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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 请选择几家大模型公司的产品,具体说下操作步骤

回答

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。

内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

问:有哪些好的Agent构建平台

以下是一些Agent构建平台:1.Coze:Coze是一个新一代的一站式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,可以极大地拓展Bot的能力边界。2.Mircosoft的Copilot Studio:这个平台的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:这是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:这是一个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。它提供了多种成熟模板,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。这使得它在处理高频工作场景如销售、客服、行程安排等方面表现更加出色。以上信息提供了关于6个平台的概述,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。内容由AI大模型生成,请仔细甄别

戴尔因AI上演“大逃杀”,谁能笑到最后?

当你深入了解了人工智能的背景并实际运用了这些产品后,你将迈入一个新的阶段:学习如何精准控制生成式人工智能,使之成为你工作的得力助手,显著提升你的工作效率和产出质量。在这个阶段,你将重点学习提示词技术。这项技能将帮助你编写更加清晰、精确的指令,从而更好地引导AI工具产生你所需要的结果。掌握了这项技能,你就能够更加灵活地运用AI工具,使其真正成为你工作中的得力助手。更进一步,你可以探索如何构建智能体(AI Agents)。这些智能体有潜力彻底革新你的工作方式。试想一下,拥有多个虚拟伙伴和助手与你共同工作的场景。每个智能体都可以被赋予特定的角色和任务,它们可以协同工作,大大提高你的工作效率和创新能力。在实际应用中我给出几条准则:1.彻底让自己变成一个“懒人”2.能动嘴的不要动手(用嘴说出你想做的事远比打字来的快)3.能动手的尽量用AI(用AI远比你苦哈哈的手敲要来的快)4.把你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

其他人在问
想利用AI穿搭,针对微胖女生设计各种穿搭,提供购买链接,实现兼职盈利。有没有针对上述问题的细致策略和操作步骤。可操作性强,易学。
目前没有关于利用 AI 穿搭针对微胖女生设计并提供购买链接以实现兼职盈利的详细策略和操作步骤的相关内容。但一般来说,您可以按照以下思路进行尝试: 首先,您需要确定目标受众,即微胖女生的具体身材特点和穿搭需求。可以通过市场调研、社交媒体互动等方式收集相关信息。 其次,选择适合的 AI 穿搭工具或软件。了解其功能和特点,学习如何有效地输入相关参数,如身高、体重、体型、个人风格偏好等,以获取准确的穿搭建议。 然后,根据生成的穿搭建议,寻找可靠的购买渠道和商品。这可能需要您与一些电商平台建立合作关系,获取商品的推广链接。 在推广方面,可以利用社交媒体平台、时尚论坛等渠道展示您的穿搭设计和购买链接。通过优质的内容吸引潜在客户,并建立良好的口碑。 同时,不断优化您的服务,根据用户的反馈和市场的变化调整穿搭方案和推广策略。 需要注意的是,实现兼职盈利需要一定的时间和努力,并且要确保所推荐的商品质量可靠,穿搭建议具有实用性和时尚感。
2024-09-13
怎么让chagpt帮助我产出更好的润色新闻稿
以下是一些让 ChatGPT 帮助您产出更好的润色新闻稿的方法和相关信息: 1. 运用逆向提示词工程: 逆向提示词工程在写作领域具有广泛的应用性,运用这一技术,您创作出的文章会显得更自然,不会有那种明显的“由机器生成”的感觉。 对于润色新闻稿,您可以使用官方新闻风格的提示词:请以{文章摘要}为背景,写一篇 2000 字的新闻稿。写作要求包括以权威人物的观点或引用开头、描述当前政策或事件并提供日期和实际行动、插入专家观点或数据支持、使用中等长度的段落和复合句、保持中立的语气以正式和客观的风格进行、在句间使用转折或并列连接词、结尾时重回初始观点或引用并总结全文。例如,文章摘要为“周杰伦演唱会上受伤”。 2. 常见的文章润色 AI 工具: Wordvice AI:集校对、改写转述和翻译等功能于一体的 AI 写作助手,基于大型语言模型提供全面的英文论文润色服务。 ChatGPT:由 OpenAI 开发的大型语言模型,可用于学生和写作人员的多方面写作辅助。 Quillbot:人工智能文本摘要和改写工具,可用于快速筛选和改写文献资料。 HyperWrite:基于 AI 的写作助手和大纲生成器,可帮助用户在写作前进行头脑风暴和大纲规划。 Wordtune:AI 驱动的文本改写和润色工具,可以帮助用户优化文章的语言表达。 Smodin:提供 AI 驱动的论文撰写功能,可以根据输入生成符合要求的学术论文。 总的来说,这些 AI 工具涵盖了文章润色的各个环节,包括校对、改写、大纲生成、内容生成等,可以有效提高写作效率和质量。科研人员和学生可以根据自身需求选择合适的工具进行使用。
2024-11-04
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
构建一个用于撰写公司新闻稿的专属智能体,您可以按照以下步骤进行: 1. 明确需求和目标:确定您希望智能体生成的新闻稿的风格、格式、内容重点等方面的要求。 2. 数据收集与整理:长期输入公司的相关信息,包括但不限于公司的发展历程、业务范围、近期重大事件、领导讲话等。确保数据的准确性、完整性和时效性。 3. 选择合适的技术和平台:有许多自然语言处理和机器学习的框架和平台可供选择,例如 TensorFlow、PyTorch 等。 4. 模型训练:使用收集到的数据对模型进行训练,不断调整参数以提高生成效果。 5. 测试与优化:在训练完成后,进行测试,查看生成的新闻稿是否符合预期,并根据测试结果对模型进行优化。 6. 持续学习与更新:随着公司的发展和信息的变化,持续为智能体提供新的数据,使其能够不断学习和改进。 需要注意的是,构建这样一个智能体需要一定的技术知识和实践经验,如果您不具备相关能力,可能需要寻求专业的技术团队或服务提供商的帮助。
2024-08-09
作为公司法务,如何使用AI更高效地办公
作为公司法务,要更高效地使用 AI 办公,可以参考以下要点: 1. 理解 Prompt:Prompt 是给 AI 系统提供的信息或问题,用于引导其产生特定回答或执行任务。一个好的 Prompt 能让 AI 更准确理解需求并给出有用回答。 2. Prompt 的建议框架及格式: CRISPE 框架,包括 Capacity and Role(能力与角色)、Insight(洞察)、Statement(陈述)、Personality(个性)、Experiment(举例)。 例如,明确 AI 作为专注于民商事法律领域、擅长案例研究等的律师角色,提供案件背景信息,陈述希望 AI 完成的任务,设定回答风格。 3. Prompt 方法总结:格式为【设定角色+任务目标+上下文和背景信息+(正面要求)详细需求和细节性信息+(负面要求)限制和不需要的内容+回答的语言风格和形式】。 4. Prompt 技巧: 讲清楚背景和目的,如在处理交通事故案件时,清晰描述案件事实、法规等。 学会提问,使用清晰具体语言,了解 AI 工作原理和限制以提高回答准确性。 拆解环节、切分流程、具体落到某个工作细节,将复杂任务分解为更小更具体环节。 5. 了解自身优势与不足:律师在沟通谈判、创造性解决问题、危机应对方面有优势,但在处理大量信息和数据、细节以及精力与情绪管理上存在不足,与 AI 协同应发挥各自优势。 6. 精准提出问题和指令:根据不同法律业务场景,如信息检索整理时精确抓取关键信息,自动化处理文档时生成和修改合同等。
2024-11-18
perplexity公司
Perplexity 是一家专注于开发新一代 AI 搜索引擎的公司,创立于 2022 年 8 月,由前 OpenAI 研究科学家 Aravind Srinivas 与前 Meta 研究科学家 Denis Yarats(Perplexity CTO)等合伙人共同创办。 其优势包括: 1. 理解能力强:能够深入理解查询的语义,而非仅仅匹配关键词,提供更准确和相关的结果。 2. 生成式回答:可以生成通顺的自然语言回答,而非简单返回网页链接和片段,使结果更易于理解和使用。 3. 个性化和上下文感知:能根据用户的历史查询和偏好个性化结果,提供更贴合需求的答复。 劣势有: 1. 训练成本高:训练大型 LLM 模型需要大量计算资源和高质量训练数据,成本较高。 2. 可解释性差:LLM 的工作原理较为黑箱,难以解释为何给出某个结果,缺乏透明度。 3. 潜在的偏差和不当内容:由于训练数据的局限性,可能产生偏见或不当内容。 独特之处在于将 LLM 技术应用于搜索引擎领域,试图颠覆传统基于关键词匹配的搜索范式,为用户提供更自然和智能的搜索体验,还融合了个性化和上下文感知等功能,努力成为新一代的“智能助手”。 在成立的 18 个月内,Perplexity 达到了 10 亿美元估值。但它与其他由 LLM 驱动的服务一样面临着幻觉问题等挑战,同时人工智能驱动的搜索也存在可靠性问题。
2024-11-14
有哪些著名的AI咨询公司?提供方案解决的那种
以下是一些著名的提供方案解决的 AI 咨询公司及相关信息: 在 AI 心理咨询产品方面,有 Woebot、Replika、Talkspace、Wysa、Moodfit、Youper 等。Woebot 是基于聊天机器人的心理健康平台,使用认知行为疗法原理引导用户。Replika 是 AI 驱动的个人朋友,提供情感支持和指导。Talkspace 是在线心理咨询平台,使用 AI 技术匹配咨询师。Wysa 提供情绪管理和心理健康支持。Moodfit 分析用户情绪模式并提供建议。Youper 结合 AI 和虚拟现实改善心理健康。但对于严重心理问题仍需专业帮助,且应作为传统咨询的补充。 在其他 AI 应用方面,如 14 号的小红书穿搭推荐,是 AI 时尚穿搭建议平台,利用图像识别和数据分析,根据用户身材和风格提供穿搭建议。15 号的蚂蚁财富智能理财助手,通过数据分析和机器学习为用户提供专业投资建议。16 号的法信智能法律咨询,运用自然语言处理和知识图谱解答法律问题。17 号的慧植农当家等是 AI 农业病虫害识别系统,借助图像识别和机器学习帮助农民识别病虫害。18 号的小米智能家居系统,基于物联网技术和机器学习实现家居设备智能化控制。19 号的文案狗等是 AI 广告文案生成工具,通过自然语言处理快速生成吸引人的广告文案。 在生成式 AI 平台的基础设施供应商方面,英伟达是目前该领域最大的幕后赢家,其数据中心 GPU 收入可观,建立了坚固的护城河。同时也有其他供应商,如甲骨文等挑战者,以及一些提供针对大模型开发人员解决方案的初创公司,如 Coreweave 和 Lambda Labs 等。此外还有谷歌张量处理单元(TPU)、AMD Instinct GPU、AWS Inferentia 和 Trainium 芯片,以及来自 Cerebras、Sambanova 和 Graphcore 等初创公司的 AI 加速器,英特尔也带着高端芯片进入市场,但新芯片占据的市场份额有限。
2024-11-13
最近有什么值得关注的AI公司
以下是一些值得关注的 AI 公司: 在移动应用领域,ChatGPT 占据榜首位置,其月活跃用户数大幅领先。此外,微软 Edge、Photomath、微软基于 AI 技术全新打造的搜索引擎 Bing 以及照片美化和虚拟形象制作工具 Remini 也在移动应用前五强中。同时,有五家 AI 公司实现了“双线作战”,其网页端、移动端应用双双跻身前 50 强榜单,分别是 ChatGPT、Character.AI、chatbot 平台 Poe、图片编辑应用 Photoroom 和 Pixelcut。 AI Friendship 是令人惊讶的应用之一,其用户和使用指标显示出强烈的用户喜爱。 工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist 实现了近 20%的事件避免率。Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本。Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。瑞典金融科技公司 Klarna 通过将 AI 融入用户支持,在运行率方面节省了 4000 多万美元。
2024-10-29
中国上市公司在ai应用方面的进展
目前,中国上市公司在 AI 应用方面取得了一定进展。 一方面,许多公司正将 AI 融入其工作流程,以快速达成 KPI、扩张规模和降低成本。例如,工作流程自动化平台 ServiceNow 通过 AI 驱动的 Now Assist,实现了近 20%的事件避免率;Palo Alto Networks 利用 AI 降低了处理费用的成本;Hubspot 利用 AI 扩大了能够支持的用户规模。瑞典金融科技公司 Klarna 最近宣布,通过将 AI 融入用户支持,他们在运行率方面节省了 4000 多万美元。 另一方面,对于 AI 应用层的创业者来说,存在一些问题和探索。中国企业软件的发展曾受人均 GDP 不够高、人力成本等因素限制,但如果 AI 能极大降低软件成本并提高效率,可能带来价值突破。我们期待中国 2B 的 AI 软件应用实现跨越式发展。 此外,还有一些相关的资源可供参考,如 2022 2024 年融资 2000 万美金以上的公司列表和详细公司分析、AI Grant 公司列表和详细公司分析、AIGC 行业与商业观察等。同时,也有关于 AI 变革公司/产业实践探索的相关内容,如 2023 年年报中中国上市公司对生成式 AI 的使用,以及安克创新的 AI 实践分析等。
2024-10-28
近期融资的ai行业上市公司
以下是近期融资的 AI 行业上市公司的相关信息: Celestial AI 融资 1 亿美元,用于使用基于光的互连传输数据。 Zenarate 融资 1500 万美元,是提供 AI 模拟培训平台的公司。 Augmedics 获得 8250 万美元,用于使用 AR 和 AI 进行脊柱手术。 CalypsoAI 筹集了 2300 万美元,用于生成 AI 模型的护栏。 2024 年美国融资金额超过 1 亿美元的 AI 公司(截止 2024.10.15): |项目名称|融资时间|融资金额(亿美元)|轮次|估值(亿美元)|主营|产业链标签|话题标签|投资方|其他信息| ||||||||||| |Weka|20240513|1.4|E|16|AI 原生数据平台|应用|数据|Valor Equity Partners, 高通创投, Nvidia, 日立创投| |CoreWeave|20240501|11|C|190|GPU 基础设施|基础设施|硬件和云平台|Coatue, Fidelity, Altimeter Capital, Magnetar Capital| |Scale AI|202405|10|F|140|数据标记服务|应用|数据|Accel, Tiger Global, Spark Capital, 亚马逊| |Blaize|20240429|1.06|D||AI 边缘计算平台|基础设施|硬件和云平台|淡马锡, 富兰克林邓普顿, Bess Ventures| |Augment|20240424|2.27|B|10|AI 编码辅助|应用|编程|Lightspeed Venture Partners, Index Ventures, Sutter Hill Ventures| |Cognition|20240424|1.75||20|端到端软件 Agents|应用|编程|Founders Fund, Ramp 联合创始人 Eric Glyman, Stripe 联合创始人 Patrick 和 John Collison, DoorDash 联合创始人 Tony Xu| |Xaira Therapeutics|20240423|10|A||AI 药物研发|应用|医学|Foresite Capital, ARCH Venture Partners| 近期热门融资 AI 产品速递 1 st : You.com 已完成多轮融资,包括来自 Salesforce CEO Marc Benioff 的 2000 万美元资金和 4500 万美元的募资。目前,You.com 用户数量稳定增长,已超过 10 万。体验链接:www.you.com
2024-10-28
如何创建个人专属知识库
以下是创建个人专属知识库的相关内容: 私人知识库中的内容通常包括从互联网收集的优质信息以及个人日常的思考和分享。 基于私人知识库打造个人专属的 ChatGPT 常见有两种技术方案: 训练专有大模型:可以使用个人知识库训练专有大模型,但此方案并非当下主流,存在高成本、更新难度大等缺陷。 利用 RAG(检索增强生成)技术:先将文本拆分成若干小文本块并转换为 embeddings 向量,保存在向量储存库中。当用户提出问题时,将问题转换为向量与储存库中的向量比对,提取关联度高的文本块与问题组合成新的 prompt 发送给 GPT API。 搭建基于 GPT API 的定制化知识库时,由于 GPT3.5 一次交互支持的 Token 有限,OpenAI 提供了 embedding API 解决方案。embeddings 是一个浮点数字的向量,向量之间的距离衡量关联性,小距离表示高关联度。
2024-11-16
如何制作一个专属的工作机器人
以下是制作专属工作机器人的两种方式: 基于 GitHub 开源项目 chatgptonwechat 实现 chatgptonwechat项目是使用 ChatGPT 搭建的智能聊天机器人,在 GPT3.5/4.0 API 及 itchat 框架的基础上实现,支持个人微信、公众号、企业微信部署,能生成文本、语音和图片,访问操作系统和互联网。项目地址:https://github.com/zhayujie/chatgptonwechat 。 基于 Coze 直聘的职业助手 Bot 实现 1. 职业助手 Bot 是一个专为帮助用户找到理想工作而设计的智能机器人。只需输入求职信息和偏好,就能迅速匹配适合的工作机会,并提供全面的求职支持。 2. 设计理念:旨在通过智能化和个性化的服务,帮助求职者更快、更精准地找到理想工作。 高效匹配:利用先进的算法和大数据分析,迅速从海量招聘信息中筛选出最适合用户的职位,节省时间,提高求职效率。 实时更新:持续跟踪最新招聘信息,通过即时通知功能让用户掌握最新求职动态。 个性化推荐:根据用户的职业目标、工作经验、技能、地域偏好等信息提供高度个性化的职位推荐服务。 数据安全:重视用户数据的安全与隐私,采用最先进的安全技术确保用户个人信息和求职数据不被泄露。 3. 创建 Bot: 在 Coze 的主页创建 Bot。 输入 Bot 名称与 Bot 介绍,并使用 AI 功能生成图标(也可上传自己喜欢的图标)。 4. 人设与回复逻辑:简单描述 Bot 的人设与逻辑,然后使用 AI 助手进行优化。例如:角色为一个专业的职业助手 Bot,能够根据用户输入信息为用户精准提供匹配的职位推荐。 5. 技能:为 Bot 增加一些技能。 6. 插件:增加一个新闻类插件,来捕捉行业相关的动态。
2024-10-31
我想做一个知识库管理,用于用户累计只是,在此基础上打造属于用户个人的知识库,通过ai生成用户专属的答案。但是我不知道应该怎么设计这个软件,请为我建议
设计一个用于用户知识累计和生成专属答案的知识库管理软件,您可以考虑以下几个关键方面: 1. 数据存储与架构 选择合适的数据库系统,如关系型数据库(如 MySQL、PostgreSQL)或非关系型数据库(如 MongoDB、Cassandra),以有效存储用户的知识数据。 设计合理的数据表结构,包括用户信息表、知识条目表、知识分类表等,确保数据的组织和关联清晰。 2. 知识录入与编辑 提供直观的用户界面,方便用户录入知识,支持多种格式,如文本、图片、音频、视频等。 具备知识编辑功能,允许用户修改、更新和完善已录入的知识。 3. 知识分类与标签 建立灵活的知识分类体系,让用户能够将知识分类存放,便于查找和管理。 支持用户为知识添加自定义标签,提高知识检索的准确性。 4. 搜索与检索功能 实现强大的搜索功能,支持全文搜索、关键词搜索、模糊搜索等多种搜索方式。 优化搜索算法,确保快速返回准确的搜索结果。 5. AI 模型集成 选择适合的 AI 模型,如自然语言处理模型,用于理解用户的问题和生成答案。 对 AI 模型进行训练和优化,使其能够基于用户的知识库提供准确和有用的回答。 6. 用户权限管理 设定不同的用户权限级别,如管理员、普通用户等,控制用户对知识库的操作权限,保障数据安全。 7. 数据备份与恢复 定期自动备份知识库数据,以防止数据丢失。 提供数据恢复功能,确保在意外情况下能够快速恢复知识库。 8. 界面设计 设计简洁、美观、易用的界面,提高用户体验。 遵循用户习惯和人机交互原则,使操作流程简单直观。 9. 性能优化 对软件进行性能优化,确保在处理大量知识数据时仍能保持高效运行。 10. 测试与迭代 进行充分的测试,包括功能测试、性能测试、用户体验测试等。 根据用户反馈和实际使用情况,不断迭代优化软件功能。 希望以上建议对您有所帮助,祝您成功设计出满足需求的知识库管理软件!
2024-10-29
怎们架构专属自己企业的AI系统
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。
2024-09-11
如何训练专属我的问答机器人
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。
2024-08-19