如何构建一个专属自己的智能体，用于撰写公司新闻稿，我会长期输入公司信息

以下是一些可用于构建专属智能体以撰写公司新闻稿的平台及操作步骤： 1. Coze：这是新一代的一站式 AI Bot 开发平台，适用于构建基于 AI 模型的各类问答 Bot。它集成了丰富的插件工具，能极大地拓展 Bot 的能力边界。 2. Microsoft 的 Copilot Studio：其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平台，支持开发者根据自身需求打造大模型时代的产品能力。 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设计良好的工作流。 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、销售等多种场景，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：依托于钉钉强大的场景和数据优势，提供更深入的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。 在实际构建和应用智能体时，您可以遵循以下准则： 1. 彻底让自己变成一个“懒人”。 2. 能动嘴的不要动手（用嘴说出您想做的事远比打字来的快）。 3. 能动手的尽量用 AI（用 AI 远比您苦哈哈的手敲要来的快）。 4. 把您手上的工作单元切割开，建设属于自己的智能体。 5. 根据结果反馈不断调整自己的智能体。 6. 定期审视自己的工作流程，看哪个部分可以更多的用上 AI。 您可以根据自己的需求选择适合的平台进行进一步探索和应用。

要架构专属自己企业的 AI 系统，可以参考以下步骤： 一、逐步搭建 AI 智能体 1. 搭建整理入库工作流 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需根据实际需求进行。 2. 在外层 bot 中封装工作流，完成整体配置 创建 Bot。 填写 Bot 介绍。 切换模型为“通义千问”，测试下来通义对提示词理解和执行效果较好。 把配置好的工作流添加到 Bot 中。 新增变量{{app_token}}。 添加外层 bot 提示词（可按需求和实际效果优化调整）。 二、相关术语 以下是一些在 AI 系统架构中可能涉及的术语： 1. AI 或 AI 系统或 AI 技术：具有“适应性”和“自主性”的产品和服务，如在定义的第 3.2.1 节中所述。 2. AI 供应商：在 AI 系统的研究、开发、培训、实施、部署、维护、提供或销售中发挥作用的任何组织或个人。 3. AI 用户：使用 AI 产品的任何个人或组织。 4. AI 生命周期：与 AI 系统的寿命相关的所有事件和过程，从开始到退役，包括其设计、研究、培训、开发、部署、集成、操作、维护、销售、使用和治理。 5. AI 生态系统：在 AI 生命周期中实现 AI 使用和供应的复杂网络，包括供应链、市场和治理机制。 6. 基础模型：在大量数据上训练的一种 AI 模型，可适用于广泛的任务，可作为构建更具体 AI 模型的基础。 经过上述配置，您可以在「预览与调试」窗口与 AI 智能体对话并使用全部功能。

要训练专属您的问答机器人，基于飞书能力开发时，首先需要了解问答机器人的底层原理——RAG 技术。 RAG 的基本流程如下： 1. 当接收到用户的输入，比如一个问题或一个话题，RAG 会从数据源（如网页、文档或数据库记录）中检索出与之相关的文本片段，这些文本片段被称为上下文。 2. 接着，RAG 会将用户的输入和检索到的上下文拼接成一个完整的输入，并传递给大语言模型（例如 GPT）。这个输入通常会包含一些提示，用于指导模型生成期望的输出，比如一个答案或一个摘要。 3. 最后，RAG 会从大语言模型的输出中提取或格式化所需的信息，再返回给用户。

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。 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 GPT3 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。

专门训练 AI 专属模型的人员通常被称为“AI 工程师”或“机器学习工程师”。他们负责设计、开发和优化 AI 模型，以满足特定的应用需求。AI 工程师需要具备深厚的数学和计算机科学知识，以及丰富的机器学习和深度学习经验。他们通常使用各种工具和技术，如 Python、TensorFlow、PyTorch 等，来训练和部署 AI 模型。此外，AI 工程师还需要与其他团队成员合作，如数据科学家、产品经理和开发人员，以确保 AI 模型能够与其他系统和应用程序集成，并为用户提供价值。

以下是一些能帮助撰写专利的 AI 工具： 1. 专利检索与分类：AI 可以通过自然语言处理（NLP）和机器学习算法，帮助进行高效的专利检索和分类，自动识别和分类专利文献。 2. 专利图像和图表分析： Aulive：利用 AI 技术分析专利中的图像和图表，自动识别技术内容和创新点。 AIpowered image recognition tools：用于专利文献中的图像识别和分析，提高图像处理的效率和准确性。 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。

以下是关于 prompt 撰写语法的相关内容： 一、什么是 Prompt Prompt 指的是给人工智能（AI）系统提供的信息或者问题，用来引导 AI 产生特定的回答或者执行特定的任务。它就像您在聊天时提出的问题，是启动对话或者引导对话方向的起点。对于 AI 来说，一个好的 Prompt 可以帮助它更准确地理解您的需求，并给出更相关、更有用的回答。简言之，Prompt 就像是您对 AI 说的一句话，告诉它您想要它做什么。 二、Prompt 的建议框架及格式 第一种：CRISPE 1. Capacity and Role（能力与角色）：您希望它的角色和能力，比如您是一名专注于民商事法律领域的律师，擅长案例研究、法律条文检索以及案件策略分析。通过赋予 AI 这样的角色，能够更有效地利用它的数据处理和模式识别能力，从而提升工作效率。 2. Insight（洞察）：提供背景信息和上下文，比如处理一起复杂的合同纠纷案件，向 AI 提供案件的关键事实、相关法律以及案件涉及的背景。这样，AI 在输出答案的时候，能提前理解案件的来龙去脉，为您提供更精准的辅助。 3. Statement（陈述）：您希望 AI 做什么。 三、Prompting 注意项 1. Midjourney Bot 无法像人类一样理解语法、句子结构或词语。多数情况下，词语的选择非常重要。更具体的同义词在许多情况下表现更佳。例如，可以用 gigantic、enormous 或 immense 替换 big。尽可能减少用词量。用词越少，每个单词的影响力就越强。使用逗号、方括号和连字符来帮助组织您的想法，注意，Midjourney Bot 无法可靠地解释这些符号。Midjourney Bot 不考虑大小写。Midjourney 4 稍微比其他模型更擅长解释传统的句子结构。 2. Prompt 技巧： 语气：指定所需语气（如正式、随意、信息性、说服性）。例如：请用正式语气编写一篇关于气候变化的文章。 格式：定义格式或结构（如论文、要点、大纲、对话）。例如：请为我提供一个关于健康饮食的要点清单。 限制：指定约束条件，如字数或字符数限制。例如：请提供一个关于太阳能的 100 字简介。 引用：要求包含引用或来源以支持信息。例如：请在关于全球变暖的文章中引用权威研究。 语言：如果与提示不同，请指明回应的语言。例如：请用法语回答关于巴黎旅游景点的问题。 反驳：要求解决潜在的反驳论点。例如：针对抵制疫苗接种的观点提出反驳。 术语：指定要使用或避免的行业特定或技术术语。例如：请用通俗易懂的语言解释区块链技术。 类比：要求 AI 用类比或示例阐明概念。例如：请用一个类比解释黑洞的概念。

利用 AI 辅助科研项目书撰写可以参考以下步骤和建议： 1. 确定课题主题：明确您的研究兴趣和目标，选择一个具有研究价值和创新性的主题。 2. 收集背景资料：使用 AI 工具如学术搜索引擎（如 Semantic Scholar、百度学术智能助手）和文献管理软件（如 Zotero）来搜集相关的研究文献和资料。 3. 分析和总结信息：利用 AI 文本分析工具来分析收集到的资料，提取关键信息和主要观点。 4. 生成大纲：使用 AI 写作助手生成课题的大纲，包括引言、文献综述、方法论、结果和讨论等部分。 5. 撰写文献综述：利用 AI 工具（如知网 AI 智能写作）来帮助撰写文献综述部分，确保内容的准确性和完整性。 6. 构建方法论：根据研究需求，利用 AI 建议的方法和技术来设计研究方法。 7. 数据分析：如果课题涉及数据收集和分析，可以使用 AI 数据分析工具（如 Google Colab、Knitro）来处理和解释数据。 8. 撰写和编辑：利用 AI 写作工具（如 Grammarly、Quillbot）来撰写课题的各个部分，并进行语法和风格的检查。 9. 生成参考文献：使用 AI 文献管理工具来生成正确的参考文献格式。 10. 审阅和修改：利用 AI 审阅工具来检查课题的逻辑性和一致性，并根据反馈进行修改。 11. 提交前的检查：最后，使用 AI 抄袭检测工具来确保课题的原创性，并进行最后的格式调整。 需要注意的是，AI 工具可以作为辅助，但不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行课题写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

以下是关于学习复杂提示词撰写的相关内容： 首先，对框架的理解和运用非常重要。提示词框架有多种，可先从较简单的入手，如“情境:”。如果觉得无从下手，可以参考以下步骤： 1. 懂原理 2. 找需求 3. 用框架 其次，复杂提示词的示例如：“Disney boy,Low saturation Pixar Super details,clay,anime waifu,looking at viewer,nighly detailedreflections transparent iridescent colors.lonctransparent iridescent RGB hair,art by Serafleurfrom artstation,white background,divine cinematic edgelighting,soft focus.bokeh,chiaroscuro 8K,bestquality.ultradetailultra detail.3d,c4d.blender,OCrenderer.cinematic lighting,ultra HD3D renderino iw 1.5 s 500 v 5” 新手写提示词常见误区包括： 1. 忽略基础知识的重要性，很多同学急于写复杂提示词，却不重视基础教程，导致后续出现基础问题。 2. 试图用一个提示词解决多个问题。 希望以上内容对您学习复杂提示词撰写有所帮助。

使用 AI 撰写毕业论文可以参考以下方法： 1. 利用 AI 快速生成论文的内容和段落。 2. 让 AI 生成引人入胜的讨论问题，用于丰富论文中的讨论部分。 3. 借助 AI 将 YouTube 视频转化为论文格式，以便参考和分析其中的内容。 4. 运用 AI 总结长篇文本，从而更好地理解和记忆相关资料，为论文写作提供支持。 但需要注意的是，AI 工具只是辅助，不能完全替代研究者的专业判断和创造性思维。在使用 AI 进行毕业论文写作时，应保持批判性思维，并确保研究的质量和学术诚信。同时，要仔细甄别 AI 生成的内容。

以下是基于产品知识库构建智能问答助手的详细步骤： 创建知识库： 1. 以外贸大师产品的帮助文档为例进行演示。 帮助文档地址： 选择其中一个文档，如来创建知识库。 点击创建知识库。 从知识库中添加知识单元。 为了更好的检索效果，使用 Local doucuments 的方式，上传 Markdown 格式文档。首先查看文档数据格式，每个问题使用作为开头（这是 Markdown 的语法）。准备开始上传文件，至此，一个完整的知识库构建完成。 创建数据库存储用户的问答： 1. 2024.06.05 更新，对数据库不太了解的小伙伴，可以阅读。 2. 首先创建一个机器人：外贸大师产品资料问答机器人，进入到 Bot 的开发和预览页面。 3. 由于需求中需要记录下用户的问题和机器人的回答，方便进行统计用户最关心的问题然后进行优化，所以这个需求依赖数据库，将用户的每一次提问都保存到数据库中。 创建数据库。 定义数据库。 场景概述： 现代产品更新换代速度快，用户在使用产品时经常会有疑问，而且新产品的上市会伴随大量的信息和数据。利用 RAG 检索增强生成框架，能够将这些零散的信息整合成一个知识库。通过这个知识库，用户能够快速获得到需要问题的答案，极大地提升了用户体验，让用户不必再翻看厚重的说明书或漫无边际地搜索网络，省时又省力。 特别需要注意的是：文档的分片策略会严重影响查询的结果，这是当前 RAG 自身的方案原理导致的。

构建用于 LLM 训练的林草领域特定数据集可以参考以下方法： 1. 微调现有模型：采用在通用数据集上预训练的模型，以学习到的权重为起点，在新的特定领域数据集上重新训练模型。但 LLM 规模较大，更新每个权重可能需要很长时间的训练工作，且计算成本较高，可能不是最佳选择。 2. 生成 QA 数据集：对于简单需求，以 QA 数据集和 dialogue 数据集为主。先对文件中的文本进行切割，例如将每一大部分放进一个约 200 字的 txt 文件里，然后设定提示词模板。如对于公司产品手册，可设置类似“你是一个聪明的 xxx 公司的 xxx 产品的产品经理。给你一段 xxxxx 有限公司 xx 产品相关的文本，你必须依据文本想出十个不同的问题和这十个问题对应的答案……”的模板。 3. 针对金融服务领域的经验借鉴： 使用特定数据微调模型：新进入者可先使用公开的金融数据优化模型，再用自身收集的数据；现有参与者可利用现有专有数据，但可能过于保守，给新进入者带来竞争优势。 保证模型输出准确性：考虑到金融问题的重要性，新的 AI 模型需要尽可能准确，一开始人类常作为最终验证环节。 总之，构建特定领域数据集需要根据实际情况选择合适的方法，并注重数据的质量和准确性。

以下是构建新闻收集的 Agent 工具的相关内容： 1. 可以通过 Coze 建立定时任务，执行工作流二，并添加分析文章和搜索文章等能力，变成一个消息情报官的 Agent，能够获得想要的领域或行业情报，还能深入挖掘相关情报信息。然后发布到 Coze 商店、豆包、飞书、微信、微信公众号、微信小程序等平台即可使用。可以构建多个分身，收集整理不同领域和行业的情报信息。 2. 最近 wiseflow 首席情报官很火，但几乎没有教程和搭建成功案例，其代码存在问题且依赖收费的 OpenAI API。可行的 Free 方案是通过文章链接订阅公众号，定时推送情报消息，并实现情报 CoT 问答。 3. 可以通过读 SQLiteDB 或者获取 RSS XML 页面 http://127.0.0.1:4000/feeds/all.atom 来获取更新的公众号。在公众号订阅不多时，建议使用分析 XML 页面。由于本地部署无法直接将文章同步到 Coze，可以选择使用多维表格及飞书机器人 API 的方式来实现中间数据的传递。在多维表格中设置状态转换，以了解文章是否已被解读和推送。

构建一个基于“AI+易经+禅悟”的智能体可以参考以下步骤： 1. 了解各种 AI 工具：熟悉不同 AI 工具的特点和用途，为后续工作选择合适的工具。 2. 学会写提示词：这是关键环节，决定能否清晰地向 AI 传达任务。 3. 搭建 AI 工作流：按照一定的流程和步骤将 AI 工具融入工作环节，提高效率。 4. 测试 AI 工作流：在使用初期可能会遇到不顺手的情况，需要多尝试并根据体验进行调整和优化。 5. 解决问题：当遇到现有 AI 工具不好用的情况，可能是提示词不够好或工具本身的问题，需要学习写好提示词、寻找更好的工具或寻求帮助。 6. 考虑制作智能体：当工作流效率较低时，可以考虑制作智能体来自动化完成一系列任务，需要学习相关知识或寻求专业人士的帮助。 需要注意的是，将易经和禅悟的元素融入其中需要您根据自身的理解和需求，在上述步骤中进行创新性的结合和应用。

以下是一些构建网站和设计网页的免费 AI 工具： 1. Bookmark 网址： 特点：AIDA 通过询问用户几个简单的问题，快速生成一个网站。提供直观的拖放编辑器，用户可以轻松自定义网站内容和布局。包括多种行业模板和自动化营销工具。 2. 10Web 网址： 特点：基于 AI 的 WordPress 网站构建工具，可以自动生成网站布局和设计。提供一键迁移功能，将现有网站迁移到 10Web 平台。集成的 AI 驱动 SEO 分析和优化工具。 3. Wix ADI 网址： 特点：基于用户提供的信息，Wix ADI 可以自动生成一个定制化的网站。提供多个设计选项和布局，用户可以进一步调整和自定义。集成了 SEO 工具和分析功能，帮助优化网站表现。

构建专业知识库可以通过以下两种方式： 使用 GPT 构建： 1. 将大文本拆分成若干小文本块（chunk）。 2. 通过 embeddings API 将小文本块转换成 embeddings 向量，这些向量与文本块的语义相关，并在向量储存库中保存这些向量和文本块作为问答的知识库。 3. 当用户提出问题时，将问题通过 embeddings API 转换成问题向量，与向量储存库中的文本块向量比对，查找距离最小的几个向量，把对应的文本块提取出来，与原有问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 使用 Dify 构建： 1. 准备数据：收集需要纳入知识库的文本数据，包括文档、表格等格式，并对数据进行清洗、分段等预处理，确保数据质量。 2. 创建数据集：在 Dify 中创建新的数据集，上传准备好的文档，并为数据集编写良好的描述。 3. 配置索引方式：Dify 提供了三种索引方式，包括高质量模式、经济模式和 Q&A 分段模式，根据实际需求选择合适的方式。 4. 集成至应用：将创建好的数据集集成到 Dify 的对话型应用中，作为应用的上下文知识库使用，并在应用设置中配置数据集的使用方式。 5. 持续优化：收集用户反馈，对知识库内容和索引方式进行持续优化和迭代，定期更新知识库，增加新内容以保持时效性。 总的来说，Dify 提供了可视化的知识库管理工具，关键步骤包括数据准备、数据集创建、索引配置、集成应用和持续优化。