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可不可以用AI制作一个自己专属的聊天机器人，能模仿自己喜欢或敬佩的角色？

Answer

可以用 AI 制作一个自己专属的聊天机器人，能模仿自己喜欢或敬佩的角色。以下是一些相关信息：

  • 使用大型语言模型可以构建自定义聊天机器人，为餐厅扮演 AI 客户服务代理或 AI 点餐员等角色。
  • Character.ai是一款基于 LLM 的聊天机器人网站，用户可以与预先创建的角色交流，也可以自己创作角色。
  • 许多初创公司正考虑使用生成性 AI 来创建可信角色，目前有数百家用类似 GPT-3 的语言模型驱动的公司正在构建通用聊天机器人。

这些信息表明，利用 AI 技术制作专属聊天机器人是可行的，并且有多种选择和应用场景。

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

References

8.打造聊天机器人

使用大型语言模型的其中一个令人兴奋的方面是，您只需投入适量的努力即可使用它来构建自定义聊天机器人。ChatGPT是一个Web界面，通过它你可以使用大型语言模型进行会话，从而拥有一个交互式的聊天界面。但是，其中的一个很酷的功能是，您也可以使用大型语言模型来构建自定义的聊天机器人，为餐厅扮演AI客户服务代理或AI点餐员等角色。在这个视频中，您将学习如何自己做到这一点。我将更详细地描述OpenAI ChatCompletions格式的组件，然后您将自己构建一个聊天机器人。那么让我们开始吧。首先，我们将像往常一样设置OpenAI Python包。聊天模型（如ChatGPT）实际上是被训练成将一系列消息作为输入，并返回由模型生成的消息作为输出。虽然聊天格式旨在使此类多轮对话变得容易，但我们已经通过以前的视频看到，它对于没有对话的单一任务同样有用。

Character.ai：每个人都可定制自己的个性化AI

作者：知识库共建者舟航在2022年夏初，谷歌工程师Blake Lemoine声称LaMDA已经产生了意识。然而，谷歌并不愿意公开这项技术，因为他们担心LaMDA可能会生成错误信息，从而损害公司品牌。尽管如此，Noam Shazeer和Daniel De Freitas仍然决定通过他们的新公司[Character.ai](http://Character.ai)将这项技术分享给尽可能多的人。The technology is useful today — for fun,for emotional support,for generating ideas,for all kinds of creativity.[Character.ai](http://Character.ai)are not designed for truth.They are designed for plausible conversation.—— Mr.Shazeer[Character.ai](https://beta.character.ai/)是一款基于LLM的聊天机器人网站，由Noam Shazeer和Daniel De Freitas于2022年9月创建。该网站已经预先创建了许多聊天角色，包括Elon Mask、Steve Jobs和马里奥等，用户可以与这些角色进行交流。当然，用户也可以自己创作角色。与ChatGPT不同的是，[Character.ai](http://Character.ai)更注重人格属性，试图满足社交、情感、陪伴、支持等需求。此外，[Character.ai](http://Character.ai)还支持创建房间，多人可以使用不同的角色进行聊天。

游戏中的生成式 AI 革命

许多初创公司正考虑使用生成性AI来创建你可以互动的可信角色，这部分是因为这个市场在游戏之外具有如此广泛的适用性，比如虚拟助手或接待员。创建可信角色的努力可以追溯到AI研究的初期。实际上，经典的“图灵测试”对人工智能的定义就是人类应该无法区分与AI还是人类的聊天对话。目前，有数百家公司正在构建通用聊天机器人，其中许多由类似GPT-3的语言模型驱动。较少数公司正在特意尝试为娱乐目的构建聊天机器人，例如[Replika](https://replika.com/)和[Anima](https://myanima.ai/)，他们正在尝试建立虚拟朋友。与虚拟女友约会的概念，就像在电影《她》中所探索的那样，可能比你想象得更接近现实。我们现在正在看到这些聊天机器人平台的下一代迭代，如[Charisma.ai](https://charisma.ai/)、[Convai.com](https://convai.com/)或[Inworld.ai](https://inworld.ai/)，它们旨在为具有情感和自主权的完全渲染的3D角色提供动力，并提供工具，以便创作者给这些角色设定目标。如果这些角色要适应游戏或在推动情节向前发展中担任叙述角色，这一点是重要的，而不仅仅是装饰。

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AIagent的发展方向
AI Agent 被认为是大模型未来的主要发展方向之一，其发展具有以下特点和阶段： 从原理上看，中间的“智能体”通常是 LLM 或大模型，为其增加了工具、记忆、行动、规划四个能力。目前行业里主要用到的是 langchain 框架，它通过代码或 prompt 的形式将 LLM 与 LLM 之间以及 LLM 与工具之间进行串接。 在人工智能的发展历程中，AI Agent 并非一蹴而就，其发展可分为几个阶段，并受到符号主义、连接主义、行为主义的影响。在人工智能的黎明时期，符号人工智能作为主导范式，以对符号逻辑的依赖著称，代表之作是基于知识的专家系统。其特点是基于逻辑和规则系统，使用符号来表示知识，通过符号操作进行推理。优点是推理过程明确、可解释性强，缺点是知识获取困难、缺乏常识、难以处理模糊性。时间为 20 世纪 50 70 年代。 近期出现的各类 AI 搜索引擎不断颠覆传统搜索引擎，如 perplexity.ai、metaso、360 搜索、ThinkAny 等。AI Agent 在辅助高效处理信息和简便信息表达方面表现出色，例如智能摘要能辅助快速筛选信息，自然语言描述可生成美观可用的图片。在工作流方面，每个人应根据自身情况找到适合的工具，如产品经理可使用 AI 进行用户画像、竞品调研、设计产品测试用例、绘制产品功能流程图等。关于 AI Agent 的未来，曾被认为异想天开的想法都可能成为现实，技术迭代会不断向前。
2025-02-15
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
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如何将AI应用到实际办公中去赋能
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2025-02-15
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以下是为您整理的 AI 共学内容路径： 1. “城市狂想”文旅短视频创意大赛相关共学课程： 9 月 5 日：AI 文旅视频赏析，分享老师十三，第一课回放： 9 月 6 日：AI 文旅视频入门，分享老师 WaytoAG 小田，共学文档： 9 月 7 日：AI 文旅视频入门，分享老师 WaytoAG 小田，第三课回放： 9 月 8 日：AI 文旅视频赏析，分享老师白马少年，第四课回放： 9 月 10 日：AI 文旅视频进阶玩法，分享老师 Tonix，第五课回放： 2. 「AI 编程共学」相关课程： 10 月 28 日 20:00 开始，分享人麦橘，回放链接： 10 月 29 日 20:00 开始，分享人梦飞，回放链接： 10 月 30 日 20:00 开始，分享人银海，回放链接： 10 月 31 日 20:00 开始，分享人南墙，回放链接： 3. 通往 AGI 之路知识库使用指南： 提到共学课程可供学习 config UI，从入门到精通都涵盖，还有个人专栏研究报告、产品数据、全球投融资情况等内容。 介绍了 AI 的案例和投稿，包含开发相关、微信机器人、人物角色等内容，位于 AI 产品案例板块 3.1。还提到了日报动态、法律法规、历史更新和社区介绍等。 重点介绍社区共创项目，包括 CONFIUI 生态大会东京站：11 月 16 17 日活动内容及报名等。
2025-02-15
全部懂AI的人怎么学AI？
以下是关于如何学习 AI 的一些建议： 1. 对于纯 AI 小白，可以参考《雪梅 May 的 AI 学习日记》。学习模式是输入→模仿→自发创造。学习时不必直接复用日记中的学习内容，可去 waytoAGI 社区发现自己感兴趣的 AI 领域，学习最新内容。学习时间较为灵活，有空时进行即可。保持良好的学习状态有助于学习，不必因觉得难以做到而有心理压力。学习资源免费开源。 2. 与“AI+教育”行业前辈交流得出：学习通常具有功利导向，才有强烈付费意愿。“突破性新技术+垂直行业知识”组合能为学习者带来更高投入产出比。在 AI 领域，让 AI 工程师懂行业，让行业专家懂 AI，投入产出比很高，但要找到高价值应用场景。现阶段“AI 口嗨者众，AI 实干家寡”的主要原因是缺乏足够正反馈的高价值应用场景。 3. 周鸿祎认为，学习 AI 要先建立 AI 的信仰，使用 AI 产品建立基本了解。对于小公司，不建议碰基础设施，可考虑为当地企业做 AI 训练，提供算力支持，但需要服务团队，包括整理知识、寻找业务场景、做垂直训练、微调及业务融合，还应找合作伙伴。
2025-02-15
可不可以续写歌曲
以下是关于续写歌曲的相关内容： 《西游不能停》这首歌在年前创作时使用的是 suno V2 版本，单次最多只能生成 80s 的音乐，无法唱完所有歌词，所以需要续写。 在 web 端，在想要续写的歌曲处点击“continue from this song”；在 discord 中，则点击“⏩continue 1/2”的 icon。 如果续写时正好卡在一个段落的中间，有两个细节需注意： 1. 不要在 lyrics 的最前头加任何 Metatag，否则会被当做一个新的段落，丢失掉连贯性。 2. 如果第一段的结尾最后一个字哪怕没有唱完，只发了一点点音，续写的时候也直接从下一个字开始。例如《西游不能停》的第一段在八戒的“我自有我抱负”这句结束，并且“负”字只发了一半的音，那么续写的时候直接从“尊嘟假嘟....”开始。您可以直接跳到 Part 1 的最后和 Part 2 的开始听。 另外，Suno 操作指北 V2 中提到关于歌词延续的常见问题： 1. 如果歌词被切断，在下一个片段开始，接上它们停止的地方。如果一个单词被切成两半，用下一个单词开始继续的歌词。且不要再次使用被中断的元标签。 2. 如果 Chirp 尝试重复它刚唱过的完整行，或者逐字重复合唱，使用来打断歌曲流程。可以考虑回到之前的片段，重新使用延续功能生成。 还有，在进入一段器乐后，若想让它停止并进入歌词，可以试着在歌词前加入语气词，比如，来提示 Chirp 这里有人声，让它做好过渡准备，有时有用。 此外，“无法生成”或“尝试另一个提示”的错误意味着文本请求被阻止了。被拒绝的提示将退还积分。一个歌曲提示可能因为多种原因被阻止： 1. 歌词受版权保护。 2. 音乐风格或歌曲描述使用了真实的乐队或艺术家名称。 3. 歌词包含违规词汇。 4. 实际积分用尽了，但网页没有同步（刷新页面）。 5. 在默认模式或“生成随机歌词”按钮下，AI 无法理解如何将请求转化为歌曲。
2025-01-15
可不可以提供一个本地化的大模型方法，让我建立这个合规法律的知识库
以下是为您提供的本地化大模型及搭建合规法律知识库的方法： 一、通过 Open WebUI 使用大模型 1. 首先访问相关网址。打开页面时需使用邮箱注册账号。 2. 登陆成功后，若您使用过类似 ChatGPT 的大模型对话网站，对该页面不会陌生。 3. Open WebUI 一般有两种使用方式： 聊天对话。 RAG 能力，即让模型根据文档内容回答问题，这是构建知识库的基础之一。 4. 如果要求不高，此时已搭建本地大模型，并通过 Web UI 实现对话功能。 5. ChatGPT 访问速度快且回答效果好的原因： 速度快是因为 GPT 大模型部署的服务器配置高。 效果好是因为 GPT 大模型的训练参数多、数据更优及训练算法更好。 二、您的硬件达标了么 运行大模型需要很高的机器配置，个人玩家大多负担不起。以下是不同类型大模型的配置要求： 1. 生成文字大模型： 最低配置：8G RAM + 4G VRAM 建议配置：16G RAM + 8G VRAM 理想配置：32G RAM + 24G VRAM（如果要跑 GPT3.5 差不多性能的大模型） 2. 生成图片大模型（比如跑 SD）： 最低配置：16G RAM + 4G VRAM 建议配置：32G RAM + 12G VRAM 3. 生成音频大模型： 最低配置：8G VRAM 建议配置：24G VRAM 最低配置运行非常慢，不建议使用。但这不妨碍我们亲自实操一遍，以加深对大模型构建知识库底层原理的了解。若想要更顺滑的体验知识库，可以参考文章： 三、本地知识库进阶 若要更灵活掌控知识库，需额外软件 AnythingLLM。它包含 Open WebUI 的所有能力，并额外支持以下能力： 1. 选择文本嵌入模型。 2. 选择向量数据库。 AnythingLLM 安装和配置 安装地址：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 1. 第一步：选择大模型。 2. 第二步：选择文本嵌入模型。 3. 第三步：选择向量数据库。 构建本地知识库 AnythingLLM 中有 Workspace 的概念，可创建独有的 Workspace 与其他项目数据隔离。具体步骤： 1. 首先创建一个工作空间。 2. 上传文档并在工作空间中进行文本嵌入。 3. 选择对话模式。AnythingLLM 提供两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅依靠文档中的数据给出答案。 4. 测试对话。完成上述配置后，即可与大模型进行对话。 四、写在最后 “看十遍不如实操一遍，实操十遍不如分享一遍”。若您对 AI Agent 技术感兴趣，可以联系我或者加我的免费知识星球（备注 AGI 知识库）。
2024-12-18
如何对扣子智能体做专属训练
对扣子智能体进行专属训练时，需要注意以下要点： 1. 跳转设置：扣子在节点切换提供了独立和非独立两种识别模式。独立识别模式中每个节点都有一个独立识别模型，非独立模式则直接使用当前智能体模型进行判断，实际使用中推荐独立模式。 2. 独立模式的选择：独立模式有两种选择。第一种是面对通用指令时，选择已经训练好的、专门用于节点切换的大型模型，其优点是经过特定训练，无需额外操心设计。第二种是在遇到非常复杂的情景时，使用自定义的大型模型，可根据需求定制模型和编写特定提示词以适应复杂交互场景，但实际测试效果不理想，所以推荐使用第一种。 3. 关键注意点：在使用专门训练的意图识别模型进行节点切换时，要特别注意两个关键点。一是每个智能体的用途必须清晰明确，在设计和实现时要清楚标注其功能和目的，以确保系统能准确识别和响应用户意图。二是智能体的名称非常重要，应清晰、易于识别，便于系统识别和记忆。
2025-01-27
如何做一款专属某行业的AI
要开发一款专属某行业的 AI ，可以参考以下要点： 1. 学习模式：AI 应像人类一样学习，例如在医疗保健领域，创建具有潜在空间层次结构的堆叠 AI 模型，反映对每个基本元素的理解或预测能力，可能会以与人脑皮层类似的方式发展，并针对特定任务专门设计神经架构。 2. 特定领域专家 AI：创建特定领域的专家 AI 比创建全能 AI 更容易，预计会创造许多专家 AI ，它们在编码、数据和测试方面采用多样化方法，并提供多种意见。 3. 现实世界互动：让熟练的人类专家配备可穿戴设备，收集现实世界的互动供 AI 学习，同时避免复制危险的偏见。 4. 模型生态系统：以医疗保健为例，应投资创建像优秀医生和药物开发者那样学习的“专家”AI 模型生态系统。成为顶尖人才通常从多年密集信息输入和正规教育开始，再通过学徒实践，AI 学习也应如此，通过堆叠模型训练，而非仅依靠大量数据。 5. 行业调研报告： 步骤：让 AI 阅读学习优秀行业调研报告，总结方法论和操作框架；询问收集行业数据时所用的一手和二手数据及靠谱资料收集网站；要求 AI 推荐行业信息网站和微信公众号，并输出行业调研报告框架；丰富框架每一章节内容。 注意事项：使报告有深度可通过自身对行业的了解整理深度洞察和见解，或深度咨询 AI 并借助其知识学习、研究和总结。 以上是关于如何做一款专属某行业的 AI 的相关内容。
2025-01-22
我想训练一个专属Agent该怎么做？
要训练一个专属 Agent，以下是一些关键步骤和要点： 1. 明确目标：确定您希望 Agent 实现的特定目标，这将为训练提供方向。 2. 理解智能体的定义：智能体是能够感知环境并采取行动以实现特定目标的实体，可以是软件程序或硬件设备。 3. 规划：将大型任务分解为更小、可管理的子目标，以有效处理复杂任务。 4. 反思和完善：让 Agent 能够对过去的行为进行自我批评和反思，从错误中吸取教训，并针对未来步骤进行完善，提高最终结果质量。 5. 记忆管理：包括短期记忆，利用模型的短期记忆进行学习；长期记忆，通过外部向量存储和快速检索实现长时间信息保留和回忆。 6. 工具使用：训练 Agent 学习调用外部 API 来获取模型权重中缺失的额外信息，包括当前信息、代码执行能力、对专有信息源的访问等。 7. 评估工具使用能力：从调用 API 的能力、检索 API 的能力以及计划 API 超越检索和调用的能力这三个层面进行评估。 在训练过程中，还需要注意模型的上下文窗口长度有限，输入的剧集应足够短以构建多剧集历史，2 4 个剧集的多剧集上下文对于学习近乎最优的上下文强化学习算法是必要的，且上下文强化学习的涌现需要足够长的上下文。
2025-01-17
部署Agent专属的web端应用
以下是关于部署 Agent 专属的 web 端应用的相关内容： 在 Linux 上部署较为简单，前提是您有一张 4G 以上显存的 GPU 显卡。步骤如下： 1. 下载代码仓库。 2. 安装依赖（注意有两个依赖未放在 requirements.txt 里）。 3. 启动 webui 的 demo 程序，然后用浏览器登陆服务器的 ip:8080 就能试玩。此 demo 提供了 3 个参数： server_name：服务器的 ip 地址，默认 0.0.0.0。 servic_port：即将开启的端口号。 local_path：模型存储的本地路径。 4. 第一次启动生成语音时，需查看控制台输出，会下载一些模型文件，可能因网络问题失败，但首次加载成功后后续会顺利。 5. 基于此基础可拓展，比如集成到 agent 的工具中，结合 chatgpt 做更拟人化的实时沟通。 6. webui 上可设置的几个参数说明： text：指需要转换成语音的文字内容。 Refine text：选择是否自动对输入的文本进行优化处理。 Audio Seed：语音种子，是一个用于选择声音类型的数字参数，默认值为 2，是很知性的女孩子的声音。 Text Seed：文本种子，是一个正整数参数，用于 refine 文本的停顿，实测文本的停顿设置会影响音色、音调。 额外提示词（可写在 input Text 里）：用于添加笑声、停顿等效果，例如。 以下是一些 Agent 构建平台： 1. 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。 2. 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。 3. 文心智能体：百度推出的基于文心大模型的智能体（Agent）平台，支持开发者根据需求打造产品能力。 4. 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。 5. 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。 6. 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如销售、客服、行程安排等方面表现出色。 以上信息仅供参考，您可根据自身需求选择适合的平台。
2025-01-07
AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！
以下是关于“AI+交易：来定制专属于你的私人高级交易顾问吧！”的相关内容： 原本是一名 AIGC 创作者，在接触交易后，希望将交易与 AIGC 相结合，打造私人高级交易顾问。学习交易知识后认识到，单纯迷信技术分析提高胜率实现长期稳定盈利对个人投资者不可行，心态关键。新人对交易理论不熟悉更致命，成熟交易员单一策略熟练运用能找进出点、良好心态能长期盈利，但不熟悉行情只能观望。借助 AI 分析行情，期望在不熟悉市场时找到合适进场点，提高资金使用效率，多种策略配合提高理论胜率（有统计数据显示几千名专业交易员一年里平均胜率 70）。 此外，还有以下 AI 与工作场景结合的案例： 1. 销售方面：包括话术总结优缺点、定制销售解决方案。 2. 客服方面：定制客服话术，有关键词库，如产品知识、使用方法等。 3. HR 方面：团队绩效管理，根据绩效数据输出考评和改进建议；面试工具，如使用 GPT4 技术的实时转录工具帮助求职者生成回答。 另外，在七大行业的商业化应用中： 1. 企业运营：包括日常办公文档撰写整理、营销对话机器人等。 2. 教育：协助评估学生学习情况、定制学习内容等。 3. 游戏/媒体：如定制化游戏、出海文案生成等。 4. 零售/电商：包括舆情监测分析、品牌营销内容撰写等。 5. 金融/保险：如个人金融理财顾问、识别欺诈活动风险等。
2024-12-17
如何打造专属自己的ai智能体？让保存的文献资料为自己专属分析只用？
打造专属自己的 AI 智能体并让保存的文献资料为自己专属分析，可参考以下步骤： 1. 设计 AI 智能体架构：先构思整个 AI 智能体的架构。 2. 规定稍后读阅读清单的元数据：新建一个飞书多维表格，根据稍后读的管理需要，定义元数据字段，如“内容（超链接格式，显示页面标题，可点击跳转具体的页面）”“摘要（根据具体内容，总结内容主题、关键信息、阅读价值，并指出适合的读者群体）”“作者”“平台”“状态（阅读状态，收藏的默认态为“仅记录”）”“发布日期”“收集时间”等。您也可以直接复制准备好的模板：【模板】稍后读管理 3. 搭建整理入库工作流： 首先在 Coze 中逐步搭建 AI 智能体，搭建整理入库工作流。这是支撑整个 AI 稍后读服务的前置流程。 新建工作流「url2table」，根据弹窗要求自定义工作流信息。 工作流全局流程设置： 开始节点：输入 url。由于希望收到用户输入的待收藏 url 就开始流程，所以不需要额外配置。 变量节点：引入 bot 变量中保存的飞书多维表格地址。为便于维护充当稍后读存储地址的飞书多维表格链接，需要将这个链接存储在 bot 的变量中，并在工作流运行时进行引用。 插件节点：获取页面内容。这一步直接把开始节点的{{BOT_USER_INPUT}}引入到参数{{url}}中，随便设置{{timeout}}为 60000。
2024-11-29