AI淘宝客服

以下是为您提供的 AI 产品经理学习路径： 1. 入门级： 可以通过 WaytoAGI 等开源网站或一些课程来了解 AI 的概念。 学会使用 AI 产品，并尝试动手实践应用搭建。对应的画像可能是喜欢听小宇宙 APP 的播客或浏览 AI 相关的文章。 2. 研究级： 有两个路径，一个是技术研究路径，一个是商业化研究路径。 这个阶段对应的画像可能是对某一领域有认知，可以根据需求场景选择解决方案，或利用 Hugging face 等工具手搓出一些 AI 应用来验证想法。 3. 落地应用： 这一阶段的画像就是有一些成功落地应用的案例，如产生商业化价值。 对应传统互联网 PM 也有三个层级： 负责功能模块与执行细节。 负责整体系统与产品架构。 熟悉行业竞争格局与商业运营策略。 总结来说，对 AI 产品经理要求懂得技术框架，不一定要了解技术细节，而是对技术边界有认知，最好能知道一些优化手段和新技术的发展。AI 是工具和手段，产品经理要关注的还是场景、痛点、价值。

如果您想成为 AI 产品经理，可以从以下几个方面进行学习： 1. 了解相关技术概念： 思维链：谷歌在 2022 年的论文中提到，思维链能显著提升大语言模型在复杂推理方面的能力，即便不用小样本提示，也可在问题后加一句“请你分步骤思考”。 RAG（检索增强生成）：外部知识库切分成段落后转成向量，存在向量数据库。用户提问并查找到向量数据库后，段落信息会和原本的问题一起传给 AI，可搭建企业知识库和个人知识库。 PAL（程序辅助语言模型）：2022 年一篇论文中提出，对于语言模型的计算问题，不让 AI 直接生成计算结果，而是借助 Python 解释器等工具作为计算工具。 ReAct：2022 年一篇《React:在语言模型中协同推理与行动》的论文提出了 ReAct 框架，即 reason 与 action 结合，让模型动态推理并采取行动与外界环境互动，比如用搜索引擎对关键字进行搜索，观察行动结果，可借助 LangChain 等框架简化构建流程。 2. 关注技术论文：很多大佬认为要关注或直接阅读技术论文，比如产品经理转型 AI 产品经理，需要懂技术脉络。但小白直接看技术论文有难度，虽然现在可让 AI 辅助阅读，仍要完成一定知识储备。林粒粒呀的相关视频是很好的科普入门。 3. 学习技术框架与未来想象：比如了解 Transformer 是仿生算法的阶段性实现，10 年、20 年后可能不再使用。

AI 绘画具有多方面的特点和影响： 1. 与艺术界的双向影响： 改变传统艺术面貌：从生成艺术作品到辅助艺术创作，影响创作方式、审美观念和市场需求。 技术进步：从早期机械臂机器人到当前大语言模型，在创作质量和速度上取得突破，推动传统艺术数字化和普及化。 引发讨论和争议：人们对 AI 创作的艺术品接受程度与人类作品大致相同，但不太愿意将其视为艺术家；艺术家态度复杂，有期待也有担忧；带来从业者职业安全焦虑和“侵权”反对之声，挑战现有法律和伦理框架。 提供新可能性：帮助艺术家探索新表达方式、提高制作效率、降低成本，促进艺术与观众互动，提供个性化体验。 2. 关键词指南： 公式：主题+环境+气氛+灯光+色彩+构图+风格参考。 比如：将喜欢的艺术家、灯光、颜色等风格放到相应的关键词里。 3. 艺术与科技的融合： 呈现奇妙景象：将艺术与先进技术完美结合，引领艺术界走向未来。 探索之旅：利用机器学习和深度学习模拟创作过程，生成令人惊叹的作品，为艺术家提供新工具和观众带来新体验。 打破局限：不再局限于传统手工绘画技巧，通过技术手段开拓新领域，为艺术家提供灵感，为缺乏绘画技巧的人提供创作机会，使艺术更民主化和包容。

以下是关于 weights ai 下载的相关信息： 按照 FastGPT+OneAPI+COW 带有知识库的机器人完整教程进行环境配置，具体步骤如下： 第一步：cd/root||exit 1 第二步：下方两行粘贴进入，然后点击回车，等待下载完成。（如果这里有了卡点，进行不下去，可能是因为服务器网络问题，去拉取的时候下载不全，可以复制网址，手动去下载到电脑上。然后进入文件夹，找到 root 文件夹，把下载的文件上传进去就好了。） 第三步：然后把下边这行粘贴进去，点击回车。rm f Anaconda32021.05Linuxx86_64.sh 第四步：继续粘贴：/root/anaconda/bin/conda create y name AI python=3.8 第五步：继续，一行一行依次粘贴，依次回车：echo 'source /root/anaconda/bin/activate AI'>>~/.bashrc 第六步：执行完成后。刷新一下，重新进入终端，你会看到，最左侧出现了（AI）的字符。如果出现了，那么恭喜你。配置完成 智谱 AI 提供的所有开源模型均可以在以下平台进行下载： 基于 Hook 机制的微信 AI 机器人安装环境： 点击电脑“系统”，直接输入“cmd”，点击回车，打开命令窗口 在命令窗口中，粘贴入以下代码，确认是否有 python 粘贴入以下代码，确认是否有 pip 如果没有 python 和 pip，先进行 python 的安装，安装包下载地址：（有小伙伴说下载不了，我打包上传了，为了方便下载就没用云盘。只是 7 天会失效去公众号【Equity AI】回复“HOOK”就好了，下载地址 https://www.wenshushu.cn/f/ec5s5x1xo3c）

以下是一些可用于两张照片还原人脸的 AI 工具和方法： 1. Stable Diffusion： 启用 MutiDiffusion 插件，不开放大倍数，仅使用分块渲染功能，在显存不够时放大图片。 利用 GFPGAN 算法将人脸变清晰，可参考文章。 将图片发送到图生图中，打开 stableSR 脚本放大两倍，切换到 sd2.1 模型进行修复，vae 选择 vqgan，提示词可不写。 2. Midjourney（MJ）：加上简单的相机参数、写实风格，使用 MJ v 6.0 绘图，可调整图片比例。 3. InsightFaceSwap： 输入“/saveid”，idname 可随意填写，上传原图。 换脸操作输入“/swapid”，id 填写之前设置的名称，上传分割好的图。 选择效果较好的图片，注意插件每日免费使用次数。 此外，还会用到 PS 进行图片的角度调整、裁切、裁剪、拼接等操作。

以下是 AI 编程的一些落地场景： 1. 智能体开发：从最初只有对话框的 chatbot 到具有更多交互方式的应用，低代码或零代码的工作流在某些场景表现较好。 2. 证件照应用：以前实现成本高，现在可通过相关智能体和交互满足客户端需求。 3. 辅助编程： 适合原型开发、架构稳定且模块独立的项目。 对于像翻译、数据提取等简单任务，可通过 AI 工具如 ChatGPT 或 Claude 解决，无需软件开发。 支持上传图片、文档，执行代码，甚至生成视频或报表，大幅扩展应用场景。 4. 自动化测试：在模块稳定后引入，模块变化频繁时需谨慎。 5. 快速迭代与发布 MVP：尽早发布产品，不追求完美，以天或周为单位快速迭代。 需要注意的是，AI 编程虽强，但目前适用于小场景和产品的第一个版本，在复杂应用中可能导致需求理解错误从而使产品出错。在进度不紧张时可先尝试新工具，成熟后再大规模应用。同时，压缩范围，定义清晰的 MVP（最小可行产品），先完成一个 1 个月内可交付的版本，再用 1 个月进行优化迭代。

以下是关于使用 Coze 制作在线客服的案例和教程： 画小二：通过 Coze 定制开发插件案例，包括创建智能体、添加插件等，还可发布到微信成为专职客服技能，并有手把手的会员教程和 AIGC 商业案例实操课海报。 扣子案例合集：包含保姆级教程，如如何用扣子搭建一个免费好用的“图片转表格”AI 客服等。 Agent 相关比赛中的 Coze 相关教程：包括不同分享人的主题分享及流程安排，如大聪明、大圣、艾木、罗文、Itao 的分享，均有回放地址可供查看。

以下是关于代替客服的相关内容： 目前已成熟的方式是采用 RAG+知识问答+语音条，主要场景是替代掉传统客服或者对内做培训的知识库。可以开发点击鼠标等动作的 RPA，搭配 RAG 的系统，方便现场 demo 演示。 实现难点包括 GPT4 等很多测试并不具备 planning 的能力，只能 plan 模型学过的知识库里的东西。面对更深层次的用户需求，需要一个产品经理将问题一层层拆开，未来很长时间是人与 GPT 同时存在的状态。 AIGC 在客户关系管理（CRM）领域有着广阔的应用前景，在客户服务方面，基于 AIGC 的对话模型，可以开发智能客服系统，通过自然语言交互的方式解答客户的咨询、投诉等，缓解人工客服的压力。 对于中小企业，利用人工智能（AI）技术，尤其是 AI 聊天机器人来自动化处理客户服务中的常见咨询，不仅可以提升客户服务的效率和质量，还可以减轻人工客服人员的工作负担。具体做法包括部署 AI 聊天机器人处理常见的客户咨询，根据企业需求和预算选择合适的解决方案并定制回答库，将其集成到多种客户服务渠道；通过机器人提供 24/7 客户支持，提升响应速度和服务质量，定期监控其性能并根据反馈优化，随着 AI 技术发展定期更新算法和知识库。

以下是一些在企业内部落地应用 AI 大模型工具的实践案例： 1. 阿里云百炼： 智能体应用：能够弥补大模型的不足，如回答私有领域问题、获取实时信息、回答专业问题等。适用于有企业官网、钉钉、微信等渠道，期望为客户提供产品咨询服务，以及缺少技术人员开发大模型问答应用的场景。典型场景包括私有领域知识问答、个性化聊天机器人、智能助手等。 内部业务助手：通过企业内部规章制度、部门结构、产品介绍等文档构建知识库，并借助 RAG 智能体实现内部知识问答功能。系统支持多源异构数据，并通过复杂文档解析和视觉增强技术，提升文档理解的准确性与深度。目前该功能已灰度上线，需提供 UID 并通过白名单进行开启。 2. 达摩院： AI 模特（虚拟换装）：支持虚拟换装、姿态编辑。 3. 电商零售： 推广文案写作：通过内置的多样化营销场景的文体模板，基于用户输入的创作主题以及参考素材，大模型即可为您生成对应的营销文案，为营销活动和宣传文案提供灵感和文案写作支持。 4. 泛企业： VOC 挖掘：是一个面向各类企业的 VOC 标签挖掘的工具。不论是用户的长短评论、帖子、还是用户和客服/销售的聊天记录、通话记录，都可以使用。通过选中或自定义标签，即可让大模型针对海量非结构化的 VOC 数据快速打标。相比于人工打标或规则打标准确率更高；对于业务标签变动频繁的情况，也能更敏捷、快速地影响。 5. 通义晓蜜：基于深度调优的对话大模型，为营销服类产品提供智能化升级所需的生成式摘要总结、质检、分析等能力应用。

要制作人事专员 AI 客服，可以参考以下步骤： 1. 明确功能范围： 支持用户发送“关键字”，自助获取分享的“AI 相关资料链接”。 能够回答 AI 相关知识，优先以“自己的知识库”中的内容进行回答，若知识库信息不足则调用 AI 大模型回复，并在答案末尾加上“更多 AI 相关信息，请链接作者：jinxia1859”。 能作为“微信客服助手”发布在微信公众号上。 2. 准备相关内容： 根据 Bot 的目的和核心能力编写 prompt 提示词。 整理“关键字”与“AI 相关资料链接”的对应关系，可用 word、txt、excel 等格式。 创建一个用于回答 AI 相关知识的知识库。 由于要按照一定规则处理知识，创建一个工作流来控制 AI 按照要求处理信息。 准备好微信公众号，以便发布机器人。 此外，智能客服助手的核心构思在于利用企业已有的知识积累，结合大模型的强大能力，为用户提供准确且简洁的答案。具体通过创建企业私有知识库，收录企业过去的问答记录和资料，再利用大模型对用户咨询的问题进行处理，确保回答的准确性和一致性，还能在必要时提供原回答的完整版，以满足用户的深度需求。同时要对接人工客服，在智能助手无法解决用户问题时，让用户快速转接到人工客服，确保问题及时解决，这种人机结合的模式有助于提升整体服务质量和客户满意度。

要通过 DeepSeek 构建智能客服，可以参考以下步骤： 1. 效果对比：用 Coze 做小测试进行对比。 2. 如何使用： 搜索 www.deepseek.com，点击“开始对话”。 将装有提示词的代码发给 Deepseek。 认真阅读开场白之后，正式开始对话。 3. 设计思路： 将 Agent 封装成 Prompt，将 Prompt 储存在文件，保证最低成本的人人可用的同时，减轻调试负担。 通过提示词文件，让 DeepSeek 实现同时使用联网功能和深度思考功能。 在模型默认能力的基础上优化输出质量，并通过思考减轻 AI 味，增加可读性。 照猫画虎参考大模型的 temperature 设计了阈值系统，但是可能形式大于实质，之后根据反馈可能会修改。 用 XML 来进行更为规范的设定，而不是用 Lisp（有难度）和 Markdown（运行不稳定）。 4. 特别鸣谢：李继刚的【思考的七把武器】在前期提供了很多思考方向；Thinking Claude 是最喜欢使用的 Claude 提示词，也是设计 HiDeepSeek 的灵感来源；Claude 3.5 Sonnet 是最得力的助手。 另外，实现联网版的 DeepSeek R1 大模型的核心路径如下： 1. 拥有扣子专业版账号：如果还是普通账号，请自行升级或注册专业号后使用。 2. 开通 DeepSeek R1 大模型：访问地址 https://console.volcengine.com/cozepro/overview?scenario=coze ，打开火山方舟，找到开通管理，找到 DeepSeek R1 模型，点击开通服务，添加在线推理模型，添加后在扣子开发平台才能使用。 3. 创建智能体：点击创建，先完成一个智能体的创建。 同时，GPT1 到 Deepseek R1 所有公开论文中关于智能代理的部分提到：Anthropic 的《构建有效的代理》是一篇关于 2024 年的精彩回顾，重点关注连锁、路由、并行化、协调、评估和优化的重要性。还可以在加州大学伯克利分校 LLM 代理的慕课中找到更多资料。

企业微信客服号能对接 Dify 知识库实现智能客服功能。以下是相关步骤： 1. 在 Dify 平台创建基础编排聊天助手应用，获取 API 密钥和 API 服务器地址。 2. 下载 Dify on WeChat 项目并安装依赖。 3. 在项目根目录创建 config.json 文件，填写 API 密钥和服务器地址。 4. 把基础编排聊天助手接入微信，可选择源码部署或 Docker 部署，进行快速启动测试，扫码登录并对话测试。 5. 把工作流编排聊天助手接入微信，创建知识库，导入知识库文件，创建工作流编排聊天助手应用，设置知识检索节点和 LLM 节点，发布更新并访问 API。 6. 把 Agent 应用接入微信，创建 Agent 应用，设置对话模型和添加工具，生成 API 密钥，填写配置文件，启动程序并进行测试。 更多内容请访问原文：https://docs.dify.ai/v/zhhans/learnmore/usecases/difyonwechat 另外，通过云服务器、Dify、智能微秘书免费搭建微信机器人的部署 Dify 步骤如下： https://docs.dify.ai/v/zhhans/gettingstarted/installselfhosted/dockercompose ，这些命令在宝塔面板的终端安装。 零成本、零代码搭建一个智能微信客服的步骤如下： 1. 访问微信客服 https://kf.weixin.qq.com/，点击开通。 2. 勾选同意，点击下一步。 3. 按步骤填写，勾选同意，注册企业微信。 4. 点击配置>到微信客服的企业信息，复制企业 ID>到 coze 页面进行粘贴填写企业 ID，并点击下一步。 5. 到微信客服的开发配置，找到到回调配置，复制 Token、EncodingAESKey（如果还是空的，点击“随机获取”即可），到 coze 页面进行粘贴，点击下一步。 6. 到微信客服的开发配置，配置回调地址 URL、复制 Secret 到 coze 的页面粘贴。 7. 到微信客服的客服账号，创建一个客服账号，复制客服账号名称，到 coze 的页面粘贴，点击保存。 第一次设置回调地址时，注意目前需要企业认证，才可以进行接入微信客服。如果企业没有进行认证，则会在配置回调 URL 时报错：回调域名校验失败。另外，之前未进行企业认证就发布过微信客服的不受影响。第一次设置成功后，后面再修改是特定页面。保存后，在 coze 发布页面的发布平台的微信客服这里，显示“已配置”，剩下的就是勾选，点击发布。

以下是使用 AI 完成淘宝模特图片批量修改且风格一致的方法： 1. 利用 Stable Diffusion 进行局部重绘： 真人穿衣服拍照，获取真实质感的照片。若身材方面有问题，可借助美图秀秀或 PS 处理。 选好真人照片风格的底模，如 majicmixRealistic_v7。 根据不同平台需求换头，如面向海外市场换白女头。 在图生图下的局部重绘选项卡下涂抹自己替换的部分，并设置好 prompts 和 parameters。 2. 大淘宝设计部的实践： 对于定制化真人模特实景素材的主题活动，通过 AI 可将策划、搭建、拍摄、设计融为一个闭环流程，短时间内完成页面所有素材的生产和输出。 在 UI 设计场景中，采用 AI 能力可快速定制多种视觉效果，通过 SD 中 controlnet 的有效控制，生成指定范围内的 ICON、界面皮肤等内容。 通过对 AI 大模型的训练和应用，算法从模特姿态、背景风格、装饰元素等多个维度进行效果升级，结合用户数据提供定制化的线上真人化模特体验。 一张商品图，结合用户的自定义输入，可生成多张场景效果，无需 3D 模型、显卡渲染和线下拍摄。 此外，字节发布的新模型 SeedEdit 也可用于图片编辑，每次编辑尽量使用单指令，多指令最好少于 3 种变化。为保证效果，局部编辑时下指令要精准，参考图要清晰、分辨率高。若编辑效果不明显或变化过多，可调整编辑强度。

目前有多种利用 AI 来完成阿里巴巴营销技巧和产品页面优化的方法，包括： 1. 市场分析：利用 AI 分析工具研究市场趋势、消费者行为和竞争对手情况，快速识别受欢迎的产品、价格区间、销量等关键信息。 2. 关键词优化：AI 可分析并推荐高流量、高转化的关键词，优化产品标题和描述，提高搜索排名和可见度。 3. 产品页面设计：AI 设计工具能根据市场趋势和用户偏好自动生成吸引人的产品页面布局。 4. 内容生成：AI 文案工具能撰写有说服力的产品描述和营销文案，提高转化率。 5. 图像识别和优化：AI 图像识别技术可帮助选择或生成高质量的产品图片，更好地展示产品特点。 6. 价格策略：AI 能分析不同价格点对销量的影响，协助制定有竞争力的价格策略。 7. 客户反馈分析：AI 可分析客户评价和反馈，帮助了解客户需求，优化产品和服务。 8. 个性化推荐：AI 能根据用户购买历史和偏好提供个性化产品推荐，增加销售额。 9. 聊天机器人：AI 驱动的聊天机器人可提供 24/7 客户服务，解答疑问，提高满意度。 10. 营销活动分析：AI 能分析不同营销活动效果，了解哪些活动更吸引顾客并产生销售。 11. 库存管理：AI 可帮助预测需求，优化库存管理，减少积压和缺货情况。 12. 支付和交易优化：AI 能分析不同支付方式对交易成功率的影响，优化支付流程。 13. 社交媒体营销：AI 可帮助在社交媒体上找到目标客户群体，通过精准营销提高品牌知名度。 14. 直播和视频营销：AI 能分析观众行为，帮助优化直播和视频内容，提高参与度和转化率。 此外，像淘宝拍照搜商品等应用也体现了 AI 在相关领域的应用。但需要注意的是，相关内容由 AI 大模型生成，请仔细甄别。

目前在电商行业供应链物流领域，一些大模型的应用还处于不断发展和探索的阶段。 阿里巴巴：可能利用其强大的技术能力和数据优势，通过大模型优化物流路径规划、库存管理和订单预测等方面，提高物流效率和降低成本。 淘宝：或许借助大模型来分析消费者的购买行为和偏好，从而更精准地进行商品推荐，并优化物流配送的调度。 抖音：可能运用大模型对用户的兴趣和行为进行深度挖掘，以实现更高效的商品匹配和物流配送安排。 京东：有可能利用大模型改进仓储管理、物流配送的智能调度，以及预测商品的需求和销售趋势。 但需要注意的是，具体的应用情况和效果会受到多种因素的影响，包括数据质量、算法优化、业务场景的复杂性等。

使用AI监控淘宝平台竞店数据可以通过多种方式实现，包括利用专业的电商数据分析平台和工具。以下是一些推荐的方法和工具： 1. 鲸参谋数据分析平台：这是一个电商大数据分析平台，提供品牌数据查询和行业竞争分析。它能够提供淘宝、天猫、京东全类目的行业销量、销额、均价等数据，并支持店铺和商品的定向监控，包括销量、销额、均价等详细数据 。 2. 店查查：这个工具可以帮助用户查询店铺、宝贝、关键词和快递等信息。它通过淘宝网站公开页面整理数据，不涉及隐私数据和不正当行为 。 3. 店透视：提供一键下载主图、视频、SKU和详情图的功能，支持多维度数据分析，包括评论、问大家、买家秀下载，以及店铺基本信息、销售、销售额等数据的分析 。 4. 知衣科技：提供电商数据分析软件，专注于淘宝、天猫、京东等平台的数据分析。它覆盖了400000家淘宝及天猫不同行业下旺铺数据，提供SKU级的详尽数据，并基于大数据分析解读趋势，赋能电商 。 5. 淘宝官方工具生意参谋：这是淘宝提供的一个官方工具，可以进行竞品分析、竞店监控等。通过生意参谋，商家可以观察几十项数据的对比，包括流量指数、交易指数、搜索人气等，并可以手动复制数据到Excel里进行建模分析 。 使用这些工具和平台，商家可以有效地监控竞店数据，分析竞争对手的销售策略和市场表现，从而优化自己的运营策略和提高竞争力。