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

GraphRAG 相关论文

Answer

以下是关于 GraphRAG 的相关论文信息：

在社区摘要应用中，GraphRAG 在全面性和多样性上以 70 - 80%的胜率大幅领先于传统 RAG。GraphRAG 是一种基于图的 RAG 工具，能够通过 LLM 从文档集合中自动提取丰富的知识图谱，有助于处理私有或未知数据集的问答。它可以通过检测图中的“社区”（即密集连接的节点群组），从高层主题到低层话题，层次化地划分数据的语义结构。并且能利用 LLM 为这些社区生成摘要，提供对数据集的全面概览，无需事先设定问题，尤其适合回答全局性问题。

微软前几天发布的 GraphRAG 架构非常厉害，但是具体的原理和内容可能不太好理解。Neo4j 的 CTO 写了一篇详细的文章《GraphRAG 宣言：为 GenAI 增加知识》，通俗易懂地介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG 的优势、知识图谱的创建和利用知识图谱工作。

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

References

AIGC Weekly #79

在社区摘要应用中，GraphRAG在全面性和多样性上以70-80%的胜率大幅领先于传统RAG。GraphRAG是一种基于图的RAG工具，通过LLM从文档集合中自动提取丰富的知识图谱，助力处理私有或未知数据集的问答。GraphRAG能通过检测图中的“社区”（即密集连接的节点群组），从高层主题到低层话题，层次化地划分数据的语义结构。它利用LLM为这些社区生成摘要，提供对数据集的全面概览，无需事先设定问题。这种方法尤其适合回答全局性问题。

AIGC Weekly #80

微软前几天发布的GraphRAG架构非常厉害，但是具体的原理和内容可能不太好理解。Neo4j的CTO写了一篇详细的文章《GraphRAG宣言：为GenAI增加知识》。通俗易懂的介绍了GraphRAG的原理、与传统RAG的区别、GraphRAG的优势、知识图谱的创建和利用知识图谱工作。

通过增强PDF结构识别，革新检索增强生成技术(RAG)

参考文献[1]Alibaba Group Holding Limited.Fiscal year annual report 2023.https://static.alibabagroup.com/reports/fy2023/ar/ebook/en/index.html,2023.[2]Rongyu Cao,Hongwei Li,Ganbin Zhou,and Ping Luo.Towards document panoptic segmentation with pinpoint accuracy:Method and evaluation.In 16th International Conference on Document Analysis and Recognition,pages 3–18,2021.[3]https://pdflux.com/.[4]Daisho Microline Holdings Limited.Fiscal year annual report 2022.https://www1.hkexnews.hk/listedco/listconews/sehk/2022/0626/2022062600094.pdf,2022.[5]Peiyi Wang,Lei Li,Liang Chen,Dawei Zhu,Binghuai Lin,Yunbo Cao,Qi Liu,Tianyu Liu,and Zhifang Sui.Large language models are not fair evaluators,2023.[6]Tesla Inc.Model 3 owner’s manual.https://manual-directory.com/manual/2023-tesla-model-3-owners-manual/,2023.[7]Flávio Cunha,Fatih Karahan,and Ilton Soares.Returns to skills and the college premium.Journal of Money,Credit and Banking,43:39–86,2011.https://sci-hub.hkvisa.net/https://doi.org/10.1111/j.1538-4616.2011.00410.x.[8]Tom S.Vogl.Height,skills,and labor market outcomes in mexico.NBER Working Paper Series,2012.https://www.nber.org/system/files/working_papers/w18318/w18318.pdf.

Others are asking
推荐 GraphRAG 的学习文档
以下是为您推荐的 GraphRAG 学习文档： 1. ，其中包含 GraphRAG 相关内容。 2. ，涉及 GraphRAG 内容。 3. ，有关于 GraphRAG 的介绍。 4. ，包含 GraphRAG 相关内容。 5. ，通俗易懂地介绍了 GraphRAG 的原理、与传统 RAG 的区别、GraphRAG 的优势、知识图谱的创建和利用知识图谱工作。
2024-12-24
从评审导师的角度优化“人工智能驱动企业供应链效率影响研究——基于专精特新中小企业的实证数据”这个工商学术研究生学位论文题目
作为评审导师，以下是对这个论文题目的一些优化建议： “人工智能对专精特新中小企业供应链效率的驱动作用及影响研究——基于实证数据分析” 这样的表述更加清晰地突出了人工智能的驱动作用，并且明确了是基于实证数据进行的分析。您觉得如何？
2025-01-08
如何想写论文，哪个ai app 更适合拿来使用呢
在论文写作方面，以下是一些适合使用的 AI 应用： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，便于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供相关文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术进行文本校对、语法修正和写作风格建议，提升语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，方便进行数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，有助于复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：虽不是纯粹的 AI 工具，但结合自动化和模板，能高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 此外，对于组会准备工作，Claude 和 Gamma.app 是不错的选择。Claude 能帮助快速寻找符合条件的论文、提取精炼论文信息、找到适合的 PPT 制作工具并教会使用。 在 AI 文章排版工具方面： 1. Grammarly：不仅是语法和拼写检查工具，还提供排版功能，改进文档风格和流畅性。 2. QuillBot：AI 驱动的写作和排版工具，改进文本清晰度和流畅性。 3. Latex：广泛用于学术论文排版，使用标记语言描述格式，有许多 AI 辅助的编辑器和插件。 4. PandaDoc：文档自动化平台，使用 AI 帮助创建、格式化和自动化文档生成，适合商业和技术文档。 5. Wordtune：AI 写作助手，重新表述和改进文本，使其更清晰专业。 6. Overleaf：在线 Latex 编辑器，提供丰富模板和协作工具，适合学术写作和排版。 选择合适的工具取决于具体需求，如文档类型、出版标准和个人偏好。学术论文常用 Latex 和 Overleaf，一般文章和商业文档可用 Grammarly 和 PandaDoc 等。
2025-01-08
如何去论文AI味
要去除论文中的“AI 味”，可以从以下几个方面考虑： 1. 文风与语言能力：避免使用像“首先、其次、再者、引人入胜”这种一看就像 AI 写的套话。GPT 刚出时，由于数据标注方式可能导致其自带奇怪文风，如概括性描述、缺乏侧面描写、生硬叙述、死板结构和过度道德正确等。如今一些模型的文风已有改观，如 GPT4。而 Claude 和 Google 的 gemini 模型早期就没什么“AI 味”。 2. 避免过度的道德说教与正面描述：例如“他们相信只要有爱、有梦，就能在这个城市中找到自己的归宿”这类表述，会让人厌烦，因为与人类生活脱节，缺乏吸引力。 在论文写作领域，AI 技术应用广泛，提供了多方面的辅助，以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，帮助管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，精简和优化内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供云环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，进行复杂数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 使用这些工具时，要结合自身写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。需注意，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-08
AI可以帮助写论文吗
AI 可以帮助写论文。在论文写作领域，AI 技术的应用发展迅速，能提供多方面的辅助，包括文献搜索、内容生成、语言润色、数据分析、论文结构和格式处理以及研究伦理和抄袭检测等。以下是一些常用的 AI 工具和平台： 1. 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，可自动提取文献信息，助于管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：由 AI 驱动的学术搜索引擎，能提供文献推荐和引用分析。 2. 内容生成和辅助写作： Grammarly：通过 AI 技术提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，可精简和优化论文内容。 3. 研究和数据分析： Google Colab：提供基于云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化的软件，可进行复杂的数据分析和模型构建。 4. 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，高效处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，有丰富模板库和协作功能，简化编写过程。 5. 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：通过与已发表作品比较，检测潜在抄袭问题。 利用 AI 写课题可按以下步骤和建议进行： 1. 确定课题主题：明确研究兴趣和目标，选有价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：用学术搜索引擎和文献管理软件等 AI 工具搜集相关文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：用 AI 写作助手生成包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分的大纲。 5. 撰写文献综述：借助 AI 工具确保内容准确完整。 6. 构建方法论：根据需求，用 AI 建议的方法和技术设计研究方法。 7. 数据分析：若涉及数据收集和分析，使用 AI 数据分析工具处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：用 AI 写作工具写各部分，并检查语法和风格。 9. 生成参考文献：用 AI 文献管理工具生成正确格式。 10. 审阅和修改：用 AI 审阅工具检查逻辑性和一致性，根据反馈修改。 11. 提交前的检查：用 AI 抄袭检测工具确保原创性，做最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可辅助但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维，应保持批判性思维，确保研究质量和学术诚信。同时，如果担心 AI 削弱孩子思考力，正确的用法能助力拓展思维边界。比如将任务改为让孩子提交与 AI 共同完成作文的聊天记录，让孩子对 AI 作文进行点评批改、促使 AI 迭代出更好的文章，重点关注孩子在对话记录中能否说清 AI 作文的优缺点及如何修改。
2025-01-06
免费写论文的ai
以下是一些免费写论文的 AI 工具和相关服务： 1. 免费选项： Bing（https://www.bing.com/search?q=Bing+AI&showconv=1&FORM=hpcodx） Claude 2（https://claude.ai/） 2. 计算机领域（尤其是人工智能话题）： https://www.aminer.cn/，可订阅感兴趣的话题，提供免费的 AI 理解论文服务，多数论文有免费的 PDF 下载链接。 3. 论文写作中常用的 AI 工具和平台： 文献管理和搜索： Zotero：结合 AI 技术，自动提取文献信息，管理和整理参考文献。 Semantic Scholar：AI 驱动的学术搜索引擎，提供文献推荐和引用分析。 内容生成和辅助写作： Grammarly：提供文本校对、语法修正和写作风格建议，提高语言质量。 Quillbot：基于 AI 的重写和摘要工具，精简和优化论文内容。 研究和数据分析： Google Colab：提供云的 Jupyter 笔记本环境，支持 AI 和机器学习研究，便于数据分析和可视化。 Knitro：用于数学建模和优化，进行复杂的数据分析和模型构建。 论文结构和格式： LaTeX：结合自动化和模板，处理论文格式和数学公式。 Overleaf：在线 LaTeX 编辑器，提供丰富模板库和协作功能，简化论文编写。 研究伦理和抄袭检测： Turnitin：广泛使用的抄袭检测工具，确保论文原创性。 Crossref Similarity Check：检测潜在抄袭问题。 需要注意的是，使用这些工具时，要结合自己的写作风格和需求，选择最合适的辅助工具。同时，内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。
2025-01-06
AI信息交流教程 主要用于论文写作 资料查找
很抱歉，目前知识库中没有关于“AI 信息交流教程用于论文写作和资料查找”的相关内容。但一般来说，在进行论文写作和资料查找时，您可以从以下几个方面入手： 1. 明确研究主题和问题：确定您想要探讨的 AI 领域的具体方向和关键问题。 2. 选择合适的数据库和搜索引擎：例如学术数据库（如 Web of Science、Scopus 等）、专业的 AI 研究网站等。 3. 制定有效的检索策略：使用准确的关键词、布尔运算符等提高检索的准确性。 4. 评估资料的可靠性和相关性：注意来源的权威性、出版日期等。 5. 学会引用和整理资料：遵循学术规范，正确引用和整理所找到的资料。 希望以上建议对您有所帮助。
2025-01-05
我作为一名OA软件的行业的售前，我的工作中会涉及到AI与OA结合落地的智能化场景，所以我对AI知识有简单的了解，我现在想转型AI行业的售前，我该如何系统的学习AI的相关知识，请帮我制定一个计划
以下是为您制定的从 OA 软件售前转型到 AI 行业售前的系统学习计划： 一、了解 AI 基本概念 首先，建议阅读「」部分，熟悉 AI 的术语和基础概念。了解什么是人工智能，它的主要分支（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。同时，浏览入门文章，这些文章通常会介绍 AI 的历史、当前的应用和未来的发展趋势。 二、开始 AI 学习之旅 在「」中，您将找到一系列为初学者设计的课程。特别推荐李宏毅老师的课程。您还可以通过在线教育平台（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。 三、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。同时，一定要掌握提示词的技巧，它上手容易且很有用。 四、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。 五、体验 AI 产品 与现有的 AI 产品进行互动是学习 AI 的另一种有效方式。尝试使用如 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。通过与这些 AI 产品的对话，您可以获得对 AI 在实际应用中表现的第一手体验，并激发您对 AI 潜力的认识。 六、掌握相关技能和知识 1. 从编程语言入手学习：可以从 Python、JavaScript 等编程语言开始学习，学习编程语法、数据结构、算法等基础知识，为后续的 AI 学习打下基础。 2. 尝试使用 AI 工具和平台：可以使用 ChatGPT、Midjourney 等 AI 生成工具，体验 AI 的应用场景。探索一些面向中学生的 AI 教育平台，如百度的“文心智能体平台”、Coze 智能体平台等。 3. 学习 AI 基础知识：了解 AI 的基本概念、发展历程、主要技术如机器学习、深度学习等。学习 AI 在教育、医疗、金融等领域的应用案例。 4. 参与 AI 相关的实践项目：可以参加学校或社区组织的 AI 编程竞赛、创意设计大赛等活动。尝试利用 AI 技术解决生活中的实际问题，培养动手能力。 5. 关注 AI 发展的前沿动态：关注 AI 领域的权威媒体和学者，了解 AI 技术的最新进展。思考 AI 技术对未来社会的影响，培养对 AI 的思考和判断能力。 总之，作为转型者，您可以从以上多个方面入手，全面系统地学习 AI 知识和技能，为未来在 AI 行业的售前工作做好准备。
2025-01-07
我是否可以在飞书上传我的相关文档，然后把这些文档作为知识库进行对话，若可以，如何操作
在飞书上可以上传您的相关文档并将其作为知识库进行对话。具体操作如下： 1. 您需要一个额外的软件：AnythingLLM。其安装地址为：https://useanything.com/download 。安装完成后进入配置页面，主要分为三步： 第一步：选择大模型。 第二步：选择文本嵌入模型。 第三步：选择向量数据库。 2. 在 AnythingLLM 中，有一个 Workspace 的概念，您可以创建自己独有的 Workspace 与其他项目数据进行隔离。操作步骤为： 首先创建一个工作空间。 上传文档并且在工作空间中进行文本嵌入。 选择对话模式，AnythingLLM 提供了两种对话模式： Chat 模式：大模型会根据自己的训练数据和您上传的文档数据综合给出答案。 Query 模式：大模型仅仅会依靠文档中的数据给出答案。 测试对话。 3. 另外，您还可以参考以下操作在飞书上创建知识库并上传文本内容： 登录 。 在左侧导航栏的工作区区域，选择进入指定团队。 在页面顶部进入知识库页面，并单击创建知识库。在弹出的页面配置知识库名称、描述，并单击确认（一个团队内的知识库名称不可重复，必须是唯一的）。 在单元页面，单击新增单元。 在弹出的页面选择要上传的数据格式（默认是文本格式），然后选择一种文本内容上传方式完成内容上传。上传方式如下： 本地文档： 在文本格式页签下，选择本地文档，然后单击下一步。 将要上传的文档拖拽到上传区，或单击上传区域选择要上传的文档。目前支持上传.txt、.pdf、.docx 格式的文件内容，每个文件不得大于 20M，一次最多可上传 10 个文件。当上传完成后单击下一步。 选择内容分段方式： 自动分段与清洗：系统会对上传的文件数据进行自动分段，并会按照系统默认的预处理规则处理数据。 自定义：手动设置分段规则和预处理规则。分段标识符：选择符合实际所需的标识符。分段最大长度：设置每个片段内的字符数上限。文本预处理规则：替换掉连续的空格、换行符和制表符，删除所有 URL 和电子邮箱地址。单击下一步完成内容上传和分片。
2025-01-07
请给我推荐一些AI工具配上相关的AI培训视频。同时分析一下每个AI工具的使用场景，优势和缺点以及相似的工具推荐。要求这些AI工具适用于办公环境生产环境
以下为适用于办公环境生产环境的一些 AI 工具推荐，并对其使用场景、优势、缺点及相似工具进行分析： Keep： 使用场景：提供全面的健身解决方案，适用于个人健身计划制定和跟踪。 优势：中国最大的健身平台，资源丰富，能满足多种健身需求。 缺点：可能存在广告过多，部分功能需付费。 相似工具：Fiture Fiture： 使用场景：集硬件、课程内容、教练和社区于一体，适合追求综合健身体验的用户。 优势：由核心 AI 技术打造，提供一体化服务。 缺点：硬件设备可能价格较高。 相似工具：Keep Fitness AI： 使用场景：专注于利用人工智能进行锻炼，增强力量和速度。 优势：针对性强，对力量和速度训练有特定帮助。 缺点：功能相对较单一。 相似工具：暂无明确相似工具。 Planfit： 使用场景：提供健身房家庭训练与 AI 健身计划，适合在家健身的用户。 优势：AI 教练基于大量数据和 ChatGPT 实时提供指导。 缺点：可能对网络要求较高。 相似工具：暂无明确相似工具。 腾讯文档分类功能： 使用场景：自动分类办公文件，方便文件管理。 优势：提高文件管理效率，与腾讯文档集成方便。 缺点：分类准确性可能受文件内容复杂性影响。 相似工具：暂无明确相似工具。 英语流利说纠错功能： 使用场景：帮助语言学习者纠正发音、语法等错误。 优势：针对性纠错，有助于提高语言水平。 缺点：可能对某些特定语言习惯或方言的适应性不足。 相似工具：暂无明确相似工具。 下厨房口味调整功能： 使用场景：根据用户反馈调整菜谱口味。 优势：方便用户优化烹饪效果。 缺点：口味调整的精准度可能有限。 相似工具：暂无明确相似工具。 美丽修行定制方案功能： 使用场景：根据用户肤质定制护肤方案。 优势：个性化护肤推荐。 缺点：对肤质判断的准确性依赖用户输入的信息。 相似工具：暂无明确相似工具。 以上是部分适用于办公和生产环境的 AI 工具推荐及分析，您可以根据具体需求选择使用。
2025-01-06
为一张3层建筑渲染里面效果，请为我提供相关的提示词
以下是为您提供的 3 层建筑渲染效果的相关提示词： 视角：LowAngle（仰视）、3d isometric blueprint（3D 等轴测蓝图）、3D isometric model（3D 等轴测模型） 介质：abstract expressionist art style（抽象表现主义艺术风格） 镜头：superresolution microscopy（超分辨率显微镜） 灯光：ambient lighting（环境照明）、overhead lighting（头顶照明） 颜色：white（白色）、darkbrown（深棕色） 描述：classical realism（古典现实主义） 艺术家：Kazimir Malevich（卡齐米尔·马列维奇） 电影：2001 A Space Odyssey（2001 太空漫游）、Fantasia（幻想曲） 游戏：Age of Empires（帝国时代）、EarthBound（地球之旅） 画面精度：high detail（高细节）、hyper quality（高品质）、high resolution（高分辨率）、FHD,1080P,2K,4K18K 全高清.1080P,2K,4K,8K、8k smooth 8 流畅 渲染效果：Unreal Engine（虚幻引擎）、octane render（渲染器）、Maxon Cinema 4D 渲染器、architectural visualisation（建筑渲染）、Corona Render（室内渲染）、Quixel Megascans Render（真实感）、VRay V 射线、Behance、C4D、3D、blender、surreal photography（超现实摄影）、realistic 3D（真实 3D）、zbrush
2025-01-05
有扣子智能体搭建相关的课程吗
以下是与扣子智能体搭建相关的课程信息： 1. 无企业资质也能 coze 变现！手把手教你通过卖 Key 方式：Zion 威少模板跟着搭——支持上架多个智能体。上节课分享了如何用 Zion 把您的 Coze bot 打造成能赚钱的工具，包括前端页面设计和用户支付链路搭建等。点击回顾往期内容👉🏻，内含变现案例实操分享。针对常见难题，本期特别邀请了 Coze+Zion 独立开发者威少（B站：赛博画手威少@wei）开发的一个“Coze 变现模板（多智能体版）”，无需企业支付宝账号，个人用户也能轻松实现变现和收款。模板页面演示：https://coze.weishao.vip/ 。 2. 扣子案例合集社区内容分享： 3. 02 基础通识课： 智能纪要：本章节主要对整节分享进行复习。内容包括模型中数据集的清洗、抽取，rag 基于知识库存储数据到向量数据库方便检索，IAG 快速检索数据，编辑生成平台构建 prompt 的技巧，agent 概念，插件 pragin，运维平台，缓存机制，还提到大模型接入多家模型，以及 AI 改变工作流等。 智能章节：本章节主要介绍 AI 工程平台在日常生活中的帮助及使用方法。以扣子平台为例，其新版本有很多模板帮助学习。如名画照相馆工作流，能进行名画换脸操作。平台中的工作流程包含很多节点，且有多种插件工具，像必应搜索、链接读取、代码执行器等可供使用。本章节主要讲述代码方面更高阶需求可编写自己代码，提到知识库可存储文稿信息。重点介绍了一个名画处理工作流，包括开始节点的输入内容如用户照片、名画内容、性别等，工作流中涉及大模型意图分析、结构化整理、历史撰写以及图像生成模型等操作。
2025-01-04
我想做一个停车场方面相关的智能AI机器人
以下是关于停车场相关智能 AI 机器人的一些参考和建议： 摊位信息方面： 可以参考类似的摊位设置，如 MBTI 开运写真/头像、多模型多平台 AI 对话软件、主产品为 AI 脑筋急转弯和谜语问答并提供相关困惑解答、技术与工具教学agent 技巧、一键定制专属徽章等。 赛道说明方面： 借鉴汽车品牌相关的 AI 座舱赛道，例如对于车辆操作、状态查询或故障诊断等问题提供专业解答，利用车身硬件条件和软件生态自定义各种高频用车场景的智能体，提升车内人员的驾驶舒适性、娱乐性、趣味性、安全性体验等。 活动参考方面： 参考“AI 切磋摆摊大会”，利用类似支付宝百宝箱这样的无需代码基础的 AI 应用开发平台为摊位提供技术支持，配备专业的咨询智能体，展示各种有趣的 AI 应用，如 AI 绘画、AI 音乐、AI 视频剪辑等。 综合以上内容，您在开发停车场相关的智能 AI 机器人时，可以考虑以下几点： 1. 明确机器人的功能和服务，如提供停车场车位查询、引导停车、车辆状态监测等。 2. 利用自然语言处理技术，实现用户与机器人的便捷交流。 3. 结合图像识别等技术，实现对车辆和车位的准确识别。 4. 提供个性化的服务，根据用户的需求和习惯提供定制化的建议和引导。
2025-01-04