 您可以根据以上信息,逐步深入了解 AI 绘画的相关知识。
2025-02-15
知识库里面哪里有讲解AI在各行业应用现状的材料
以下是知识库中关于 AI 在各行业应用现状的相关材料: 在音乐创作方面,通过输入更高级的词汇与 AI 音乐对话能产生更好效果,有 AI 音乐的版块、挑战、分享会和教程,可通过王贝加入 AI 音乐社区。 在数字人语音合成方面,介绍了声音克隆技术,提到了微软、阿里等的相关成果,常用的是 JPT service。 在 config UI 的应用方面,能降低成本、提高效率,在图书出版、引流等方面有应用,岗位稀缺,社区有相关共学课程。 在零售电商行业,有《2024 生成式 AI 赋能零售电商行业解决方案白皮书》。 在招聘领域,牛客的《AI 面试实践手册(2024)》深入探讨了 AI 面试的应用现状、价值和未来发展,指出其在多个行业尤其在管培生、产品、IT 基础岗位和蓝领岗位中广泛应用。 在 PC 行业,腾讯广告 TMI 与 GfK 联合发布了《AI PC 行业趋势与潜力消费者洞察白皮书(2024 版)》。 在医疗领域,蛋壳研究院发布了《医疗人工智能走到新的十字路口》。 在新闻媒体领域,新华社研究院发布了《人工智能时代新闻媒体的责任与使命》。 在情感陪伴方面,头豹研究院发布了《AI 情感陪伴:缔造温情链接,拥抱智慧关怀新纪元》。
2025-02-15
怎么创建自己的知识库
以下是创建自己知识库的步骤: 1. 来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。需要注意的是,知识库是共享资源,您的多个 Bot 可以引用同一个知识库。 2. 选择知识库的格式并填写一些信息。目前(2024.06.08)支持三种格式:文档、表格(CSV、Excel 等)、图片(上传一张图片并填写图片文字说明)。格式并不重要,重要的是要了解影响 RAG 输出质量的因素。 3. 以本地文档为例(问答对可以选择表格),选择自定义的文档切割。 4. 完成数据处理。处理完成后,一个问答对会被切割成一个文档片。 关于使用知识库,您可以参考这篇教程: 。 创建知识库的小技巧:知识库好不好用,跟内容切分粒度有很大关系,我们可以在内容中加上一些特殊分割符,比如“”,以便于自动切分数据。分段标识符号要选择“自定义”,内容填“”。最终的知识库结果中,同一颜色代表同一个数据段,如果内容有误需要编辑,可以点击具体内容,鼠标右键会看到“编辑”和“删除”按钮,可以进行编辑或删除。
2025-02-15
怎么快速做一个知识库
以下是快速创建知识库的方法: 1. 在 Coze 中创建知识库: 来到个人空间,找到知识库导航栏,点击创建知识库。 选择知识库的格式,目前(2024.06.08)Coze 支持文档、表格(CSV、Excel 等)、图片三种格式。 选择本地文档或问答对选择表格等方式。 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。 关于使用知识库,可参考教程:。 2. 通过其他方式创建并上传表格数据: API 方式:获取在线 API 的 JSON 数据,将 JSON 数据上传至知识库。在表格格式页签下,选择 API,然后按照以下步骤操作:单击下一步、新增 API、输入网址 URL 并选择数据的更新频率、输入单元名称或使用自动添加的名称、配置数据表信息(包括确认表结构、指定语义匹配字段等)、查看表结构和数据,确认无误后单击下一步、完成上传后单击确定。 自定义方式:手动创建数据表结构和数据。在表格格式页面下,选择自定义,然后按照以下步骤操作:单击下一步、输入单元名称、在表结构区域添加字段、设置列名,并选择指定列字段作为搜索匹配的语义字段、单击确定、单击创建分段,然后在弹出的页面输入字段值,然后单击保存。 3. 在 FastGPT+OneAPI+COW 中创建知识库: 地址输入浏览器:http://这里替换为你宝塔左上角的那一串:3000/ 进入后,点击应用并创建,选择 qwen 模型。 创建知识库。点击知识库 选择 qwen Embedding 1 点击确认创建。 上传文件,等待处理,直到文本状态是“已就绪”。 回到刚刚创建的应用,关联上创建的知识库。 点击两个发布。之前第一个叫做保存。 点击新建,创建 key。创建后保存同时将 API 根地址最后加上/v1 也保存下来。 回到宝塔,打开【终端】,依次输入以下命令: cd/root git clone https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat cd chatgptonwechat/ pip install r requirements.txt pip install r requirementsoptional.txt
2025-02-15