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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。

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我手里有一个文件知识库,想锻炼一个ai,按照这个文件知识库的习惯帮我改写新的文件
以下是为您整理的内容: 南瓜博士:平生第一次写小说获奖,是 AI 帮我的! 三、丰富细化 接下来要让 AI 一段一段进行细节描写。为确保文章前后一致,先让 AI 帮助写故事概要和角色背景介绍,并按自己的审美略做修改。使用了一个重要技巧,让 AI 以表格形式输出细节描述,这样有三个好处: 1. 打破 AI 原本的叙事习惯,避免出现陈词滥调。 2. 按编号做局部调整容易,指哪改哪,其他内容能稳定不变。 3. 确保内容都是具体细节,避免整段输出时因缩减而丢光细节只剩笼统介绍。 四、串联成文 把上一步生成的五个表格依次复制粘贴,AI 就照着写文章了,偶尔需要帮忙给点建议。 五、失败的局部修改 小说大赛要求最后的作品必须是 AI 直接吐出来的,不能有任何改动且不能超过 2000 字,而自己的小说 2300+字,只好让 GPT4 做修改,一开始它表现不错,但很快暴露出记性不好的缺点。还没来得及高兴,就发现它失忆得很彻底。眼看截止时间快到了,只能求助 Claude,把文章和 GPT 生成的修改意见都给它,让它生成作品,匆匆截图提交。没想到,Claude 把关键情节改没了,如马克偷偷看艾拉、无名猫受伤的原因等。 熊猫 Jay:AI 编程 Cursor 来了,你没理由说不会写代码了 四、初体验:Cursor 的安装和使用 三、新增/修改代码、文字 选中代码,使用 Command+K 打开窗口,并输入修改要求。不选中代码打开窗口,可要求 AI 实现新功能,比如让 AI 增加一个广告位。当然,除了代码,也可选中文字进行修改,如改写、翻译等。 四、自动补全代码、注释、文字 输入代码或注释,Cursor 会自动补全代码,按 Tab 生效。除补全代码外,还能补全文字,可尝试。 五、对话窗口 Mac 使用 Shift+Command+L 打开聊天窗口,输入优化页面的需求,AI 能提供不同方案。比如倾向于使用好看的配色方案,点击 Apply,再点击 Accept 生效。要记得保存文件,Mac 的快捷键是 Command+S。这不是成品,若要做完整功能,需不停和 Cursor 对话,在案例部分会介绍完整制作过程。 六、全局搜索 还可把它当作简易的 AI 搜索工具,让它根据现有文件夹下的内容回答问题,比如问到基于文件内容,温度值设置的误区在哪里,回答准确度很高,甚至能定位到具体文件的行。
2025-02-17
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
AI生图
以下是关于 AI 生图的详细教程: 一、Liblibai 简易上手教程 1. 定主题:明确您想要生成的图片主题、风格和表达的信息。 2. 选择 Checkpoint:根据主题选择贴近内容的 Checkpoint,如麦橘、墨幽的系列模型。 3. 选择 lora:寻找与生成内容重叠的 lora,以控制图片效果和质量。 4. 设置 VAE:选择 840000 那一串。 5. CLIP 跳过层:设为 2。 6. Prompt 提示词:用英文写需求,使用单词和短语组合,用英文半角逗号隔开,无需考虑语法和长句。 7. 负向提示词 Negative Prompt:同样用英文单词和短语组合,用英文半角逗号隔开。 8. 采样方法:一般选 DPM++2M Karras,也可参考模型作者推荐的采样器。 9. 迭代步数:使用 DPM++2M Karras 时,在 30 40 之间,过多意义不大且慢,过少出图效果差。 10. 尺寸:根据个人喜好和需求选择。 11. 生成批次:默认 1 批。 二、AI 线上绘画教程 1. 背景:工作中需要大量图片时,AI 生图是高效解决办法,主流工具如 midjourney 付费成本高,stable diffusion 硬件门槛不低,可选择免费在线 SD 工具网站如。 2. 目标:让入门玩家在半个小时内自由上手创作绘图。 3. 注意事项:本教程适用于入门玩家,若有疑问可在评论区联系或加微信 designurlife1st 沟通,教程内容会持续更新。 三、Tusiart 简易上手教程 1. 图生图:上传图片后,sd 根据图片、模型、prompt 等信息重绘,重绘幅度越大,输出图与输入图差别越大。 2. 尺寸:太小生成内容有限,太大 AI 易放飞自我,如需高清图,可设中等尺寸并用高分辨率修复。 3. 采样算法:即让 AI 用何种算法生图。 4. 采样次数:次数越多调整越精密,效果理论上更好但耗时越长,并非越多越好。 5. 提示词相关性:数字增大图像更接近提示词,但过高会使图像质量下降。 6. 随机种子 seed:固定种子可对图片进行“控制变量”操作,首次生成图时无种子。 7. Clip Skip:一般设为 2,早期无需过多关注。 8. ENSD:eta 噪声种子增量,默认 0 即可。
2025-02-17
可以用ai做商务服务么,比如帮用户申请个商标
AI 可以在一定程度上辅助商务服务,比如商标申请。商标申请要有区分度,能区分自家与别家产品,不像著作权需考虑独创性等。 关于 AI 作品的相关问题: 微链区块链存证流程: 登录方式:用微信扫码即可登录微链,登录后无需在个人中心完善信息。 存证选择:在页面左上角选择区块链存证,AI 作品一般选此选项。 信息填写:包括存证内容类型、存证附件、存证名称、作品作者、作品简介、著作权人等信息,著作权人可委托登记。 发表信息:填写发表地区、首次发表日期、权力取得方式等。 提交付款:确认存证上传,勾选并提交存证,手机扫码付款 10 元。 查看订单:在个人中心的版权订单中查看处理状态,处理完成后可在区块链版权存证处查看证书。 版权登记:带有 AI 性质或名字的作品无法做著作权登记,选择微链区块链存证有法律效应,且一次存证无需每年续费。 关于侵权问题: AI 生成肖像侵权:用他人著名肖像生成特定形象可能侵犯肖像权和名誉权,用自己肖像则相对安全。 AI 生成人脸相似侵权:若生成的人脸世界上不存在,侵权可能性小;若提示词相同且生成相似,可能侵权,需具体情况具体分析。 简单提示词作品版权:简单提示词生成的作品,法律可能不保护其版权,被搬运时难以有效维权。 以图生图的鉴定:若生成的图与原图看不出相同,一般不侵权,但用与原图无相似之处的图做底图的原因值得思考。 AI 生成音乐侵权:AI 音乐中歌词和旋律与某首歌有相似部分,是否侵权需多元素、多因素整体判断,如相似部分占比、整体结构等。 使用逝者肖像:逝者肖像权永远受保护,使用需谨慎,未造成不良影响且增益的情况下权利人可能不追究。
2025-02-17
写微信小程序,用哪个 ai 代码助手最好
以下是一些适用于写微信小程序的 AI 代码助手推荐: 1. DIN: 搭建 OneAPI 以汇聚整合多种大模型接口。 搭建 FastGpt 作为知识库问答系统。 搭建 chatgptonwechat 接入微信,并配置 FastGpt 把知识库问答系统接入到微信。 2. Cursor: 可通过任意 AI 工具获得代码,专业代码模型表现更优。 网址:https://www.cursor.com/ 3. Deepseek(新手推荐): 网址:https://www.deepseek.com/zh 方便获取游戏代码,国内能访问,网页登录方便,目前完全免费。 4. 通义灵码: 在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“通义灵码”进行安装(目前免费)。 5. JetBrains 自身的助手插件: 在 Pytharm 中,“文件”“设置”“插件”红色框位置搜索“Jetbrains AI assistant”进行安装(收费,目前有 7 天免费试用)。 6. Marscode 及 Tencent cloud AI code Assistant 等。 7. 无影的晓颖 AI 助手: 内置在云电脑里,使用流畅,但需要在无影的云电脑中。 需要注意的是,不同的 AI 代码助手在生成特定代码时可能有不同的表现,您可以根据自己的需求和实际使用体验进行选择。
2025-02-17
分析化验单的AI
以下是关于分析化验单的 AI 和专利审查方面的 AI 的相关信息: 分析化验单的 AI: 目前没有直接针对分析化验单的具体内容,但在教育领域,AI 已展现出强大的能力。例如,借助大模型可以生成个性化学习和定制化作业,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。 专利审查方面的 AI: 近年来,AI 在专利审查领域得到广泛应用,通过自动化和智能化手段,帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。以下是一些具体的应用和平台: 1. 专利检索与分类:AI 可通过自然语言处理和机器学习算法,自动识别和分类专利文献。示例平台如 Google Patents、IBM Watson for IP。 2. 专利分析和评估:AI 能够分析专利文本,评估专利的新颖性和创造性,预测专利的授权可能性。示例平台如 TurboPatent、PatentBot。 3. 自动化专利申请:AI 可以帮助自动生成专利申请文件,减少人工编写和审查时间。示例平台如 Specifio、PatentPal。 4. 专利图像和图表分析:AI 能分析专利申请中的图像和图表,帮助识别和分类技术内容。示例平台如 Aulive、AIpowered image recognition tools。 5. 专利趋势分析和预测:AI 可以分析大量专利数据,识别技术发展趋势和竞争情报,帮助企业和研究机构制定战略决策。示例平台如 Innography、PatSnap。 具体使用这些平台的步骤如下: 1. 注册和登录:在对应的平台上注册账户并登录。 2. 上传专利文献:上传待审查的专利文献或输入检索关键词。 3. 选择分析功能:根据需要选择专利检索、分析、评估或生成功能。 4. 查看结果和报告:查看 AI 生成的检索结果、分析报告和评估结果。 5. 进一步处理:根据分析结果进行进一步的人工审查和处理,或者直接生成专利申请文件。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
能分析医学化验单的AI有哪些?
以下是一些能够分析医学化验单的 AI 工具: 1. Scite.ai:这是一个为研究人员、学者和行业专业人员打造的创新平台,提供引用声明搜索、自定义仪表板和参考检查等工具,能简化学术工作。 2. Scholarcy:一款科研神器,能从文档中提取结构化数据,并通过知识归纳引擎生成文章概要,包含关键概念、摘要、学术亮点、学术总结、比较分析、局限等板块的内容。 3. ChatGPT:强大的自然语言处理模型,可以提供有关医学课题的修改意见。您可以向它提供您的文章,并提出您的问题和需求,它将尽力为您提供帮助。 需要注意的是,内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2025-02-17
如何可以通过ai语音转文字
以下是关于通过 AI 实现语音转文字的相关内容: 可以使用 GVoice 提供的语音录制和识别能力,其中文识别率优秀。语音识别的少量错误,ChatGPT 能正常理解和纠错,衔接较为流畅。 推荐 OpenAI 的 wishper,相关链接:https://huggingface.co/openai/whisperlargev2 。还有一个项目:https://huggingface.co/spaces/sanchitgandhi/whisperjax ,此项目在 JAX 上运行,后端支持 TPU v48,与 A100 GPU 上的 PyTorch 相比,快 70 多倍,是目前最快的 Whisper API。 对于有字幕的 B 站视频,可通过安装油猴脚本获取字幕,然后将字幕文字内容复制发送给 GPTs 进行总结。
2025-02-17
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
对作为知识库的数据进行预处理,用哪个软件比较哈
以下是一些可用于对作为知识库的数据进行预处理的软件和方法: 1. LangchainchatGLM:对于知识库内容的组织要求较高,无需微调训练,适合有结构、界限分明的数据。可使用langchain库比对字典的关键词keys部分,找到相似度最高的相关keys对应的内容文本,送进提示词模板(prompt_template),然后送到LLM进行后处理。 2. 在检索原理方面,可通过嵌入模型(如Word2Vec、GloVe、BERT)将问题文本转化为向量,用于后续检索。例如,在商业化问答场景中,会对接收的问题进行预处理和向量化。 3. 在创建知识库并上传表格数据时,可通过API获取在线API的JSON数据上传,或手动自定义创建数据表结构和数据。需注意指定语义匹配字段,在响应用户查询时,将用户查询内容与该字段内容进行比较,根据相似度进行匹配。
2025-02-17
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