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能否让飞书机器人发送消息给对话大模型,然后接收大模型发送回来的消息,再转发给飞书的联系人呢

Answer

您好,飞书机器人可以发送消息给对话大模型,并接收大模型发送回来的消息,然后转发给飞书的联系人。在实现这一过程中,可能需要进行以下步骤:

  1. 配置相关端口,允许外部设备通过指定端口访问服务器。
  2. 使用容器编排模板,一键部署复杂的应用环境。
  3. 定义辅助函数,如 getCompletion 函数和 generateResponse 函数,以便与 AIGPT 模型进行交互并生成对话。
  4. 传入消息列表,其中包括系统消息、用户消息和助手消息,以进行对话。

如果您在操作过程中遇到问题,可以采取以下解决方式:

  1. 查阅官方文档和教程,获取详细的操作指南。
  2. 联系技术支持,寻求专业的帮助。
  3. 加入技术社群,向有经验的用户请教。
  4. 在在线论坛和社区发布问题,寻求其他用户的建议。

同时,为了避免忘记操作步骤,您可以定期备份和监控,并将重要的操作步骤记录下来。希望这些信息对您有所帮助。

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

References

安仔:不用黑魔法,小白也能做一个对接 GPT 大模型的微信聊天机器人

1.宝塔面板提供了图形化的管理界面:操作简单直观,许多常见任务都可以通过点击按钮完成。2.丰富的在线资源:宝塔面板和Docker都有详细的官方文档和教程,您可以随时查阅。3.极简未来平台的支持:极简未来平台也提供了详细的操作指南和技术支持,遇到问题可以查阅官方文档或寻求帮助。4.社群和论坛:加入相关的技术社群或论坛,向有经验的用户请教,也是一个很好的学习途径。5.定期备份和监控:设置定期备份和监控,确保在出现问题时可以及时恢复。Q14:如果我之后遇到问题该怎么办?A14:如果遇到问题,可以采取以下几种方式来解决:1.查阅官方文档和教程:极简未来平台、宝塔面板和Docker都有详细的官方文档和教程,可以帮助解决大部分问题。2.联系技术支持:极简未来平台提供技术支持服务,可以联系平台的技术团队寻求帮助。3.加入技术社群:加入相关的技术社群,向有经验的用户请教,获取问题的解决方案。4.在线论坛和社区:在在线论坛和社区发布问题,寻求其他用户的帮助和建议。Q15:我担心运维时间长了会忘记操作步骤,有什么建议吗?

安仔:不用黑魔法,小白也能做一个对接 GPT 大模型的微信聊天机器人

A4:放行端口就是允许外部设备通过指定的端口访问您的服务器。就像给邮筒加一个标志,允许其他人通过这个邮筒收发邮件。通过放行特定端口(例如8888端口),您可以通过网络访问宝塔面板,管理和配置服务器上的各种服务。Q5:容器编排模板是做什么用的?A5:容器编排模板是一种配置文件,定义了如何在Docker中部署和管理多个容器。通过编排模板,您可以一键部署复杂的应用环境,而不需要手动配置每个容器的细节。本文中,我们通过容器编排模板配置了COW组件,使其能够与微信和极简未来平台进行交互。Q6:为什么需要使用Docker部署COW组件?A6:Docker提供了一种隔离的运行环境,可以确保应用程序在任何环境下都能稳定运行。通过Docker部署COW组件,可以简化安装和配置过程,确保每次部署的环境一致,并且容易管理和维护。Q7:为什么需要配置多个前缀来触发机器人回复?A7:配置多个前缀(如“bot”、“@bot”)可以确保只有在特定情况下机器人才会回复,避免在群聊或私聊中频繁干扰。这样可以提高机器人的响应准确性和用户体验。Q8:如果遇到扫码登录失败怎么办?

8.打造聊天机器人

下一步,我们将定义两个辅助函数。第一个是我们在所有视频中都使用的getCompletion函数。但是,如果你仔细看一下,我们给出了一个提示,但实际上在函数内部,我们是将这个提示放置到类似用户消息的消息中。这是因为ChatGPT模型是一个聊天模型,意味着它被训练成将一系列消息作为输入,然后返回一个由模型生成的消息作为输出。因此,用户消息是输入,而助手消息是输出。第二个辅助函数是generateResponse。这个函数将接受一个用户消息,并生成一个ChatGPT模型生成的相应助手消息。通过这两个函数,我们能够与AIGPT模型进行交互并生成对话。在这个视频中,我们将使用一个不同的辅助函数,而不是像以前一样输入一个单独的提示并获取一个完成结果。我们将传入一个消息列表,这些消息可以来自于不同的角色,我将为您描述一下。以下是一个消息列表的示例。第一条消息是系统消息,用于提供整体指示,然后在此消息之后,我们有用户和助手之间的对话。这个对话可以持续进行下去。如果您曾使用ChatGPT的Web界面,则您的消息是用户消息,而ChatGPT的消息是助手消息。系统消息有助于设置助手的行为和角色,并作为对话的高级指令。

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我打算用windsurf、coze、飞书多维表格来搭建自动流程,重新为我推荐相关学习内容
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2025-02-26
关于飞书表格和deepseek联动的设计
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2025-02-25
基于trae平台如何与飞书联动
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2025-02-25
AGI网站和飞书知识库有什么区别
AGI 网站和飞书知识库存在以下区别: 1. 功能方面: AGI 网站提供和 AI 知识库对话、集合精选的 AI 网站、集合精选的提示词、呈现知识库精选内容等功能。 飞书知识库则更像是一个知识的存储和分享平台,包含 AI 工具的说明书、经验分享、实用秘籍等。 2. 使用方式: AGI 网站可以通过在网站首页直接输入问题得到回答,也可以加入飞书群@机器人。 飞书知识库通过点击飞书链接进入。 3. 内容呈现: AGI 网站的界面有左边的导航栏、上面的搜索框和中间的内容区。 飞书知识库的内容呈现方式类似于藏宝图。 总之,AGI 网站和飞书知识库各自独立但又相互关联,都是为了帮助用户更好地学习和获取 AI 相关知识。
2025-02-25
我有什么方法,能够让ai帮我分析我有几篇飞书文档的内容,然后行程一个分享的提纲
目前让 AI 直接分析您的多篇飞书文档内容并形成分享提纲可能具有一定的挑战。但您可以尝试以下方法: 1. 首先,将飞书文档中的关键内容提取出来,整理成较为清晰的文本格式。 2. 然后,使用具有文本分析能力的 AI 工具,如某些自然语言处理模型,输入整理后的文本,让其帮助您总结主要观点和关键信息。 3. 您还可以向 AI 提供一些关于分享提纲的格式和重点要求的提示,以便它能生成更符合您需求的提纲。 需要注意的是,AI 的分析结果可能需要您进一步的审查和调整,以确保准确性和完整性。
2025-02-24
deepseek如何整合在飞书中
DeepSeek 整合在飞书中的相关信息如下: 2 月 19 日:《DeepSeek 最新论文科普解读:NSA,物美价廉的超长上下文方案》介绍了 DeepSeek 最新论文提出的“Native Sparse Attention”(NSA),一种高效的超长上下文方案,显著提升模型性能。《输入观点一键生成文案短视频》介绍了基于 Coze 平台的视频生成工作流,通过集成 DeepSeek R1 模型等技术,用户可通过表单输入主题观点自动生成短视频并推送至飞书消息。 2 月 10 日:《最好的致敬是学习:DeepSeekR1 赏析》专为非技术人群设计,介绍了 R1 和 V3 的技术亮点等。《DeepSeek 创新源于芯片封锁,Anthropic 或成最大输家;美国不是通过创新竞争,而是通过封锁竞争》探讨了 DeepSeek 的崛起及相关情况。《喂饭级教程:飞书多维表格+DeepSeek=10 倍速用 AI》介绍了将飞书多维表格与 DeepSeek R1 结合提升工作效率的方法。 获取字节火山 DeepSeek 系列 API 完整教程及使用方法:2 月 14 日 8 点有直播,直播结束可看回放。学习文档有《突破 DeepSeek R1 能力天花板,火山引擎扣子+飞书一站式企业解决方案》。模板可在复制。创建账号时普通账号需自行升级或注册专业号。创建智能体时点击创建先完成一个智能体的创建。若已创建好推理点,可在 Bot 编排里直接看到和选择创建好的推理模型。测试可用后直接发布,注意发布到公共空间时他人使用 API 会消耗 Token,可设置为仅自己使用。若想搭建联网及复杂的工作流,可看《韦恩:被困在离线孤岛?DeepSeek 联网版我已经用扣子实现了!!不卡顿!!》。
2025-02-23
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?
以下是一些您可以从以下角度开发产品来赋能兼职督学岗位的工作效率,并锻炼您的 AI 能力,以争取上司或老板为产品支付报酬: 1. 利用 Coze 的多语言模型支持,为解答高中生学习方法等疑问提供更准确和全面的回答。 2. 借助插件系统,集成与学习相关的插件,如学习资料查询、学习工具推荐等,丰富服务内容。 3. 运用知识库功能,上传各类学科知识点、优秀学习案例等,方便在服务中快速调用和推送。 4. 利用数据库和记忆能力,记住每个高中生的学习情况和需求,提供个性化服务。 5. 设计工作流,例如自动发送测试卷、自动通知后端制作学习计划、自动推送学习计划链接等流程,提高工作效率。 6. 采用多代理模式,针对不同学科或学习阶段设置专门的代理,提供更精准的服务。 7. 利用 Coze 易于发布和分享的特点,将服务产品推广给更多需要的高中生和督学人员。
2025-02-18
兼职督学岗位,通过飞书平台为高中生服务,包括:1)解答学习方法等疑问;2)发送测试卷;3)提交测试卷后通知后端制作学习计划;4)发送学习计划链接;5)定期推送知识点和打卡提醒;6)查看打卡并反馈。所有文档通过飞书云文档链接发送。现在我想通过利用coze将deepseek等ai接入飞书的形式,制作出产品赋能督学在这一岗位的工作效率,并希望在这一过程中,锻炼我的ai能力,再想办法让上司或者老板为我这个产品支付报酬,请问我可以从哪些角度开发产品?又该如何将它推销给上司?
以下是关于您利用 Coze 和 DeepSeek 等 AI 接入飞书来赋能兼职督学岗位工作效率的一些建议: 开发产品的角度: 1. 智能答疑系统:利用 AI 技术,对高中生常见的学习方法疑问进行自动分析和回答,提高答疑效率和准确性。 2. 个性化测试卷生成:根据学生的学习情况和需求,通过 AI 生成个性化的测试卷。 3. 学习计划优化:基于学生提交的测试卷结果,利用 AI 更精准地制定学习计划。 4. 知识点精准推送:运用 AI 分析学生的学习进度和薄弱环节,定期推送更具针对性的知识点。 5. 打卡提醒优化:通过 AI 实现更灵活、个性化的打卡提醒方式。 推销给上司的方法: 1. 展示效率提升:详细说明产品如何大幅提高兼职督学的工作效率,节省人力和时间成本。 2. 个性化服务优势:强调产品能够为高中生提供更个性化、精准的服务,提升学习效果。 3. 数据支持:提供相关的数据和案例,证明 AI 赋能后的积极效果。 4. 成本效益分析:说明开发和使用该产品的成本相对较低,而带来的收益显著。 5. 未来发展潜力:阐述产品在不断优化和拓展功能方面的潜力,适应更多的教育需求。 另外,Coze 是由字节跳动推出的 AI 聊天机器人和应用程序编辑开发平台,专为开发下一代 AI 聊天机器人而设计。它具有多语言模型支持、插件系统、知识库功能、数据库和记忆能力、工作流设计、多代理模式、免费使用、易于发布和分享等特点。这些特点可以为您的产品开发提供有力支持。
2025-02-18
如何实现定时通过用一个指定的豆包智能体给微信好友 发送自定义语音消息,,
要实现定时通过指定的智能体给微信好友发送自定义语音消息,您可以参考以下步骤: 1. 找到相关设置中的高级下开场白,点击展开,填写开场白文案和开场白预置问题。 2. 勾选用户问题建议,在 Bot 回复后,根据 Prompt 提供最多 3 条用户提问建议。 3. 添加语音选择,让智能体不仅会写,还能通过语音交流。 4. 点击“发布”,选择发布平台,如微信客服。 5. 提前准备一个闲置的微信,因为这种方法是非官方接口,有可能微信号会受到官方限制。 6. 点击容器,查看运行的服务,接口文档中可能启动了两个服务。 7. 点击“wcandyaibot”后面的日志按钮,用提前预备好的微信进行扫码。 8. 手动刷新界面验证是否成功,点击“刷新日志”,若显示“WeChat login success”,则微信登录成功。 9. 为确保微信实时在线,点击“日志管理”的“wcandyaibot”的“刷新日志”,若显示“wechat login seccess”则表示微信正常登录中。 10. 把绑定的微信号拉到群里或者单独对话进行效果测试,训练的数据越好,对话效果越好。
2025-01-26
我想实现定时通过用我的声音生成的智能体给微信好友 发送自定义语音消息,,如何实现, 并且帮我做出能实现这个功能的工具
目前暂时没有直接能实现您这个需求的现成工具。但要实现这个功能,可能需要以下步骤: 1. 声音采集与处理:首先需要采集您的声音,并进行处理和特征提取,以便后续生成语音。 2. 智能体开发:利用相关技术开发能够模拟您声音的智能体。 3. 微信接口对接:由于微信的接口限制和安全策略,直接对接微信发送消息可能存在困难,需要寻找合法合规的途径。 4. 定时任务设置:通过编程实现定时发送的功能。 这是一个较为复杂的综合性项目,可能需要涉及语音处理、人工智能、软件开发等多方面的知识和技术。
2025-01-26
一次向多个大模型发送消息
以下是关于您提到的向多个大模型发送消息的相关信息: 在认识大模型 Embedding 技术加实战方面: Embedding 在大模型中的价值体现在增强 GPT 的能力,其过程包括搜索内部知识库、检索相关文本、将检索到的文本内容部分发送给 GPT 大模型并提问。 具体操作步骤包括准备搜索数据(仅一次),如搜集数据、切块、嵌入、存储;以及搜索(每次查询一次)和提问(每次查询一次)。 Embedding 共有搜索(结果按相关性排名)、聚类(文本字符串按相似性分组)、建议(包含相关文本字符串的项目)、异常检测(识别离群值)、多样性测量(分析相似性分布)、分类(按标签分类)等作用。 在熊猫大侠基于 COW 框架的 ChatBot 实现步骤方面: COW 是基于大模型搭建的 Chat 机器人框架,可将多模型塞进微信。 有更适合小白的使用教程,可实现打造自己的 ChatBot(包括文本对话、文件总结、链接访问、联网搜索、图片识别、AI 画图等)和常用开源插件的安装应用。 正式开始前需知道,此实现思路需接入大模型 API(单独付费),且微信端使用有封号危险,不建议主力微信号接入。 要依法合规使用,注意甄别大模型生成的内容,禁止用于非法目的,处理敏感或个人隐私数据时注意脱敏。 支持多平台接入,如微信、企业微信、公众号、飞书、钉钉等;多模型选择,如 GPT3.5、GPT4.0、Claude、文心一言、讯飞星火、通义千问、Gemini、GLM4、LinkAI 等;多消息类型,如文本、语音、图片,以及基于自有知识库的企业智能客服功能;多部署方法,如本地运行、服务器运行、Docker 方式。
2024-10-12
智能发送邮件呢
以下是关于智能发送邮件的相关信息: 开发:GPT 智能客服部署 账号搭建 配置 Action,关联第三方 API:Action 是 GPT agent 对接第三方 API 方式,使用自然语言对接,0 编程。Zapier 是一个第三方 API hub。创建 Action,使用 Zapier 关联 Gmail API,实现人工服务邮箱联系。GPT 聊天中,用户提及“send mail”(需区分大小写)就会触发动作。Action 是 Zapier 通过 Gmail 发送邮件给客服团队。GPT 会归纳整理邮件的内容。 辅助写邮件的 AI 工具: Grammarly:提供语法检查、拼写纠正、风格建议和语气调整等功能。易于使用,支持多种平台,适用于多种语言。网站:https://www.grammarly.com/ Hemingway Editor:简化句子结构,提高可读性,标记复杂句和冗长句。界面简洁,重点突出,适用于改善写作风格和简洁性。网站:http://www.hemingwayapp.com/ ProWritingAid:全面的语法和风格检查,提供详细的写作报告和建议。功能强大,支持多种平台和集成,特别适合专业写作者。网站:https://prowritingaid.com/ Writesonic:基于 AI 生成各种类型的文本,包括电子邮件、博客文章、广告文案等。生成速度快,适合需要快速创作和灵感的用户。网站:https://writesonic.com/ Lavender:专注于邮件写作优化,提供个性化建议和模板,帮助用户提高邮件打开率和回复率。 GPTs 与 Zapier 实战案例:智能邮件分类与回复 假设您是一家公司的客服代表或独立开发者,每天收到大量客户邮件,包括咨询、投诉、反馈等多种类型。手动处理既费时又易出错。可以实现一个自动化工具流,根据邮件内容自动分类(如投诉、感谢信等),并生成合适回复内容,再发送给对应发件人。之前有关于 Zapier 和 GPTs 结合的具体操作步骤,请移步文档:【实战】效率神器:ChatGPT 和 Zapier 实现自动化!
2024-09-06
大模型训练全流程
大模型训练通常包括以下全流程: 1. 收集海量数据:如同教导孩子成为博学多才之人,要让其阅读大量书籍、观看纪录片、与人交谈,对于 AI 模型,就是收集互联网上的文章、书籍、维基百科条目、社交媒体帖子等各种文本数据。 2. 预处理数据:就像为孩子整理学习资料,AI 研究人员需要清理和组织收集到的数据,如删除垃圾信息、纠正拼写错误、将文本分割成易于处理的片段。 3. 设计模型架构:如同为孩子设计学习计划,研究人员要设计 AI 模型的“大脑”结构,通常是一个复杂的神经网络,如 Transformer 架构,这种架构擅长处理序列数据(如文本)。 4. 训练模型:如同孩子开始学习,AI 模型开始“阅读”提供的数据,通过反复阅读尝试预测句子中的下一个词,从而逐渐学会理解和生成人类语言。 此外,大模型训练还可以类比为“上学参加工作”: 1. 找学校:训练大模型需要大量计算,GPU 更合适,只有购买得起大量 GPU 的才有资本训练自己的大模型。 2. 确定教材:大模型需要大量数据,几千亿序列(Token)的输入基本是标配。 3. 找老师:即用合适的算法讲述“书本”中的内容,让大模型更好理解 Token 之间的关系。 4. 就业指导:为让大模型更好胜任某一行业,需要进行微调(fine tuning)指导。 5. 搬砖:就业指导完成后,进行如翻译、问答等工作,在大模型里称之为推导(infer)。 一般训练还会有以下步骤: 1. 无监督学习:模型通过分析大量文本数据,学习语言基本结构和常识,具备文本补齐能力,将人类知识向量化以获得基础语言模型。 2. 清洗出好的数据。 3. 指令微调:训练模型理解并执行具体指令,如翻译文本以回答问题,输入内容包括特定格式的指令、输入和输出。 4. 对齐过程:通过引入人类评价标准和处理特定格式要求,优化模型输出以符合人类期望,包括处理文化、道德等细节。 虽然各公司具体实现细节可能是机密,但这些步骤共同构成了构建高效、实用大语言模型的过程,最终产生的模型可能含有高达 1750 亿个参数。在开源与闭源模型的开发策略中,开源模型依赖社区贡献,闭源模型由企业投入大量资源开发,两种策略都旨在推动大语言模型技术发展和应用。
2025-02-26
通义千问最新模型
通义千问最新模型情况如下: 发布了一个模型并开源了两个模型。 Qwen2.5Max:全新升级发布,比肩 Claude3.5Sonnet,几乎全面超越 GPT4o、DeepSeekV3 及 Llama3.1405B。是阿里云通义团队对 MoE 模型的最新探索成果,预训练数据超过 20 万亿 tokens。在多项公开主流模型评测基准上录得高分,开发者可在 Qwen Chat(https://chat.qwenlm.ai/)平台免费体验模型,企业和机构也可通过阿里云百炼平台直接调用新模型 API 服务。 Qwen2.5VL:全新视觉模型实现重大突破,增强物体识别与场景理解,支持文本、图表、布局分析,可处理长达 1 小时视频内容,具备设备操作的 Agent 能力。 Qwen2.51M:推出 7B、14B 两个尺寸,在处理长文本任务中稳定超越 GPT4omini,同时开源推理框架,在处理百万级别长文本输入时可实现近 7 倍的提速,首次将开源 Qwen 模型的上下文扩展到 1M 长度。在上下文长度为 100 万 Tokens 的大海捞针任务中,7B 模型出现少量错误。在更复杂的长上下文理解任务中,Qwen2.51M 系列模型在大多数长上下文任务中显著优于之前的 128K 版本,Qwen2.514BInstruct1M 模型不仅击败了 Qwen2.5Turbo,还在多个数据集上稳定超越 GPT4omini。
2025-02-26
AI模型是什么意思?请用文字、数据、比喻等形式进行教学
AI 模型是指通过一系列技术和算法构建的能够处理和生成信息的系统。 以下为您详细介绍: 1. 概念:生成式 AI 生成的内容称为 AIGC。 2. 相关技术名词及关系: AI 即人工智能。 机器学习是电脑找规律学习,包括监督学习、无监督学习、强化学习。 监督学习:使用有标签的训练数据,算法目标是学习输入和输出之间的映射关系,包括分类和回归。 无监督学习:学习的数据没有标签,算法自主发现规律,经典任务如聚类,例如让模型将一堆新闻文章根据主题或内容特征分成相似组。 强化学习:从反馈中学习,以最大化奖励或最小化损失,类似训小狗。 深度学习是一种参照人脑神经网络和神经元的方法(因有很多层所以叫深度),神经网络可用于监督学习、无监督学习、强化学习。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。 LLM 是大语言模型,对于生成式 AI,生成图像的扩散模型不是大语言模型;对于大语言模型,生成只是其中一个处理任务,如谷歌的 BERT 模型,可用于语义理解(不擅长文本生成),像上下文理解、情感分析、文本分类。 3. 技术里程碑:2017 年 6 月,谷歌团队发表论文《Attention is All You Need》,首次提出了 Transformer 模型,它完全基于自注意力机制(SelfAttention)处理序列数据,不依赖于循环神经网络(RNN)或卷积神经网络(CNN)。 为了让您更好地理解,我们可以把 AI 模型想象成一个非常聪明的学生。它通过大量的学习资料(训练数据)来掌握知识和规律,就像学生通过课本和练习题来提高自己的能力一样。监督学习就像是有老师指导的学习,老师会告诉它答案是对是错;无监督学习则像是自己探索,没有老师的直接指导;强化学习就像通过奖励和惩罚来激励它找到更好的方法。而深度学习就像是这个学生有了非常复杂和深入的思考方式,能够更好地理解和处理复杂的问题。
2025-02-26
AI模型私有化部署
AI 模型私有化部署具有以下特点和情况: 挑战方面: 在许多中小型行业,如金融、医疗和法律行业,由于对数据私密性要求极高,客户隐私敏感度高,往往需要私有化部署场景,这大大增加了企业培训的难度。 访问 GPT 有门槛,国企类、体制类的合作伙伴可能受限,需要寻找更易于接入的国产模型作为替代方案,如智谱等。 工程化落地难,企业知识库大部分卡在工程问题上,真正能落地的不多,数据清理部分难度较大,技术能力要求比想象中更高。例如某金融企业希望使用大模型构建 AI 智能问答机器人并私有化部署,但因自身规模不大且无数字化系统,实际落地成本可能不比传统人力成本节省更多。 经验分享方面: 构建企业知识库是常见需求,一种普遍解决方案是结合企业私有数据与 RAG 模型的私有化部署。如有特殊需求,还可进行模型的 Finetuning(微调)以优化性能。 基础模型提供推理提示,RAG 用于整合新知识,实现快速迭代和定制化信息检索。通过 Finetuning 可增强基础模型的知识库、调整输出和教授更复杂指令,提高模型整体性能和效率。 360 愿意为有能力的企业赠送免费的私有化部署通用大模型,其可解决隐私泄露和数据流失问题,满足科普和一些通用需求,如办公等。同时提供 360AI 办公的会员服务,围绕办公营销需求做了很多工具,并将其场景化。
2025-02-26
你是基于什么模型
我调用的是抖音集团的云雀大模型。 此外,文中还提到了多模态大模型相关的内容,如基于多模态大型模型为现实世界提供实时说明书,后端采用 llama.cpp 挂载 LLaVA 模型并部署 Flask 应用用于数据处理,前端页面采用 HTML5 等。 同时,还有关于 Gemini 模型的介绍,它是基于 Transformer 解码器构建,经过训练以支持 32k 的上下文长度,采用高效的注意机制,能适应与各种音频和视觉输入交织的文本输入,并可以生成文本和图像输出。
2025-02-26
如何让推理大模型回答的更准确,使用什么样的提示词
要让推理大模型回答得更准确,可以通过以下提示词相关的设置和方法: 1. 参数设置: Temperature:参数值越小,模型返回结果越确定;调高参数值,可能带来更多随机、多样化或具创造性的产出。对于质量保障等任务,设置更低值以促使模型基于事实返回真实简洁结果;对于诗歌生成等创造性任务,可适当调高。 Top_p:与 Temperature 类似,用于控制模型返回结果的真实性。需要准确和事实的答案时,调低参数值;想要更多样化答案时,调高参数值。一般建议改变其中一个参数即可。 Max Length:通过调整控制大模型生成的 token 数,有助于防止生成冗长或不相关的响应并控制成本。 Stop Sequences:指定字符串来阻止模型生成 token,是控制响应长度和结构的方法之一。 Frequency Penalty:对下一个生成的 token 进行惩罚,与 token 在响应和提示中出现次数成比例,减少响应中单词的重复。 2. 提示词示例: 对于推理任务,目前已有一些涉及数学能力的改进。执行推理任务可能有难度,需要更高级的提示词工程技术,后续会介绍相关高级技术。 可以通过示例给模型说明,可能获得更准确结果,后面章节会介绍更多常见应用示例。 3. 调教方法: 像打字和写作一样,不断尝试和大模型交互是最佳方法,方法论不是关键。 可以在提示词里设定规则,也可临时更改,交互时无需遵循规则,重点是是否达成目的,未达成可重新尝试或更换模型。 用 Markdown 格式清晰表达问题,具有结构清晰、格式化强调、适用性广等优点,有助于模型更好地理解用户意图。
2025-02-26