Navigate to WaytoAGI Wiki →
Home/Question List/Question Detail

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。

Others are asking
关于飞书表格和deepseek联动的设计
以下是关于飞书表格和 DeepSeek 联动的相关内容: 1. 《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,实现批量处理信息、提升工作效率的方法。用户可批量转换文风、快速回复消息,甚至利用 AI 生成文案,操作简单便捷,让普通人无需编程知识也能轻松使用 AI。 2. 在一场全国 23 城近 4000 人玩转 DeepSeek 的活动中,展示了飞书多维表格和 DeepSeek 的结合的强大之处,DeepSeek R1 大模型已全面融入飞书多维表格等多款产品。
2025-02-25
基于trae平台如何与飞书联动
以下是基于 Trae 平台与飞书联动的相关内容: 案例:向阳用 Grok3 + Trae 写了微信读书有关的工具,实现了读取自己书架、获取指定书籍热门划线和人数、生成本地 CSV 文件并同步飞书多维表格,基于划线内容和人数,飞书 AI 自动总结、打分、写阅读理由等功能。经验包括给 Github 代码库地址让 Grok3 分析实现方案,对于过长内容用公式抽取一部分,拆解为多个子功能实现后让 Trae 读取参考做整合。 第三节:基于飞书多维表格开发网页及相关问题。包括创建多维表格数据库,介绍创建具有 AI 能力的多维表格的核心在于字段捷径中的多种 AI 能力;配置飞书应用权限,在飞书开发平台创建企业自建应用,配置相关权限,创建并发布版本,保存凭证信息;关联多维表格与应用,在多维表格中添加创建的飞书应用,获取 APP ID 和 secret,为外部通过 API 访问多维表格数据打通通道;开发网页与调试,基于 readme 文件开发网页,尝试接通飞书多维表格,解决开发和调试过程中的问题,最终成功读取多维表格数据。还涉及小程序开发与工具应用的交流,如小程序 API 连接问题、云开发与经费、飞书工具使用、AI 编程活动安排、业务场景需求探讨等。 做一个专属的好文推荐网站(DeepSeek R1 + 飞书多维表格):第二步用网页呈现多维表格里的内容,分为增加一个飞书应用和使用 Trae 开发一个网页读取多维表格的数据并呈现两小步。增加飞书应用包括打开网址登录并进入开发者后台,创建新应用,填写应用相关信息,配置应用权限,选择多维表格相关权限,发布应用,获取应用 ID 和密匙,创建飞书多维表格并安装应用。使用 Trae 开发网页包括新建文件夹,用 Trae 打开并新建“readme.md”文件,复制代码,打开 Builder 模式说出需求,调试 bug 完成 MVP 版本。下一章节会结合浏览器插件知识进一步完善产品功能。
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
deepseek+飞书
以下是关于 deepseek 和飞书的相关信息: AI 切磋大会第十期于 2 月 23 日举行 deepseek 专场,活动流程为 13:00 17:30。其中 14:40 16:30 分城市各自案例分享,征集案例方向包括使用 deepseek 做了什么、用 DeepSeek 运用在工作生活上的案例、DeepSeek 输出“超预期结果”的惊艳场景、看到别人使用的案例也可以分享,以及分享使用方法技巧,如使用 deepseek 技巧、DeepSeek 与其他工具的协同方案、模型微调/部署的技巧方法、用 deepseek 获取流量/客户等。还提到了应急预案,如分享者临时缺席预设 1 2 名备用嘉宾,冷场设定互动话题,主持人引导讨论。16:30 17:30 为 Workshop 自由探讨,活动流程包括参与者自由组队(设定匹配预案)、确定项目方向(围绕 DeepSeek 的应用)、进行 Workshop 讨论(头脑风暴+落地方案)、提交项目初稿(用飞书文档记录),工具推荐 DeepSeek + 飞书多维表格、DeepSeek + 扣子,应急预案包括讨论无方向设定 2 3 个标准问题引导,分组混乱预设 3 5 个热门主题,参与者自行加入。 DeepSeek + 阿里云实训营全新升级上线,2025 年 2 月 20 日周四下午两点开课,在线直播。官网会议链接为 https://sme.aliyun.com/live?spm=5176.29677750.J_wilqAZEFYRJvCsnM5_P7j.1.65e5154aMqiYrq&scm=20140722.M_10776450.P_117.MO_3931ID_10775537MID_10775537CID_32667ST_12908PA_se@1020146183V_1 ,阿里云视频号在直播(可扫码海报上的二维码进行查看)。实训营详情链接为,本期课程聚焦模型多模态应用落地,从模型选型、微调到 RAG 图搜与音视频应用构建实操,由浅至深带你在阿里云百炼零代码实现企业级多模态应用落地,阿里云资深专家带你掌握 AI 应用场景最新实操,还有实训营群链接。 2 月 23 日的通往 AGI 之路近 7 日更新日志中,有《》,探讨了如何有效引导儿童和青少年从初级认知阶段过渡到更高级的思维模式。
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
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
配置“DeepSeek-R1”模型的 API key:基础 URL:https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。添加“DeepSeek-R1”模型。这个行为在Macbook中怎么操作,请进行指导,通过图片、文字、数据、网址等形式
在 Macbook 中配置“DeepSeekR1”模型的 API key 及添加模型的操作步骤如下: 1. 获取 DeepSeekR1 满血版密钥: 注册并登录火山引擎,点击立即体验进入控制台:https://zjsms.com/iP5QRuGW/ 。 创建一个接入点,点击在线推理创建推理接入点。 为接入点命名为 DeepSeekR1。若提示“该模型未开通,开通后可创建推理接入点”,点击“立即开通”,勾选全部模型和协议一路开通(免费)。 确认无误后,点击“确认接入”按钮。 自动返回创建页面,复制多出的接入点名称“DeepSeekR1”。 点击【API 调用】按钮,进入后点击【选择 API Key 并复制】,若没有则点击【创建 API key】,复制并保存。 2. 配置“DeepSeekR1”模型的 API key: 安装插件:使用 Chrome 或 Microsoft Edge 浏览器,点击此链接,安装浏览器插件,添加到拓展程序:https://chromewebstore.google.com/detail/pageassist%E6%9C%AC%E5%9C%B0ai%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84web/jfgfiigpkhlkbnfnbobbkinehhfdhndo 。 打开聊天页面:点击右上角的插件列表,找到 Page Assist 插件,点击打开。 配置 API key:基础 URL:https://ark.cnbeijing.volces.com/api/v3 ,填好之后,点击保存,关掉提醒弹窗。 添加“DeepSeekR1”模型。 3. 环境配置指南: 首先到 deepseek 的官网(https://www.deepseek.com/),进入右上角的 API 开放平台。若没有赠送余额,可选择充值,支持美元和人民币两种结算方式及各种个性化充值方式,并创建一个 API key(注意及时保存,只会出现一次)。 以 cursor 作为代码编辑器为例,下载安装后,在插件页面搜索并安装 Roocline 。安装完后,打开三角箭头,选中 RooCline 并点击齿轮,进入设置,依次设置: API Provider:选择 DeepSeek 。 API Key:填入已创建的 key 。 模型:选择 DeepSeekreasoner 。 语言偏好设置。 记得把 HighRisk 选项都打开,最后点击 Done 保存修改。 在聊天框输入产品需求,输入需求后点击星星优化提示词,最终得到想要的结果。
2025-02-26
大模型、小模型之间的区别和联系是什么
大模型和小模型的区别与联系如下: 区别: 类型:大模型主要分为大型语言模型和大型多模态模型,前者专注于处理和生成文本信息,后者能处理包括文本、图片、音频等多种类型的信息。 应用场景:大型语言模型主要用于自然语言处理任务,如文本翻译、文本生成、情感分析等;大型多模态模型可应用于图像识别与描述、视频分析、语音识别与生成等更广泛的领域。 数据需求:大型语言模型主要依赖大量文本数据训练,大型多模态模型则需要多种类型的数据,包括文本、图片、音频等。 功能:小模型通常被设计来完成特定任务,如专门识别猫或狗;大模型像多功能的基础平台,能处理多种不同任务,应用范围广泛,拥有更多通识知识。 联系: 相对比较:小模型是相对于大模型的规模而言较小。 共同作用:在不同场景中发挥各自的优势,共同为解决问题提供支持。 在 AI 绘图模型中,大模型如同主菜或主食,小模型(Lora)如同佐料或调料包,Lora 能帮助快速实现特定风格或角色的绘制,且大模型和 Lora 要基于同一个基础模型才能搭配使用,以生成各种风格的图片。
2025-02-26
目前市面上有哪些ai可以实现免费创建并训练大模型,以满足个人需求
目前市面上有以下一些可以免费创建并训练大模型以满足个人需求的途径: 1. 免费云服务器: 阿里、腾讯对新用户提供免费试用服务器,如腾讯云的。服务器系统配置可选择【宝塔】系统。 2. 免费大模型接口: 阿里的接口,创建 API key 即可。 也有免费接口,但国内大模型通常限制一定免费额度的 Token。 谷歌的来学习如何给服务器科学上网及使用海外版 Coze。 此外,关于大模型的相关知识: 1. 架构方面: encoderonly 模型通常适用于自然语言理解任务,如分类和情感分析,最知名的代表模型是 BERT。 encoderdecoder 模型同时结合了 Transformer 架构的 encoder 和 decoder 来理解和生成内容,代表是谷歌的 T5。 decoderonly 模型更擅长自然语言生成任务,目前熟知的众多 AI 助手基本都来自此类架构。 2. 大模型的特点: 预训练数据非常大,往往来自于互联网上,包括论文、代码、公开网页等,一般用 TB 级别的数据进行预训练。 参数非常多,Open 在 2020 年发布的 GPT3 就已经达到 170B 的参数。 在技术原理方面: 1. 生成式 AI 生成的内容叫做 AIGC。 2. 相关技术名词: AI 即人工智能。 机器学习包括监督学习、无监督学习、强化学习。监督学习有标签的训练数据,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,经典任务包括聚类。强化学习从反馈里学习,最大化奖励或最小化损失。深度学习参照人脑有神经网络和神经元,神经网络可用于多种学习方式。 生成式 AI 可以生成文本、图片、音频、视频等内容形式。LLM 即大语言模型,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。 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来处理序列数据,而不需要依赖于循环神经网络或卷积神经网络。
2025-02-26
大模型是什么
大模型通俗来讲,是输入大量语料,让计算机获得类似人类的“思考”能力,从而能够理解自然语言,并进行文本生成、推理问答、对话、文档摘要等工作。 大模型的训练和使用过程可以用“上学参加工作”来类比: 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:大模型需要的数据量特别多,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:为了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,正式干活,比如进行翻译、问答等,在大模型里称之为推导(infer)。 在大模型中,Token 被视为模型处理和生成的文本单位,会被分割并生成词汇表,数字化便于计算机处理。为让计算机理解 Token 之间的联系,还需把 Token 表示成稠密矩阵向量,这个过程称为 embedding,常见算法有基于统计的 Word2Vec、GloVe,基于深度网络的 CNN、RNN/LSTM,基于神经网络的 BERT、Doc2Vec 等。以 Transform 为代表的大模型采用自注意力(Selfattention)机制来学习不同 token 之间的依赖关系,生成高质量 embedding。 大模型的“大”指用于表达 token 之间关系的参数多,主要是模型中的权重(weight)与偏置(bias),例如 GPT3 拥有 1750 亿参数。 所谓的大模型,简而言之,就是拥有庞大参数数量的模型,通过处理和理解海量数据,能够胜任一系列复杂的任务。大模型之所以强大,一方面在于庞大的参数数量,这些参数在学习过程中不断调整,帮助模型更深入地理解和生成数据;另一方面,大模型的训练离不开大量数据,通过对各种数据的学习,模型能够掌握丰富的知识和技能。 GPT 是“生成式预训练变换器”(Generative Pretrained Transformer)的缩写,是一种大型语言模型(LLM),也是生成式人工智能的重要框架。
2025-02-26
大模型+知识库
大模型与知识库的结合: RAG(RetrievalAugmented Generation)即搜索增强生成,指大模型结合广泛的知识库数据,检索相关片段后生成答案。这种方式能减少大模型的幻觉,提高特定任务表现,提升搜索文档信息和生成回答的效率与体验。 LangChain 是实现 RAG 的开源框架,提供基础组件和工具,允许开发人员将大语言模型与外部数据源结合搭建应用。LangChainChatchat 是在 LangChain 基础上构建的具体应用,目标是建立对中文场景和开源模型支持友好、可离线运行的知识库问答解决方案。 在商业化问答场景中,大模型有时会回复不准确,如未根据正确的知识库内容回答,在严肃场景中这是不能接受的错误。优化大模型更准确回答问题的过程称为 RAG。 在基于大模型+知识库的 Code Review 实践中,涉及语言、根据知识库返回的上下文信息、变更的代码等。开源大模型与领域知识库结合并私有化部署是企业级应用的一种实践方式,大模型在 Chat 聊天中的产品形态更多是展示能力,最终产品形态需依具体场景而定。
2025-02-25