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大模型的应用需要通过哪几个步骤

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构建一个有效的大型语言模型应用并非易事,这一过程从框架选择到最终应用的搭建,涉及一系列复杂的步骤和环节,许多细节和阶段往往在实际操作中才会逐渐显现。在整个过程中,提示词的设计尤为重要,精心的设计和调试是确保流程顺畅运行以及保证应用具有实际价值的基础,这并非只是在对话窗口输入文字或发送指令并接收输出那么简单,其设计直接影响模型的输出质量和应用效果。为了构建这样的应用,我们需要:

  1. 谨慎选择框架。
  2. 注重实际操作中细节和阶段的处理。
  3. 精细设计和调试提示词。
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

RAG 提示工程(三):迈向工程化应用

在第三部分中,我们将深入探讨如何基于大模型构建模型应用。这一过程从框架选择到最终应用的搭建,涉及一系列复杂的步骤和环节。实际上,许多细节和阶段往往是在实际操作中才会逐渐显现出来。因此,开发一个大模型的应用绝非易事。在整个提示词设计层面,同样需要精细的工作。精心的设计和调试是确保整个流程顺畅运行的关键,也是保证最终应用具有实际价值的基础。这不仅仅是在对话窗口中输入文字,或者在聊天窗口中发送指令并接收输出那么简单。提示词的设计直接影响模型的输出质量和应用的实际效果。为了构建一个有效的大型语言模型应用,我们需要:

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

在第三部分中,我们将深入探讨如何基于大模型构建模型应用。这一过程从框架选择到最终应用的搭建,涉及一系列复杂的步骤和环节。实际上,许多细节和阶段往往是在实际操作中才会逐渐显现出来。因此,开发一个大模型的应用绝非易事。在整个提示词设计层面,同样需要精细的工作。精心的设计和调试是确保整个流程顺畅运行的关键,也是保证最终应用具有实际价值的基础。这不仅仅是在对话窗口中输入文字,或者在聊天窗口中发送指令并接收输出那么简单。提示词的设计直接影响模型的输出质量和应用的实际效果。为了构建一个有效的大型语言模型应用,我们需要:

RAG提示工程系列(3)| 迈向工程化应用

在第三部分中,我们将深入探讨如何基于大模型构建模型应用。这一过程从框架选择到最终应用的搭建,涉及一系列复杂的步骤和环节。实际上,许多细节和阶段往往是在实际操作中才会逐渐显现出来。因此,开发一个大模型的应用绝非易事。在整个提示词设计层面,同样需要精细的工作。精心的设计和调试是确保整个流程顺畅运行的关键,也是保证最终应用具有实际价值的基础。这不仅仅是在对话窗口中输入文字,或者在聊天窗口中发送指令并接收输出那么简单。提示词的设计直接影响模型的输出质量和应用的实际效果。为了构建一个有效的大型语言模型应用,我们需要:

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2024-09-13
学习新手从哪几个维度了解知识库
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2024-09-04
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2024-09-19
RAG技术实现的原理步骤
RAG 技术实现的原理步骤主要包括以下几个方面: 1. 理解问题:AI 模型首先需要理解用户的提问或指令。 2. 文档加载:从多种不同来源加载文档,如包括 PDF 在内的非结构化数据、SQL 在内的结构化数据,以及 Python、Java 之类的代码等。 3. 文本分割:文本分割器把 Documents 切分为指定大小的块,称为“文档块”或者“文档片”。 4. 存储: 将切分好的文档块进行嵌入转换成向量的形式。 将 Embedding 后的向量数据存储到向量数据库。 5. 检索:通过某种检索算法从向量数据库中找到与输入问题相似的嵌入片。 6. 检索相关知识:AI 模型根据对问题的理解,从外部知识库中检索相关的信息。 7. 整合知识与推理:AI 模型将检索到的知识与自身的推理能力相结合,生成最终的答案或内容。 例如,在医疗领域,RAG 技术可以帮助医疗 AI 助手获取最新的医学知识和临床案例,从而提高其诊断和治疗建议的准确性。但需要注意的是,在将大型文档转换为可检索内容的过程中,如文档解析和文本切分、嵌入向量生成等步骤,每一步都可能导致信息损失,复合损失会显著影响 RAG 响应的效果。
2024-09-17
我是一个自媒体创作者,想自学Ai,成为AIGC方面的专家,运用到自媒体创作中,我应该按照怎样的步骤学习,有哪些方式和渠道推荐?
以下是为您整理的自学成为 AIGC 专家并应用于自媒体创作的步骤、方式和渠道: 步骤: 1. 从基础课程入手,通过网上的科普类教程了解 AIGC 的基本概念和知识。 2. 阅读 OpenAI 的官方文档,深入理解每个参数的作用和设计原理。 3. 利用推荐的 Prompt 工具进行实践练习。 学习方式: 1. 观看相关视频,如“用大模型保存你的全部人生,你会接受吗:专访安克创新 CEO 阳萌|大咖谈芯第 11 期”,了解 AI 大模型的原理等内容。 信息获取渠道: 1. 订阅一些 AI 信息源,包括公众号(如“卡尔的 AI 沃茨”)、Telegram 频道(如“黑洞资源笔记”“科技新闻投稿”“AI 探索指南”等)、微博、即刻等平台。 希望以上内容对您有所帮助,祝您在自学 AIGC 的道路上取得成功!
2024-09-16
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
我想知道怎么进行AI数据人直播,我需要详细的步骤
以下是进行 AI 数据人直播的详细步骤: 1. 整体流程: 创建视频内容:输入文稿内容,确定数字人播出的内容。 生成数字人:通过工具,依据视频内容生产数字人形象及播放语音。 AI 换脸:使用 AI 工具,将数字人的脸转换成指定宣传的形象,以自身品牌形式宣传。 2. 使用 KreadoAI 工具: 点击上面的网址,注册后获得 120 免费 k 币,选择“照片数字人口播”的功能。 点击开始创作,选择自定义照片。 配音时,可以选择提供文字选择音色,或者直接上传一段音频。 打开绿幕按钮,点击背景,可以添加背景图。 最后,点击生成视频。 3. 直播前的准备和问题处理: 进行设备调试、视频号设置、直播环境选择等准备工作。 针对视频号被限流的问题,使用备用直播号的解决方案。 测试和设置视频号,将自己的视频号设置为微推 AGI 的号,并在群里推广。
2024-08-29
通过ollama和通义千问大模型,如果要实现一个智能机器人,支持模型微调,扩展知识库,问答记忆功能的实现步骤
要通过 Ollama 和通义千问大模型实现一个支持模型微调、扩展知识库和问答记忆功能的智能机器人,可参考以下步骤: 1. 安装和启动 Ollama 服务: 在 Mac 上启动 Ollama 应用程序,在 Linux 上通过 ollama serve 启动。 通过 ollama list 确认服务是否已启动。 2. 下载模型: 可下载如 Gemma(7B 模型)、Mistral(7B 模型)、Mixtral(87B 的 MoE 模型)、Qwen(通义千问,7B 模型)等。 3. 了解 Ollama 的特点和优势: 支持多种大型语言模型,包括通义千问、Llama 2、Mistral 和 Gemma 等,适用于不同应用场景。 易于在 macOS、Windows 和 Linux 系统使用,支持 CPU 和 GPU。 提供模型库,可通过 https://ollama.com/library 查找和下载不同模型,满足不同需求和硬件条件。 支持自定义模型,如修改温度参数调整创造性和连贯性,或设置特定系统消息。 提供 REST API 用于运行和管理模型,以及与其他应用程序的集成选项。 社区贡献丰富,有多种集成插件和界面。 4. 安装相关模型:访问 https://ollama.com/download/ 进行下载安装。 5. 选择文本向量模型:使用文本向量模型 bgem3,可从 https://huggingface.co/BAAI/bgem3 下载。 6. 利用 FAISS 创建向量存储:从 hf 下载好模型放置在指定路径,通过相关函数创建高效的向量存储。 7. 实现 RAG:基于用户问题从向量数据库中检索相关段落,根据设定阈值过滤,让模型参考上下文信息回答问题。 8. 创建网页 UI:通过 gradio 创建网页 UI 并进行评测。获取完整代码可关注公众号发送 fin 获取 github 仓库代码链接。 9. 进行问答测试:对同样的问题和上下文,基于 Qwen7b、Gemma、Mistral、Mixtral 和 GPT4 分别进行多次测试。
2024-08-16
国内外好用的图生视频模型
以下是一些国内外好用的图生视频模型: 可灵(国内,免费) 网址:https://klingai.kuaishou.com/ 支持文生视频、图生视频。 支持图生视频首尾帧功能。 提示词可使用中文。 文生视频支持正向提示词、反向提示词、运镜控制、时长选择(5s、10s),支持 16:9、9:16、1:1 尺寸。 图生视频除了不可运镜控制以外,其他跟文生视频基本相同。 默认生成 5s 的视频。 ETNA(国内) 网址:https://etna.7volcanoes.com/ 由七火山科技开发的文生视频 AI 模型。 可以根据用户简短的文本描述生成相应的视频内容。 生成的视频长度在 8 15 秒,画质可达到 4K,最高 38402160,画面细腻逼真,帧率 60fps。 文生视频,支持中文,时空理解。 关于可灵的文生视频效果,测试者 Austin 周安鑫进行了以下测试: 1. 场景识别:包括室内和室外,如客厅的沙发、液晶电视、漂亮的波斯猫、超现实主义的蜿蜒河流、茂密森林、灿烂花海、碧绿草坪等。 2. 物体识别:涵盖静态和动态物体,如水晶球、跳动的火焰、翱翔的飞鸟、闪烁的流星、飞溅的水珠等。 3. 人物识别:包括面部和姿态,如一个人笑容灿烂、一个人惊恐愤怒,一位芭蕾舞女孩在冰面上跳舞等。 4. 动作识别:包含基本和复杂动作,如短跑运动员快速奔跑、赛车手驾驶跑车激烈漂移等。 5. 事件检测:有简单和复杂事件,如一位帅哥在喝水、外星文明和地球进行星际大战等。 6. 环境变化:涉及光线和天气,如奇幻的极光舞动变幻、城市写字楼灯光忽明忽暗、闪电交加、乌云密布、台风、大雨等。 7. 多对象场景:包括单一和多对象场景,如 1 个飞行员驾驶战斗机翱翔太空、海军指挥航母战斗群展开激烈战斗等。 8. 特殊场景:有遮挡和非标准场景,如城市大雾遮挡摩天大楼、一边是神秘海底世界,一边是梦幻糖果屋。 9. 细节检测:包含小物体和微表情,如崭新的苹果电脑屏幕上播放电影、瞳孔收缩、脸颊泛红、嘴唇微微颤抖。
2024-09-19
你自己使用的是什么模型
以下是关于模型的相关信息: 新的 gpt3.5turbo 模型针对会话进行了优化,原始的 GPT3.5 模型针对文本补全进行了优化。 用于创建嵌入和编辑文本的端点有自己的一组专用模型。 在 AI 输入框下方有一个下拉列表,允许选择要使用的模型。默认情况下,Cursor 已准备好使用的模型包括:GPT4o、GPT4、Claude 3.5 Sonnet、cursorsmall。其中,cursorsmall 是 Cursor 的自定义模型,不如 GPT4 智能,但速度更快,用户可无限制访问。您可以在 Cursor Settings > Models > Model Names 下添加其他模型。 谷歌一直在测试自己的人工智能 Bard,由各种基础模型驱动,最近是名为 PaLM 2 的模型。 Anthropic 发布了 Claude 2,其最值得注意的是有非常大的上下文窗口,与其他大型语言模型相比,不太可能恶意行事。
2024-09-19
推荐下好用的具备图像OCR能力的大模型
目前在具备图像 OCR 能力的大模型方面,一些较为知名和好用的包括百度的文心大模型、阿里云的通义大模型等。但大模型的性能和适用场景可能会因具体需求和使用场景的不同而有所差异。您可以根据自己的具体需求进一步评估和选择。
2024-09-19
AI 大模型命名 带有-instruct的含义
AI 大模型中带有“instruct”通常与指令微调相关。在大模型的训练过程中,指令微调是其中一个重要阶段。此阶段模型被训练以理解并执行具体指令,例如翻译文本等,从而能够回答问题。指令微调阶段输入的内容通常包括三个部分,如“Instruct:请你翻译下面这段话”“Input:一段英文”“Output:一段中文”。通过指令微调,模型能够更好地按照人类的期望和具体要求进行输出。
2024-09-19
你是基于哪个AI大模型的
我是 WaytoAGI 专属问答机器人,基于 Aily 和云雀大模型。 Aily 是飞书团队旗下的企业级 AI 应用开发平台,提供了简单、安全且高效的环境,帮助企业轻松构建和发布 AI 应用,推动业务创新和效率提升。 云雀是由字节跳动研发的语言模型,通过便捷的自然语言交互,能够高效地完成互动对话、信息获取、协助创作等任务。 此外,还有一些免费的大模型接口,如阿里的通义千问大模型接口,可创建 API key。智谱 AI(ChatGLM)、科大讯飞(SparkDesk)也有免费接口,但国内的大模型大多限制一定免费额度的 Token。 谷歌的 Gemini 大模型(gemini 1.5)、海外版 Coze 的 GPT4 模型是免费且能图片识别,但需要给服务器挂梯子。想使用的话,可参考张梦飞同学写的教程。 在深入了解 AI 运作原理和众多落地产品后,重新思考 AI 大模型引发的变革。此前曾有疑问,大模型与智能语音技能的 NLU 存在差异。语音技能 NLU 是通过一系列规则、分词策略等训练而成,运作逻辑规律可观测,具有 ifelse 式逻辑性。而大模型凭借海量数据在向量空间中学习知识的关联性形成,运作逻辑难以观测,脱离了 ifelse 的层面。
2024-09-19
如果我需要一名助手帮我运营跨境电商的线上店铺,我需要一些精准的关键词就可以训练模型吗?
训练模型来协助运营跨境电商线上店铺,仅依靠一些精准的关键词通常是不够的。模型的训练需要多方面的数据和信息,包括但不限于产品的详细描述、客户的评价和反馈、市场趋势、竞争对手的情况等。精准的关键词可以作为其中的一部分输入,但不足以全面有效地训练模型以达到理想的辅助运营效果。
2024-09-19
AI 在电商领域的应用有哪些?
AI 在电商领域的应用包括以下方面: 1. 产品推荐:通过分析客户数据,为每个客户推荐可能感兴趣的产品。 2. 搜索和个性化:改善搜索结果,为客户提供个性化的购物体验。 3. 动态定价:根据市场需求动态调整产品价格。 4. 药品推荐系统:利用机器学习算法分析用户购买记录和症状描述等数据,推荐合适的非处方药品和保健品。 5. 药品库存管理:分析历史销售数据、天气、疫情等因素,预测药品需求量,优化库存管理策略。 6. 药品识别与查询:借助计算机视觉技术,用户拍摄药品图像,自动识别药名并提供相关信息查询服务。 7. 客户服务智能助手:基于自然语言处理技术,回答顾客关于购药、用药、保健等常见问题。 8. 药店运营分析:分析销售、顾客流量、库存等大数据,发现潜在运营问题和优化空间。 9. 药品质量监控:通过机器视觉、图像识别等技术检测药品包装、标签、颜色等是否合格。 10. 药品防伪追溯:利用区块链等技术实现全流程的药品溯源,确保药品供应链的安全和可信度。 11. 推广:制定上市推广方案,包括品牌、产品信息、新品、成分、属性、功效、人群特征、客户分析、产品定位、核心卖点、推广策略、广告、公关、线上推广、线下活动、合作伙伴、资源整合、预算、执行计划、监测、评估、微调方案、价值主张、营销策略、热点话题、消费者、向往感、诱惑钩子等方面。 12. 推广:制定内容营销方案,以提高品牌知名度、增加客户参与度、提高转化率、增加销售等。 13. 图像模型生成菜品照片:如美团外卖商家版后台的应用。
2024-09-19
AI在法律领域的最新应用
以下是 AI 在法律领域的一些最新应用: 1. 专利审查方面:AI 技术通过自动化和智能化手段,帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 2. 法律文书:这是目前 AI 在 2B 行业基本成熟的应用,其格式固定,核心技术是法条/判例的引用,是“搜索”能力和大模型能力的搭配。 3. 虽然目前其他 2B 应用如“AI 客服”等雷声大、雨点小,未达到大量取代人工的预期,但生成式人工智能技术已逐步涵盖艺术创作产业、医疗保健、虚拟现实、数据合成与数据增强等多个领域,为各行业带来创新、效率与价值。
2024-09-19
智能算法的应用场景有哪一些
智能算法的应用场景广泛,以下为您列举一些常见的应用场景: 1. 医疗保健: 医学影像分析,辅助诊断疾病,如 X 射线、CT 扫描和 MRI 图像分析。 药物研发,加速识别潜在药物候选物和设计新治疗方法。 个性化医疗,分析患者数据以提供个性化治疗方案。 机器人辅助手术,提高手术精度和安全性。 2. 金融服务: 风控和反欺诈,识别和阻止欺诈行为,降低金融机构风险。 信用评估,帮助金融机构做出更好的贷款决策。 投资分析,分析市场数据辅助投资者做出明智决策。 提供 24/7 客户服务,回答常见问题。 3. 零售和电子商务: 产品推荐,分析客户数据推荐可能感兴趣的产品。 搜索和个性化,改善搜索结果并提供个性化购物体验。 动态定价,根据市场需求调整产品价格。 4. 制造业: 预测性维护,预测机器故障避免停机。 质量控制,检测产品缺陷提高产品质量。 供应链管理,优化供应链提高效率和降低成本。 机器人自动化,控制工业机器人提高生产效率。 5. 交通运输: 自动驾驶,提高交通安全性和效率。 交通管理,优化交通信号灯和交通流量缓解拥堵。 物流和配送,优化物流路线和配送计划降低运输成本。 无人机送货,将货物快速送达偏远地区。 6. 其他领域: 教育,实现个性化学习,为学生提供定制化学习体验。 农业,分析农田数据提高农作物产量和质量。 娱乐,开发虚拟现实和增强现实体验。 能源,优化能源使用提高能源效率。 此外,KNN 近邻算法也有多种应用场景,包括: 分类问题,如文本分类、图像识别、手写数字识别、医学诊断等。 回归问题,如房价预测、股票价格预测等。 异常检测,识别异常值或离群点。 推荐系统,基于用户兴趣相似性进行推荐。 图像分割,识别图像中的区域。 聚类分析,尤其适用于数据集中簇非明显球形或高斯分布的情况。 人工智能的应用场景还在不断扩展,未来将对我们的生活产生更加深远的影响。
2024-09-18
AI在医疗器械方面有哪些应用?
AI 在医疗器械方面的应用包括以下几个方面: 1. 医疗器械的设计与优化:利用 AI 技术对医疗器械的结构、功能进行模拟和优化,提高器械的性能和安全性。 2. 疾病诊断辅助:通过对医疗数据的分析,帮助医生更准确地诊断疾病。 3. 医疗器械的质量检测:借助机器视觉、图像识别等技术,自动检测器械的外观、包装等是否合格。 4. 医疗设备的维护与预测性维修:分析设备运行数据,提前预测可能出现的故障,安排维护计划。 需要注意的是,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-16
ai在法律方面的应用
AI 在法律方面有以下应用: 1. 协助律师处理复杂案件:律师在面临情绪、精力、时间等压力可能影响专业判断时,可与 AI 协同,借助其优势相互加持。 2. 精准信息检索与整理:律师能指导 AI 精确抓取法律法规、先例判决等关键信息,为案件准备获取素材,也能让其生成和修改标准化合同,减少文档起草和修订的工作量。 3. 辅助整理案件事实和证据:在处理复杂法律关系和前沿性案件时,利用 AI 可减少工作时间。 4. 常用 Prompt 场景: 案例检索:最好使用法律行业垂类的 AI 产品,通用型 AI 可能存在查不出来、数据不全或生成内容不满足需求的情况。 指令词示例: 请搜索近五年内关于商标侵权案件中“混淆可能性”标准的具体判例,并提供相似度最高的三个案例的关键要点摘要。 检索近三年内所有涉及软件算法专利侵权的案例,分析法院判决中关于技术特征对比和侵权判定的标准,为即将面临的专利侵权案件提供参考。 比对不同地区法院在处理劳动争议案件时对加班费计算标准的差异判决,总结对雇主有利的判决趋势,为客户提供合规操作指导。 研究环境法相关案例,特别是涉及工业废弃物处理的法律责任,为客户提供合规处理建议,以降低潜在的法律风险。 5. 提供法律建议的方法: 采用逻辑结构,如 SWOT 分析法或 4P 原则。 从多个角度思考,如在分析商事诉讼时从市场趋势、竞争对手行为等角度思考诉讼策略。 简洁明了总结核心观点和注意事项。 使用引号、分隔符号及连接词组织 Prompt。 赋予 AI 特定角色,如专注于民商事法律领域的律师,以提升工作效率。
2024-09-14
有什么用于视频剪辑的AI应用吗?
以下是一些用于视频剪辑的 AI 应用: 1. MMVid:这是一个集成的视频理解系统,由 Microsoft Azure AI 开发,结合了 GPT4V 的能力和其他视觉、音频和语音处理工具。能够处理和理解长视频内容,应用场景包括快速的视频剪辑、图生视频和快速诊断等。其核心功能是将视频中的多模态信息转录成详细的文本脚本,以便大语言模型理解视频内容。 2. 在前 Sora 时代,使用的 AI 视频工具包括 Pika、Pixverse、Runway、SVD 等。视频剪辑流程包括粗剪、定剪、音效/音乐、特效和包装等环节。 3. 来来的 AI 视频短片工作流中涉及的工具包括:概念设定使用 MJ,剧本+分镜使用 ChatGPT,AI 出图使用 MJ、SD、D3,AI 视频使用 Runway、pika、PixVerse、Morph Studio,对白+旁白使用 11labs、睿声,音效+音乐使用 SUNO、UDIO、AUDIOGEN,视频高清化使用 Topaz Video,字幕+剪辑使用 CapCut、剪映。
2024-09-13